Pythonでマルチプロセッシングを使用しているときに、どのようにログを記録する必要がありますか？

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/641420

  •  22-07-2019
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質問

今、Python 2.6 multiprocessing モジュール。 multiprocessing を使用するため、モジュールレベルのマルチプロセッシング対応ログ、 LOG = multiprocessing.get_logger（）があります。 ドキュメントに従って、このロガーはプロセス共有ロックを持っているので、複数のプロセスが同時に書き込むことにより、 sys.stderr （または任意のファイルハンドル）で文字化けします。

私が今抱えている問題は、フレームワーク内の他のモジュールがマルチプロセッシングに対応していないことです。私の考えでは、この中央モジュールへのすべての依存関係でマルチプロセッシング対応のロギングを使用する必要があります。それは、フレームワークのすべてのクライアントにとってはもちろん、フレームワーク内で迷惑です。私が考えていない代替手段はありますか？

役に立ちましたか？

解決

これを非侵入的に処理する唯一の方法は次のとおりです。

  1. 各ワーカープロセスを生成して、そのログが異なるファイル記述子（ディスクまたはパイプ）に移動するようにします。理想的には、すべてのログエントリにタイムスタンプを付ける必要があります。
  2. コントローラプロセスは、次のいずれかを実行できます： ：
    • ディスクファイルを使用する場合：実行の最後にログファイルを結合し、タイムスタンプでソートします
    • パイプを使用する場合（推奨）：すべてのパイプからオンザフライでログエントリを集中ログファイルに結合します。 （たとえば、パイプのファイル記述子から定期的に select 、使用可能なログエントリでマージソートを実行し、集中ログにフラッシュします。繰り返します。

他のヒント

パイプを介してすべてを親プロセスにフィードする独自のログハンドラを作成しました。私はそれを10分間だけテストしてきましたが、かなりうまくいくようです。

（注：これは、 RotatingFileHandler にハードコードされています。これは、私自身の使用例です。）

更新：@javierはこのアプローチをPypiで利用可能なパッケージとして維持するようになりました- multiprocessing-loggingを参照してくださいPypiの、 https://github.com/jruere/multiprocessing-logging

更新：実装！

これは、並行処理を正しく処理するためにキューを使用するようになり、エラーから正しく回復するようになりました。私はこれを数か月間実稼働で使用しており、現在のバージョンは問題なく動作します。

from logging.handlers import RotatingFileHandler
import multiprocessing, threading, logging, sys, traceback

class MultiProcessingLog(logging.Handler):
    def __init__(self, name, mode, maxsize, rotate):
        logging.Handler.__init__(self)

        self._handler = RotatingFileHandler(name, mode, maxsize, rotate)
        self.queue = multiprocessing.Queue(-1)

        t = threading.Thread(target=self.receive)
        t.daemon = True
        t.start()

    def setFormatter(self, fmt):
        logging.Handler.setFormatter(self, fmt)
        self._handler.setFormatter(fmt)

    def receive(self):
        while True:
            try:
                record = self.queue.get()
                self._handler.emit(record)
            except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
                raise
            except EOFError:
                break
            except:
                traceback.print_exc(file=sys.stderr)

    def send(self, s):
        self.queue.put_nowait(s)

    def _format_record(self, record):
        # ensure that exc_info and args
        # have been stringified.  Removes any chance of
        # unpickleable things inside and possibly reduces
        # message size sent over the pipe
        if record.args:
            record.msg = record.msg % record.args
            record.args = None
        if record.exc_info:
            dummy = self.format(record)
            record.exc_info = None

        return record

    def emit(self, record):
        try:
            s = self._format_record(record)
            self.send(s)
        except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
            raise
        except:
            self.handleError(record)

    def close(self):
        self._handler.close()
        logging.Handler.close(self)

さらに別の代替手段として、 のさまざまな非ファイルベースのロギングハンドラーがあります。ロギングパッケージ：

  • SocketHandler
  • DatagramHandler
  • SyslogHandler

（およびその他）

この方法では、安全に書き込むことができ、結果を正しく処理できるログデーモンを簡単に作成できます。 （たとえば、メッセージのピクルを外し、独自の回転ファイルハンドラーに送信する単純なソケットサーバー）

