前言
在应用程序执行过程中，我们希望通过规范格式输出程序执行的详细信息，这时我们需要用到日志功能。在 Python 语言中，有个內建模块 logging 能够很好的实现日志功能。整体来说，logging 配置可以分成 4 个部分: Loggers、Handlers、Filters 和 Formatters。接下来我们详细探讨其处理逻辑和配置方法。
1. 日志功能逻辑
LogRecord
每个事件生成日志条目称之为 LogRecord，在 LogRecord 中包含了日志级别，日志元数据信息两个重要组成部分。在 Python 语言中日志级别可以分为 5 个等级：
- DEBUG: Low level system information for debugging purposes.
- INFO: General system information.
- WARNING: Information describing a minor problem that has occurred.
- ERROR: Information describing a major problem that has occurred.
- CRITICAL: Information describing a critical problem that has occurred. 当 LogRecord 传入 Logger 中处理时，会比较 LogRecord 和 Logger 中的日志级别。若日志级别相等或者高于 Logger 的日志级别，该条 LogRecord 才会被 Logger 处理。
Formatter
Formatter 主要用于渲染日志的输出格式，在 Python 中给定了内置的格式变量，我们可以自定义日志信息的输出格式。
格式变量列举：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息
Filter
Filter 用来为日志信息的处理提供额外的过滤选项。在默认情况下，从 Logger 获取到的每一条 LogRecord 都会交给 Handler 处理。但是，当我们有一些额外的处理逻辑，比方说我希望将 LogRecord 的日志级别变更，或者我希望后续仅处理 ERROR 类型的记录，那么就可以使用 Filter 来过滤。
Handler
Handler 是日志处理的核心，描述了程序日志的后续执行方式。一般而言，我们希望日志能够输出到 Console 显示，或者写成文件本地持久化存储，都要靠 Handler 来实现。为此，Python 中主要提供了 FileHandler 和 StreamHandler 两种 Handler 来分别执行文件存储和控制台打印两种日志处理方式。
2. 函数式配置日志
函数式配置日志输出是最简单的方式，我们可以将日志打印到文件中。但是，这种方式有个缺陷，即无法将日志打印到 Console。 特点：配置简单，但无法同时输出控制台和文件
import logging
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG, # 设定打印日志的级别
# 日志消息格式，level=日志级别 format=日志格式 asctime=对应下面的datefmt filename=日志文件路径
format="%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s",
datefmt="%Y-%d-%d %H:%M:%S",
filename="1.log",
# a=追加 w=覆盖
filemode="a"
)
logging.debug("debug")
logging.info("info")
3. 对象式配置日志
对象式配置日志能够较强的进行定制化配置，包括日志的输出格式、控制台输出、输出本地文件持久化存储。因此，在实际使用时一般都采用对象式配置日志的方式来处理。 特点：定制化强，配置较为复杂
配置流程
- 创建并获取 logger 对象；
- 创建 FileHandler 对象；
- 创建 StreamHandler 对象；
- 创建 Formatter 对象；
- 给 Handler 对象绑定 Formatter;
- 给 logger 对象绑定 Handler
import logging
logger = logging.RootLogger("DEBUG") # 如果要自定义level，则可使用RootLogger，或者logger.setLevel()
# logger = logging.getLogger() # 使用getLogger默认level为WARNING
fh = logging.FileHandler('test.log', encoding='utf-8') # 创建FileHandler对象
sh = logging.StreamHandler() # 创建StreamHandler对象
fmt = logging.Formatter("%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s")
fh.setFormatter(fmt) # 给Handler对象绑定Formatter
sh.setFormatter(fmt) # 给Handler对象绑定Formatter
logger.addHandler(fh) # 给logger对象绑定Handler
logger.addHandler(sh) # 给logger对象绑定Handler
logger.info('info')
logger.debug('debug')
logger.error("error")
