极客教程Python logger模块
1. 简介
日志是软件开发中非常重要的一部分。它可以帮助我们跟踪代码的执行过程、记录错误和异常、以及监控系统的运行状态。Python提供了一个强大而灵活的日志记录模块——logger模块，它可以帮助我们简化日志的记录和管理。
本文将详细介绍Python中的logger模块，包括其使用方法、配置和常见应用场景。我们将学习如何使用logger模块进行日志的记录、设置日志的级别和格式，以及将日志信息输出到不同的目标。
2. 安装和导入
Python中的logger模块是Python标准库的一部分，所以无需额外安装。我们只需要将其导入到我们的代码中即可使用。导入logger模块的语句如下：
import logging
3. 记录日志
使用logger模块进行日志记录非常简单。我们只需要创建一个Logger对象，然后使用该对象进行日志的记录即可。
首先，我们需要创建一个Logger对象：
logger = logging.getLogger('my_logger')
这里的参数'my_logger'是Logger的名称，可以根据实际需求进行命名。
然后，我们就可以使用Logger对象的方法来记录日志了。常用的方法包括：
logger.debug(msg)：记录debug级别的日志。logger.info(msg)：记录info级别的日志。logger.warning(msg)：记录warning级别的日志。logger.error(msg)：记录error级别的日志。logger.critical(msg)：记录critical级别的日志。
这里的msg参数用于指定要记录的日志信息。下面是一个示例：
import logging
# 创建Logger对象
logger = logging.getLogger('my_logger')
# 记录日志
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')
运行以上代码，将会得到如下的输出结果：
WARNING:my_logger:This is a warning message
ERROR:my_logger:This is an error message
CRITICAL:my_logger:This is a critical message
4. 设置日志级别
在logger模块中，日志级别决定了哪些级别及以上的日志会被记录。Python内置了以下几个日志级别（按从低到高的顺序）：
DEBUG：最低级别的日志，用于调试信息的记录。INFO：普通的信息记录。WARNING：警告级别的日志。ERROR：错误级别的日志。CRITICAL：最高级别的日志，一般用于非常严重的错误。
默认情况下，Logger对象的日志级别为logging.WARNING，即只记录警告级别及以上的日志。我们可以通过设置Logger对象的日志级别来改变其默认行为。
例如，如果我们将日志级别设置为logging.DEBUG，则Logger对象将会记录所有级别的日志信息。
# 设置日志级别为DEBUG
logger.setLevel(logging.DEBUG)
需要注意的是，Logger对象的日志级别是可以继承的。这意味着，如果我们将一个Logger对象的日志级别设置为logging.DEBUG，那么它的所有子Logger对象也会继承相同的日志级别。
5. 设置日志格式
在logger模块中，我们可以通过Formatter对象来设置日志的输出格式。日志格式由一系列的格式化符号和文本组成，用于指定日志的显示方式。
以下是一些常用的格式化符号：
%asctime：当前时间，例如2022-01-01 12:34:56。%levelname：日志级别的名称，例如DEBUG、INFO、WARNING等。%message：要记录的日志信息。%filename：文件名。%lineno：行号。%name：Logger的名称。
下面是一个设置日志格式的示例：
import logging
# 创建Logger对象
logger = logging.getLogger('my_logger')
# 创建Formatter对象
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
# 创建StreamHandler对象，并设置日志级别和格式
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setLevel(logging.DEBUG)
stream_handler.setFormatter(formatter)
# 将StreamHandler对象添加到Logger对象中
logger.addHandler(stream_handler)
# 记录日志
logger.info('This is an info message')
运行以上代码，将会得到如下的输出结果：
2022-01-01 12:34:56 INFO This is an info message
6. 输出日志到文件
除了输出到标准输出流外，logger模块还支持将日志输出到文件中。我们可以使用FileHandler对象来实现这个功能。
以下是一个输出日志到文件的示例：
import logging
# 创建Logger对象
logger = logging.getLogger('my_logger')
# 创建Formatter对象
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
# 创建FileHandler对象，并设置日志级别和格式
file_handler = logging.FileHandler('log.txt')
file_handler.setLevel(logging.INFO)
file_handler.setFormatter(formatter)
# 将FileHandler对象添加到Logger对象中
logger.addHandler(file_handler)
# 记录日志
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
运行以上代码，将会在当前目录下生成一个名为log.txt的文件，并将日志信息写入其中。
2022-01-01 12:34:56 INFO This is an info message
2022-01-01 12:34:57 WARNING This is a warning message
7. 高级配置
logger模块还提供了许多高级的配置选项，以满足更复杂的需求。例如，我们可以通过设置Logger对象的propagate属性为False，来阻止日志的传播。
# 阻止日志的传播
logger.propagate = False
我们还可以为Logger对象添加多个Handler对象，以将日志信息输出到不同的目标。
# 创建Handler对象
stream_handler = logging.StreamHandler()
file_handler = logging.FileHandler('log.txt')
# 将Handler对象添加到Logger对象中
logger.addHandler(stream_handler)
logger.addHandler(file_handler)
此外，logger模块还提供了其他一些有用的功能，如使用Filter对象过滤日志、使用Adapter对象对日志信息进行修改等。
8. 应用场景
logger模块在实际开发中有许多应用场景。下面是一些常见的应用场景：
- 调试：使用logger模块记录debug级别的日志，以便在开发过程中进行代码的跟踪和调试。
- 错误追踪：记录error和critical级别的错误日志，以捕捉和追踪应用程序中的异常和错误。
- 监控系统：使用logger模块记录系统的运行状态和性能指标，以便及时发现和解决潜在问题。
- 记录用户操作：可以使用logger模块记录用户的操作日志，以帮助调查和解决用户反馈的问题。
- 输出到不同目标：可以将日志信息同时输出到控制台、文件、数据库等不同的目标，以方便不同的使用需求。
总结
Python中的logger模块是一个强大且灵活的日志记录工具，可以帮助我们进行日志的记录、管理和分析。通过设置日志级别和格式，我们可以控制日志的详细程度和显示方式。除了输出到标准输出流外，我们还可以将日志信息输出到文件或其他目标。要根据实际需求选择合适的日志级别、格式和输出目标，以满足开发和运维的需求。