SyslogHandler もこれを処理します。もちろん、システムのインスタンスではなく、 syslog の独自のインスタンスを使用できます。

Pythonロギングクックブックには2つの完全な例があります： https://docs.python.org/3/howto/logging-cookbook.html#logging-to-a-single-file-from-multiple-processes

QueueHandler を使用します。これはpython 3.2で新しく追加されましたが、 https://gist.github.com/vsajip/591589

各プロセスはログを Queue に記録し、次に listener スレッドまたはプロセス（それぞれに1つの例が提供されます）がそれらを選択し、それらをすべてに書き込みますファイル-破損や文字化けのリスクはありません。

ロギングスレッドとキュースレッドを別々に保つ他のバリアント。

"""sample code for logging in subprocesses using multiprocessing

* Little handler magic - The main process uses loggers and handlers as normal.
* Only a simple handler is needed in the subprocess that feeds the queue.
* Original logger name from subprocess is preserved when logged in main
  process.
* As in the other implementations, a thread reads the queue and calls the
  handlers. Except in this implementation, the thread is defined outside of a
  handler, which makes the logger definitions simpler.
* Works with multiple handlers.  If the logger in the main process defines
  multiple handlers, they will all be fed records generated by the
  subprocesses loggers.

tested with Python 2.5 and 2.6 on Linux and Windows

"""

import os
import sys
import time
import traceback
import multiprocessing, threading, logging, sys

DEFAULT_LEVEL = logging.DEBUG

formatter = logging.Formatter("%(levelname)s: %(asctime)s - %(name)s - %(process)s - %(message)s")

class SubProcessLogHandler(logging.Handler):
    """handler used by subprocesses

    It simply puts items on a Queue for the main process to log.

    """

    def __init__(self, queue):
        logging.Handler.__init__(self)
        self.queue = queue

    def emit(self, record):
        self.queue.put(record)

class LogQueueReader(threading.Thread):
    """thread to write subprocesses log records to main process log

    This thread reads the records written by subprocesses and writes them to
    the handlers defined in the main process's handlers.

    """

    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.daemon = True

    def run(self):
        """read from the queue and write to the log handlers

        The logging documentation says logging is thread safe, so there
        shouldn't be contention between normal logging (from the main
        process) and this thread.

        Note that we're using the name of the original logger.

        """
        # Thanks Mike for the error checking code.
        while True:
            try:
                record = self.queue.get()
                # get the logger for this record
                logger = logging.getLogger(record.name)
                logger.callHandlers(record)
            except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
                raise
            except EOFError:
                break
            except:
                traceback.print_exc(file=sys.stderr)

class LoggingProcess(multiprocessing.Process):

    def __init__(self, queue):
        multiprocessing.Process.__init__(self)
        self.queue = queue

    def _setupLogger(self):
        # create the logger to use.
        logger = logging.getLogger('test.subprocess')
        # The only handler desired is the SubProcessLogHandler.  If any others
        # exist, remove them. In this case, on Unix and Linux the StreamHandler
        # will be inherited.

        for handler in logger.handlers:
            # just a check for my sanity
            assert not isinstance(handler, SubProcessLogHandler)
            logger.removeHandler(handler)
        # add the handler
        handler = SubProcessLogHandler(self.queue)
        handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)

        # On Windows, the level will not be inherited.  Also, we could just
        # set the level to log everything here and filter it in the main
        # process handlers.  For now, just set it from the global default.
        logger.setLevel(DEFAULT_LEVEL)
        self.logger = logger

    def run(self):
        self._setupLogger()
        logger = self.logger
        # and here goes the logging
        p = multiprocessing.current_process()
        logger.info('hello from process %s with pid %s' % (p.name, p.pid))


if __name__ == '__main__':
    # queue used by the subprocess loggers
    queue = multiprocessing.Queue()
    # Just a normal logger
    logger = logging.getLogger('test')
    handler = logging.StreamHandler()
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    logger.setLevel(DEFAULT_LEVEL)
    logger.info('hello from the main process')
    # This thread will read from the subprocesses and write to the main log's
    # handlers.
    log_queue_reader = LogQueueReader(queue)
    log_queue_reader.start()
    # create the processes.
    for i in range(10):
        p = LoggingProcess(queue)
        p.start()
    # The way I read the multiprocessing warning about Queue, joining a
    # process before it has finished feeding the Queue can cause a deadlock.
    # Also, Queue.empty() is not realiable, so just make sure all processes
    # are finished.
    # active_children joins subprocesses when they're finished.
    while multiprocessing.active_children():
        time.sleep(.1)

