最近使用到flask3.x，配置了全域的log，这边记录下
首先需要创建logging的配置文件，我是放在项目根目录的，
Logging 配置
logging.json
{"version": 1, # 配置文件版本号"formatters": {"default": {"format": "[%(asctime)s] %(levelname)s in %(module)s: %(message)s"# 默认的日志格式，包含时间、日志级别、模块和消息}},"handlers": {"console": {"class": "logging.StreamHandler",# 日志处理器的类，将日志输出到控制台"level": "DEBUG", # 控制台处理器的日志级别为 DEBUG"formatter": "default", # 使用上面定义的 "default" 格式化器"stream": "ext://sys.stdout" # 输出流为标准输出流},"file": {"class": "logging.handlers.RotatingFileHandler",# 日志处理器的类，将日志输出到文件"level": "INFO", # 文件处理器的日志级别为 INFO"formatter": "default", # 使用上面定义的 "default" 格式化器"filename": "logs/log", # 日志文件的名称（logs 目录下的 log 文件）"maxBytes": 10485760, # 每个日志文件的最大大小为 10 MB"backupCount": 20, # 保留最近 20 个日志文件备份"encoding": "utf8" # 使用 UTF-8 编码}},"root": {"level": "DEBUG", # 根日志记录器的级别为 DEBUG"handlers": ["console", "file"]# 根日志记录器使用上面定义的 "console" 和 "file" 两个处理器}
}
application.py
然后在application.py中加载logging.json，并且用dictConfig加载到logging的配置中。
这里使用../logging.json是因为我的logging.json是在application.py的上一层，具体放的值，要参考具体的路径来配置
"""Application module."""from logging.handlers import RotatingFileHandler
import os
from flask import Flask
from flask_bootstrap import Bootstrap
from main.web.route.views import xxx_bp
from main.containers import Container
from logging.config import dictConfig
import jsondef create_app() -> Flask:app = Flask(__name__,template_folder='webapp/templates',static_folder='webapp/content')container = Container()init_config_log()app.register_blueprint(xxx_bp,url_prefix='/xxx')app.container = containerbootstrap = Bootstrap()bootstrap.init_app(app)return appdef init_config_log() -> None:with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../logging.json")) as f:logging_config = json.load(f)dictConfig(logging_config)使用的时候就直接使用current_app.logger打印就可以了
from flask import current_app
class xxxxxService:def __init__(self,...) -> None:...def test_log(self) -> None:current_app.logger.error("Log something....") 还有记得根据你logging.json配置的filename建立他的父文件夹，对于我的配置就是建立logs文件夹，否则启动项目的时候就会报错：
并且所有的log也会被记录到配置的filename的文件里面。
pytest
pytest中有自己独立的log，但是如果加载了app，类似于这种
import datetime
import pytest
from main.application import create_app
from flask import current_app@pytest.fixture
def app():app = create_app()app.config.update({"TESTING": True,})yield app@pytest.fixture
def xxxx_service(app):with app.app_context():xxxx_repo=xxxxRepositoryImpl()yield xxxService(xxxx_repo=xxxx_repo)# yield UserService(user_repository=user_repo,session_factory=db.session)def test_create_user(xxxx_service):current_app.logger.info("Log Something")xxx=xxxx_service.xx_function()assert xxx == "some value"就会导致Flask应用程序和pytest都使用了logging模块，但是它们的log配置是独立的，不会相互覆盖。当在Flask中配置了log后，Flask会创建一个名为flask.app的logger对象，并将其添加到logging模块的logger列表中。当在pytest中使用log对象时，您实际上是使用了logging模块的root logger对象，它是默认的logger对象。由于Flask的logger对象的级别高于root logger对象的级别，所以Flask的logger对象会拦截root logger对象的日志消息，导致pytest中的log不打印。
所以呢，我们就统一使用current_app.logger，这种方式打印log。
但是这样会有一个问题，log会被正常记录，也会被放在tests/${filename}中（因为是test中会生成独立的${filename}，记得也要提前创建父文件夹），但是console中没有log打印。
这种情况下，就需要修改我们的pytest.ini，如果没有的话，就需要在根目录中新建一个，
这里面的配置是显示
pytest.ini
[pytest]
addopts = -s
#addopts 是一个配置项，用于指定传递给 pytest 的额外命令行选项。
#-s 是 pytest 的一个命令行选项，表示禁用输出捕获，允许测试中的 print 语句将输出直接打印到控制台。
#因此，这个配置告诉 pytest 在运行时使用 -s 选项，使得测试中的输出能够直接显示在终端上，而不是被 #pytest 捕获并隐藏。这在调试和查看详细信息时很有用。 加上这个之后，print也会被显示在console，当然也包括我们的log。
之后就可以运行pytest了，不管是我们业务代码中的log，还是test中的log，都会根据我们log的配置打印在console里面，也会记录到test/${filename}中。
