Flask解決日志重復(fù)打印的原理與方案詳解
引言
在Flask應(yīng)用開(kāi)發(fā)中,日志管理是一個(gè)容易被忽視但極其重要的環(huán)節(jié)。許多開(kāi)發(fā)者會(huì)遇到日志重復(fù)打印的問(wèn)題,尤其是在多線程、多進(jìn)程或模塊化項(xiàng)目中。本文將詳細(xì)分析日志重復(fù)的根本原因,并提供一套完整的解決方案,幫助開(kāi)發(fā)者徹底解決這一問(wèn)題。
問(wèn)題背景
在開(kāi)發(fā)一個(gè)電話號(hào)碼匹配服務(wù)時(shí),我們發(fā)現(xiàn)日志中每條消息都被重復(fù)打印兩次,例如:
2025-05-11 15:38:46,291 - app - INFO - 文件上傳請(qǐng)求 - 全國(guó)匹配: 否, 接收郵箱: fffffhemo@qq.com
2025-05-11 15:38:46,291 - app - INFO - 文件上傳請(qǐng)求 - 全國(guó)匹配: 否, 接收郵箱: fffffhemo@qq.com
這種重復(fù)日志不僅干擾調(diào)試,還會(huì)占用額外的存儲(chǔ)資源。經(jīng)過(guò)排查,我們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的根源在于 日志處理器被多次添加 和 混用 logging 與 app.logger。
日志重復(fù)的根本原因
1. 日志處理器重復(fù)添加
Flask的日志系統(tǒng)默認(rèn)會(huì)添加一個(gè)處理器(如控制臺(tái)輸出),而開(kāi)發(fā)者可能手動(dòng)添加了額外的處理器(如文件日志),導(dǎo)致每條日志被多個(gè)處理器處理。
錯(cuò)誤示例:
def create_app(): app = Flask(__name__) # 添加文件處理器 file_handler = TimedRotatingFileHandler('app.log') app.logger.addHandler(file_handler) # 默認(rèn)已有一個(gè)處理器,此時(shí)共有兩個(gè)處理器 return app
2. 混用 logging 和 app.logger
在Flask中,app.logger 是對(duì)Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù) logging 的封裝。如果同時(shí)使用兩者,會(huì)導(dǎo)致日志被重復(fù)記錄。
錯(cuò)誤示例:
import logging from flask import current_app def some_function(): logging.info("使用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)logging") # 記錄一次 current_app.logger.info("使用Flask logger") # 記錄第二次
3. 多線程或多進(jìn)程初始化
多線程:后臺(tái)線程可能重復(fù)初始化日志。
多進(jìn)程:使用 gunicorn --workers=2 時(shí),每個(gè)進(jìn)程會(huì)獨(dú)立初始化日志。
解決方案
1. 統(tǒng)一使用 app.logger
完全移除 logging 的直接調(diào)用,改用 app.logger 或 current_app.logger。
修復(fù)后代碼:
from flask import current_app def process_data(): current_app.logger.info("處理數(shù)據(jù)") # ? 統(tǒng)一使用Flask logger
2. 確保日志只初始化一次
在 create_app 中,通過(guò)標(biāo)記防止重復(fù)初始化:
def create_flask_app_with_configs() -> Flask: phone_app = PhoneApp(__name__) if hasattr(phone_app, "_logger_initialized"): return phone_app phone_app._logger_initialized = True # 標(biāo)記已初始化 # 清空默認(rèn)處理器 phone_app.logger.handlers.clear() # 添加自定義處理器 file_handler = TimedRotatingFileHandler("app.log") phone_app.logger.addHandler(file_handler) return phone_app
3. 修復(fù)后臺(tái)線程的日志
在后臺(tái)線程中,必須綁定應(yīng)用上下文才能使用 current_app.logger:
def background_task(): from flask import current_app with current_app.app_context(): current_app.logger.info("后臺(tái)任務(wù)執(zhí)行中") # ? 正確方式
4. 禁用Flask默認(rèn)日志(可選)
禁用Werkzeug的默認(rèn)訪問(wèn)日志,減少干擾:
# 禁用Werkzeug日志 werkzeug_logger = logging.getLogger('werkzeug') werkzeug_logger.handlers.clear() werkzeug_logger.setLevel(logging.WARNING)
完整修復(fù)后的代碼