以下は、Googleからここにたどり着く他の人（私のような人）のシンプルさに焦点を当てた別のソリューションです。ロギングは簡単なはずです！ 3.2以降のみ。

import multiprocessing
import logging
from logging.handlers import QueueHandler, QueueListener
import time
import random


def f(i):
    time.sleep(random.uniform(.01, .05))
    logging.info('function called with {} in worker thread.'.format(i))
    time.sleep(random.uniform(.01, .05))
    return i


def worker_init(q):
    # all records from worker processes go to qh and then into q
    qh = QueueHandler(q)
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    logger.addHandler(qh)


def logger_init():
    q = multiprocessing.Queue()
    # this is the handler for all log records
    handler = logging.StreamHandler()
    handler.setFormatter(logging.Formatter("%(levelname)s: %(asctime)s - %(process)s - %(message)s"))

    # ql gets records from the queue and sends them to the handler
    ql = QueueListener(q, handler)
    ql.start()

    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    # add the handler to the logger so records from this process are handled
    logger.addHandler(handler)

    return ql, q


def main():
    q_listener, q = logger_init()

    logging.info('hello from main thread')
    pool = multiprocessing.Pool(4, worker_init, [q])
    for result in pool.map(f, range(10)):
        pass
    pool.close()
    pool.join()
    q_listener.stop()

if __name__ == '__main__':
    main()

現在のすべてのソリューションは、ハンドラーを使用してロギング構成に結合しすぎています。私のソリューションには、次のアーキテクチャと機能があります。

  • 必要な任意のログ設定を使用できます
  • ロギングはデーモンスレッドで行われます
  • コンテキストマネージャを使用したデーモンの安全なシャットダウン
  • ロギングスレッドへの通信は、 multiprocessing.Queue
    • によって行われます
  • サブプロセスでは、 logging.Logger （および定義済みのインスタンス）にパッチが適用され、すべてのレコードがキューに送信されます
  • 新規：ピックバックエラーを防ぐために、キューに送信する前にトレースバックとメッセージをフォーマットします

使用例と出力を含むコードは、次のGistにあります。 https：//gist.github。 com / schlamar / 7003737

ZeroMQ PUB-SUBメッセージングを実装することは確かにオプションです。

さらに、ZMQのPythonバインディングである PyZMQ モジュールは、 PUBHandler は、ログメッセージを公開するためのオブジェクトですzmq.PUBソケット。

ウェブ上のソリューション、PyZMQおよびPUBHandlerを使用した分散アプリケーションからの集中ロギング。複数の発行プロセスでローカルに作業するために簡単に採用できます。

formatters = {
    logging.DEBUG: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.INFO: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.WARN: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.ERROR: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.CRITICAL: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s")
}

# This one will be used by publishing processes
class PUBLogger:
    def __init__(self, host, port=config.PUBSUB_LOGGER_PORT):
        self._logger = logging.getLogger(__name__)
        self._logger.setLevel(logging.DEBUG)
        self.ctx = zmq.Context()
        self.pub = self.ctx.socket(zmq.PUB)
        self.pub.connect('tcp://{0}:{1}'.format(socket.gethostbyname(host), port))
        self._handler = PUBHandler(self.pub)
        self._handler.formatters = formatters
        self._logger.addHandler(self._handler)

    @property
    def logger(self):
        return self._logger

# This one will be used by listener process
class SUBLogger:
    def __init__(self, ip, output_dir="", port=config.PUBSUB_LOGGER_PORT):
        self.output_dir = output_dir
        self._logger = logging.getLogger()
        self._logger.setLevel(logging.DEBUG)

        self.ctx = zmq.Context()
        self._sub = self.ctx.socket(zmq.SUB)
        self._sub.bind('tcp://*:{1}'.format(ip, port))
        self._sub.setsockopt(zmq.SUBSCRIBE, "")

        handler = handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(output_dir,                 "client_debug.log"), "w", 100 * 1024 * 1024, 10)
        handler.setLevel(logging.DEBUG)
        formatter = logging.Formatter("%(asctime)s;%(levelname)s - %(message)s")
        handler.setFormatter(formatter)
        self._logger.addHandler(handler)

