Scrapy 日志服务

日志记录意味着跟踪事件，它使用内置的日志记录系统并定义函数和类来实现应用程序和库。 Logging 是一种即用型材料，可以与 Logging settings 中列出的 Scrapy 设置一起使用。

Scrapy 将设置一些默认设置，并在运行命令时借助 scrapy.utils.log.configure_logging() 处理这些设置。

日志级别

在 Python 中，日志消息有五个不同的严重级别。 以下列表按升序显示标准日志消息 -

• logging.DEBUG - 用于调试消息（最低严重性）
• logging.INFO - 用于信息性消息
• logging.WARNING - 用于警告消息
• logging.ERROR - 对于常规错误
• logging.CRITICAL - 对于严重错误（最高严重性）

如何记录消息

以下代码显示使用 logging.info 级别记录消息。

import logging 
logging.info("This is an information")

上面的日志消息可以使用 logging.log 作为参数传递，如下所示

import logging 
logging.log(logging.INFO, "This is an information")

现在，我们还可以使用日志记录器将消息封装起来，使用日志记录助手 logging 来获取清晰显示的日志记录消息，如下所示

import logging
logger = logging.getLogger()
logger.info("This is an information")

可以有多个记录器，可以通过使用 logging.getLogger 函数获取它们的名称来访问这些记录器，如下所示。

import logging
logger = logging.getLogger('mycustomlogger')
logger.info("This is an information")

自定义记录器可用于任何使用 __name__ 变量的模块，该变量包含如下所示的模块路径

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("This is an information")

蜘蛛中记录日志

每个蜘蛛实例中都有一个记录器，可以按如下方式使用

import scrapy 

class LogSpider(scrapy.Spider):  
   name = 'logspider' 
   start_urls = ['http://dmoz.com']  
   def parse(self, response): 
      self.logger.info('Parse function called on %s', response.url)

在上面的代码中，记录器是使用 Spider 的名称创建的，但是我们可以使用 Python 提供的任何自定义记录器，如下面的代码所示

import logging
import scrapy

logger = logging.getLogger('customizedlogger')
class LogSpider(scrapy.Spider):
   name = 'logspider'
   start_urls = ['http://dmoz.com']

   def parse(self, response):
      logger.info('Parse function called on %s', response.url)

日志配置

记录器无法显示它们自己发送的消息。 因此他们需要“处理程序”来显示这些消息，并且处理程序会将这些消息重定向到它们各自的目的地，例如文件、电子邮件和标准输出。

根据以下设置，Scrapy 将为记录器配置处理程序。

日志设置

以下设置用于配置日志记录

• LOG_FILE 和 LOG_ENABLED 决定日志消息的目的地。
• 当我们将 LOG_ENCODING 设置为 false 时，它不会显示日志输出消息。
• LOG_LEVEL 将确定消息的严重性顺序； 那些严重程度较低的消息将被过滤掉。
• LOG_FORMAT 和 LOG_DATEFORMAT 用于指定所有消息的布局。
• 当我们将 LOG_STDOUT 设置为 true 时，我们进程的所有标准输出和错误消息都将被重定向到日志。

命令行选项

可以通过传递命令行参数来覆盖 Scrapy 设置，如下表所示

scrapy.utils.log 模块

此函数可用于初始化 Scrapy 的日志记录默认值。

scrapy.utils.log.configure_logging(settings = None, install_root_handler = True)

上述功能

• 通过 Python 标准日志记录路由警告和扭曲的日志记录。
• 将 DEBUG 分配给 Scrapy 并将 ERROR 级别分配给 Twisted 记录器。
• 如果 LOG_STDOUT 设置为真，则将标准输出路由到日志。

可以使用设置参数覆盖默认选项。 如果未指定设置，则使用默认值。 当 install_root_handler 设置为 true 时，可以为根记录器创建处理程序。 如果设置为 false，则不会设置任何日志输出。 当使用 Scrapy 命令时，configure_logging 将被自动调用并且它可以显式运行，同时运行自定义脚本。

要手动配置日志记录的输出，我们可以使用 logging.basicConfig() 如下所示

import logging 
from scrapy.utils.log import configure_logging  

configure_logging(install_root_handler = False) 
logging.basicConfig ( 
   filename = 'logging.txt', 
   format = '%(levelname)s: %(your_message)s', 
   level = logging.INFO 
)