以下是徹底修復(fù)后的 app.py 核心部分:
import os import threading from flask import Flask, current_app from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler class PhoneApp(Flask): pass def create_flask_app_with_configs() -> Flask: phone_app = PhoneApp(__name__) if hasattr(phone_app, "_logger_initialized"): return phone_app phone_app._logger_initialized = True # 清空默認(rèn)處理器 phone_app.logger.handlers.clear() # 文件日志處理器 file_handler = TimedRotatingFileHandler( "app.log", when="midnight", backupCount=7 ) phone_app.logger.addHandler(file_handler) return phone_app def create_app() -> Flask: app = create_flask_app_with_configs() app.logger.info("應(yīng)用初始化完成") # ? 統(tǒng)一使用app.logger return app if __name__ == "__main__": app = create_app() app.run(use_reloader=False) # 關(guān)閉調(diào)試重載器
驗(yàn)證日志是否修復(fù)
檢查日志文件:確認(rèn)每條日志只出現(xiàn)一次。
測(cè)試多線程:?jiǎn)?dòng)后臺(tái)任務(wù),觀察日志是否正常。
生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試:用 gunicorn 多worker測(cè)試,確保無(wú)重復(fù)。
總結(jié)
問(wèn)題 | 原因 | 解決方案 |
---|---|---|
日志重復(fù)打印 | 處理器被多次添加 | 清空默認(rèn)處理器,確保只初始化一次 |
混用 logging 和 app.logger | 日志被兩種方式記錄 | 統(tǒng)一使用 app.logger |
多線程/多進(jìn)程問(wèn)題 | 每個(gè)線程/進(jìn)程獨(dú)立初始化 | 標(biāo)記初始化狀態(tài),綁定上下文 |
通過(guò)以上方法,你可以徹底解決Flask日志重復(fù)問(wèn)題,讓日志系統(tǒng)清晰高效!
到此這篇關(guān)于Flask解決日志重復(fù)打印的原理與方案詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Flask解決日志重復(fù)打印內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
python實(shí)現(xiàn)登陸知乎獲得個(gè)人收藏并保存為word文件
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)登陸知乎獲得個(gè)人收藏并保存為word文件,本文直接給出實(shí)現(xiàn)代碼,需要的朋友可以參考下2015-03-03分享5個(gè)數(shù)據(jù)處理更加靈活的pandas調(diào)用函數(shù)方法
這篇文章主要介紹了分享5個(gè)數(shù)據(jù)處理更加靈活的pandas調(diào)用函數(shù)方法,文章基于python的相關(guān)內(nèi)容展開(kāi)詳細(xì)介紹,需要的小伙伴可以參考一下2022-04-04使用虛擬環(huán)境實(shí)現(xiàn)Python版本和依賴庫(kù)的兼容
這篇文章主要介紹了使用虛擬環(huán)境實(shí)現(xiàn)Python版本和依賴庫(kù)的兼容的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-12-12Pytorch使用CUDA流(CUDA?stream)的實(shí)現(xiàn)
本文主要介紹了Pytorch使用CUDA流(CUDA?stream)的實(shí)現(xiàn),CUDA流是在GPU上并行執(zhí)行操作的一種機(jī)制,通過(guò)使用CUDA流,可以將不同的操作分配給不同的流,在不同的流上并行執(zhí)行這些操作,從而提高代碼的性能2023-12-12使用Python實(shí)現(xiàn)文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音(TTS)并播放音頻
在開(kāi)發(fā)涉及語(yǔ)音交互或需要語(yǔ)音提示的應(yīng)用時(shí),文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音(TTS)技術(shù)是一個(gè)非常實(shí)用的工具,下面我們來(lái)看看如何使用gTTS和playsound庫(kù)將文本轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音并播放音頻文件吧2025-03-03