  @property
  def sub(self):
      return self._sub

  @property
  def logger(self):
      return self._logger

#  And that's the way we actually run things:

# Listener process will forever listen on SUB socket for incoming messages
def run_sub_logger(ip, event):
    sub_logger = SUBLogger(ip)
    while not event.is_set():
        try:
            topic, message = sub_logger.sub.recv_multipart(flags=zmq.NOBLOCK)
            log_msg = getattr(logging, topic.lower())
            log_msg(message)
        except zmq.ZMQError as zmq_error:
            if zmq_error.errno == zmq.EAGAIN:
                pass


# Publisher processes loggers should be initialized as follows:

class Publisher:
    def __init__(self, stop_event, proc_id):
        self.stop_event = stop_event
        self.proc_id = proc_id
        self._logger = pub_logger.PUBLogger('127.0.0.1').logger

     def run(self):
         self._logger.info("{0} - Sending message".format(proc_id))

def run_worker(event, proc_id):
    worker = Publisher(event, proc_id)
    worker.run()

# Starting subscriber process so we won't loose publisher's messages
sub_logger_process = Process(target=run_sub_logger,
                                 args=('127.0.0.1'), stop_event,))
sub_logger_process.start()

#Starting publisher processes
for i in range(MAX_WORKERS_PER_CLIENT):
    processes.append(Process(target=run_worker,
                                 args=(stop_event, i,)))
for p in processes:
    p.start()

zzzeekの回答も気に入っていますが、Andreは、文字化けを防ぐためにキューが必要であると言っています。パイプには少し運がありましたが、多少期待されている文字化けが見られました。それを実装することは、特にグローバル変数やものに関するいくつかの追加の制限があるWindows上で実行するため、思ったよりも難しいことが判明しました（ WindowsでのPythonマルチプロセッシングの実装方法）

しかし、ようやく機能しました。この例はおそらく完璧ではないので、コメントや提案を歓迎します。また、フォーマッターやルートロガー以外の設定はサポートしていません。基本的に、キューを持つ各プールプロセスでロガーを再起動し、ロガーに他の属性を設定する必要があります。

繰り返しますが、コードを改善する方法に関する提案は歓迎します。私は確かにまだすべてのPythonのトリックを知っているわけではありません：-）

import multiprocessing, logging, sys, re, os, StringIO, threading, time, Queue

class MultiProcessingLogHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, handler, queue, child=False):
        logging.Handler.__init__(self)

        self._handler = handler
        self.queue = queue

        # we only want one of the loggers to be pulling from the queue.
        # If there is a way to do this without needing to be passed this
        # information, that would be great!
        if child == False:
            self.shutdown = False
            self.polltime = 1
            t = threading.Thread(target=self.receive)
            t.daemon = True
            t.start()

    def setFormatter(self, fmt):
        logging.Handler.setFormatter(self, fmt)
        self._handler.setFormatter(fmt)

    def receive(self):
        #print "receive on"
        while (self.shutdown == False) or (self.queue.empty() == False):
            # so we block for a short period of time so that we can
            # check for the shutdown cases.
            try:
                record = self.queue.get(True, self.polltime)
                self._handler.emit(record)
            except Queue.Empty, e:
                pass

    def send(self, s):
        # send just puts it in the queue for the server to retrieve
        self.queue.put(s)

    def _format_record(self, record):
        ei = record.exc_info
        if ei:
            dummy = self.format(record) # just to get traceback text into record.exc_text
            record.exc_info = None  # to avoid Unpickleable error

        return record

    def emit(self, record):
        try:
            s = self._format_record(record)
            self.send(s)
        except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
            raise
        except:
            self.handleError(record)

    def close(self):
        time.sleep(self.polltime+1) # give some time for messages to enter the queue.
        self.shutdown = True
        time.sleep(self.polltime+1) # give some time for the server to time out and see the shutdown

    def __del__(self):
        self.close() # hopefully this aids in orderly shutdown when things are going poorly.

def f(x):
    # just a logging command...
    logging.critical('function number: ' + str(x))
    # to make some calls take longer than others, so the output is "jumbled" as real MP programs are.
    time.sleep(x % 3)

def initPool(queue, level):
    """
    This causes the logging module to be initialized with the necessary info
    in pool threads to work correctly.
    """
    logging.getLogger('').addHandler(MultiProcessingLogHandler(logging.StreamHandler(), queue, child=True))
    logging.getLogger('').setLevel(level)

if __name__ == '__main__':
    stream = StringIO.StringIO()
    logQueue = multiprocessing.Queue(100)
    handler= MultiProcessingLogHandler(logging.StreamHandler(stream), logQueue)
    logging.getLogger('').addHandler(handler)
    logging.getLogger('').setLevel(logging.DEBUG)

    logging.debug('starting main')

    # when bulding the pool on a Windows machine we also have to init the logger in all the instances with the queue and the level of logging.
    pool = multiprocessing.Pool(processes=10, initializer=initPool, initargs=[logQueue, logging.getLogger('').getEffectiveLevel()] ) # start worker processes
    pool.map(f, range(0,50))
    pool.close()

    logging.debug('done')
    logging.shutdown()
    print "stream output is:"
    print stream.getvalue()

ロガーのインスタンスをどこかに公開するだけです。そうすれば、他のモジュールとクライアントはAPIを使用して、マルチプロセッシングをインポートせずにロガーを取得できます。

zzzeekの答えが気に入りました。複数のスレッド/プロセスが同じパイプエンドを使用してログメッセージを生成すると、それらが文字化けするため、キューの代わりにパイプを使用します。

すべてのログをキューからすべてのログエントリを読み取る別のプロセスに委任する方法はどうですか？

LOG_QUEUE = multiprocessing.JoinableQueue()

class CentralLogger(multiprocessing.Process):
    def __init__(self, queue):
        multiprocessing.Process.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.log = logger.getLogger('some_config')
        self.log.info("Started Central Logging process")

    def run(self):
        while True:
            log_level, message = self.queue.get()
            if log_level is None:
                self.log.info("Shutting down Central Logging process")
                break
            else:
                self.log.log(log_level, message)

central_logger_process = CentralLogger(LOG_QUEUE)
central_logger_process.start()

単にLOG_QUEUEをマルチプロセスメカニズムまたは継承のいずれかを介して共有すれば、すべてうまくいきます！

コードの一部でlogging.exceptionを使用し、トレースバックがpickle 'できないため、キューに戻す前に例外をフォーマットする必要があることを除いて、ironhackerに似たソリューションがあります：

class QueueHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, queue):
        logging.Handler.__init__(self)
        self.queue = queue
    def emit(self, record):
        if record.exc_info:
            # can't pass exc_info across processes so just format now
            record.exc_text = self.formatException(record.exc_info)
            record.exc_info = None
        self.queue.put(record)
    def formatException(self, ei):
        sio = cStringIO.StringIO()
        traceback.print_exception(ei[0], ei[1], ei[2], None, sio)
        s = sio.getvalue()
        sio.close()
        if s[-1] == "\n":
            s = s[:-1]
        return s

BelowはWindows環境で使用できるクラスで、ActivePythonが必要です。 他のロギングハンドラー（StreamHandlerなど）を継承することもできます

class SyncronizedFileHandler(logging.FileHandler):
    MUTEX_NAME = 'logging_mutex'

    def __init__(self , *args , **kwargs):

        self.mutex = win32event.CreateMutex(None , False , self.MUTEX_NAME)
        return super(SyncronizedFileHandler , self ).__init__(*args , **kwargs)

    def emit(self, *args , **kwargs):
        try:
            win32event.WaitForSingleObject(self.mutex , win32event.INFINITE)
            ret = super(SyncronizedFileHandler , self ).emit(*args , **kwargs)
        finally:
            win32event.ReleaseMutex(self.mutex)
        return ret

そして、これは使用法を示す例です：

import logging
import random , time , os , sys , datetime
from string import letters
import win32api , win32event
from multiprocessing import Pool

def f(i):
    time.sleep(random.randint(0,10) * 0.1)
    ch = random.choice(letters)
    logging.info( ch * 30)


def init_logging():
    '''
    initilize the loggers
    '''
    formatter = logging.Formatter("%(levelname)s - %(process)d - %(asctime)s - %(filename)s - %(lineno)d - %(message)s")
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.INFO)

    file_handler = SyncronizedFileHandler(sys.argv[1])
    file_handler.setLevel(logging.INFO)
    file_handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(file_handler)

#must be called in the parent and in every worker process
init_logging() 

if __name__ == '__main__':
    #multiprocessing stuff
    pool = Pool(processes=10)
    imap_result = pool.imap(f , range(30))
    for i , _ in enumerate(imap_result):
        pass

ここに私の簡単なハック/回避策があります...最も包括的なものではありませんが、簡単に変更可能で読みやすく理解しやすいです 

import logging
import multiprocessing

class FakeLogger(object):
    def __init__(self, q):
        self.q = q
    def info(self, item):
        self.q.put('INFO - {}'.format(item))
    def debug(self, item):
        self.q.put('DEBUG - {}'.format(item))
    def critical(self, item):
        self.q.put('CRITICAL - {}'.format(item))
    def warning(self, item):
        self.q.put('WARNING - {}'.format(item))

def some_other_func_that_gets_logger_and_logs(num):
    # notice the name get's discarded
    # of course you can easily add this to your FakeLogger class
    local_logger = logging.getLogger('local')
    local_logger.info('Hey I am logging this: {} and working on it to make this {}!'.format(num, num*2))
    local_logger.debug('hmm, something may need debugging here')
    return num*2

def func_to_parallelize(data_chunk):
    # unpack our args
    the_num, logger_q = data_chunk
    # since we're now in a new process, let's monkeypatch the logging module
    logging.getLogger = lambda name=None: FakeLogger(logger_q)
    # now do the actual work that happens to log stuff too
    new_num = some_other_func_that_gets_logger_and_logs(the_num)
    return (the_num, new_num)

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    m = multiprocessing.Manager()
    logger_q = m.Queue()
    # we have to pass our data to be parallel-processed
    # we also need to pass the Queue object so we can retrieve the logs
    parallelable_data = [(1, logger_q), (2, logger_q)]
    # set up a pool of processes so we can take advantage of multiple CPU cores
    pool_size = multiprocessing.cpu_count() * 2
    pool = multiprocessing.Pool(processes=pool_size, maxtasksperchild=4)
    worker_output = pool.map(func_to_parallelize, parallelable_data)
    pool.close() # no more tasks
    pool.join()  # wrap up current tasks
    # get the contents of our FakeLogger object
    while not logger_q.empty():
        print logger_q.get()
    print 'worker output contained: {}'.format(worker_output)

別の方法の1つは、マルチプロセッシングロギングを既知のファイルに書き込み、 atexit ハンドラーを登録して、それらのプロセスに参加してstderrでそれを読み返すことです。ただし、そのようにstderrの出力メッセージにリアルタイムのフローを取得することはできません。

この素晴らしいパッケージがあります

パッケージ： https://pypi.python.org/pypi/multiprocessing-logging/

コード： https://github.com/jruere/multiprocessing-logging

インストール：

pip install multiprocessing-logging

次に追加：

import multiprocessing_logging

# This enables logs inside process
multiprocessing_logging.install_mp_handler()

数十年で同じ問題に直面し、このサイトでこの質問を見つけた子供たちに、この答えを残します。

単純性と過剰複雑化。他のツールを使用するだけです。 Pythonは素晴らしいですが、いくつかのことを行うようには設計されていません。

logrotate デーモンの次のスニペットは私のために機能し、物事を複雑にしすぎません。 1時間ごとに実行するようにスケジュールし、

/var/log/mylogfile.log {
    size 1
    copytruncate
    create
    rotate 10
    missingok
    postrotate
        timeext=`date -d '1 hour ago' "+%Y-%m-%d_%H"`
        mv /var/log/mylogfile.log.1 /var/log/mylogfile-$timeext.log
    endscript
}

これは私がそれをインストールする方法です（logrotateではシンボリックリンクは機能しません）：

sudo cp /directpath/config/logrotate/myconfigname /etc/logrotate.d/myconfigname
sudo cp /etc/cron.daily/logrotate /etc/cron.hourly/logrotate
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