日志在开发过程中是一种被很多程序员不重视，但是却至关重要的一项功能。
我认为在一个系统的整个生命周期里，日志系统虽然工作量不大，但是论重要性程度能够占10%-15%的比重，或者更高。
优秀的日志管理，至少能够从3个方面提升系统：
- 调试速度
- 执行效率
- 运维效率
很少有人敢确保一个系统开发完成之后不会出现任何问题，因此，在一个完善的商业化系统设计过程中，日志管理都会被视为一个重要模块。
日志输出、Kafka日志订阅、日志分析，完备的日志管理能够在系统出现问题时，维护人员需要明确4个问题：
- 问题是什么？
- 问题出在哪？
- 什么时间出现的问题？
- 为什么出现问题？
然后，快速定位、快速恢复系统正常运行。要清楚的是，系统正式上线之后，恢复系统时间每多耗费1分钟，它带来的资损和负面影响都是无法估量的。
而在Python中，提到日志管理每个大多数Python开发者都会脱口而出logging。
logging是Python内置的标准库，也是使用频率较高的日志管理Python库，但是它有着一些明显的缺点：
- 功能单一
- 执行效率低
- 需要手动配置
Python内置的标准logging库默认配置输出的日志内容非常简单，没有时间、位置这些在日志管理过程中至关重要的信息，每一次使用都需要自己手动配置一下，这样会带来冗余的代码和工作量。
为了解决这些问题，本文就来介绍一款可以很好替代标准logging库的第三方日志管理库--Eliot。
Eliot
前面已经提到，一个优秀的日志管理系统至少要回答4个问题：
- 问题是什么？
- 问题出在哪？
- 什么时间出现的问题？
- 为什么出现问题？
但是，大多数日志库都不具备这样的功能。而本文介绍的Eliot恰好都能满足这些需求。
除了能够回答上述问题，告诉你问题是什么、问题出在哪、为什么出现问题，Eliot还具有很多其他特性：
- 结构化输出日志信息，能够对输出一目了然
- 可以用于解析和过滤日志
- 不仅记录简单信息，还可以追踪程序的执行过程
- 性能非常好，使用非堵塞IO
- 可以结合Logstash/Elasticsearch使用
下面就来看一下Eliot的基本使用，更加丰富的功能，各位同学可以阅读一下文档仔细了解一下Eliot的使用。
安装
可以使用pip安装，
$ pip install eliot eliot-tree
也可以使用conda安装，
$ conda install -c conda-forge eliot eliot-tree
安装的eliot用于日志的生成、输出、分析等功能，eliot-tree可以实现以树结构可视化日志信息。
使用
首先给出一段示例代码，
import requests from eliot import start_action, to_file # 1. to_file to_file(open("linkcheck.log", "w")) def check_links(urls): with start_action(action_type="check_links", urls=urls): for url in urls: try: # 2. start_action with start_action(action_type="download", url=url): response = requests.get(url) response.raise_for_status() except Exception as e: raise ValueError(str(e)) try: check_links(["http://eliot.readthedocs.io", "http://nosuchurl"]) except ValueError: print("Not all links were valid.")
在这段代码中有2处用到了Eliot：
- to_file：用于指定输出日志文件；
- start_action：用于创建动作，如果动作成功则输出succeed ，否则抛出异常；
然后再命令行下执行代码：
$ python linkcheck.py
这时候会发现生成了一个名为linkcheck.log的日志文件。
但是，当用文本编辑器打开的时候会发现，日志的格式很单一、并没有树结构的信息。
如果想以树结构的方式可视化输出信息，就需要用到eliot-tree这个工具。
$ eliot-tree linkcheck.log b1cb58cf-2c2f-45c0-92b2-838ac00b20cc └── check_links/1 ⇒ started ├── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.206684 ├── urls: │ ├── 0: http://eliot.readthedocs.io │ └── 1: http://nosuchurl ├── download/2/1 ⇒ started │ ├── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.206933 │ ├── url: http://eliot.readthedocs.io │ └── download/2/2 ⇒ succeeded │ └── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.439203 ├── download/3/1 ⇒ started │ ├── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.439412 │ ├── url: http://nosuchurl │ └── download/3/2 ⇒ failed │ ├── errno: None │ ├── exception: requests.exceptions.ConnectionError │ ├── reason: HTTPConnectionPool(host='nosuchurl', port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnec… │ └── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.457133 └── check_links/4 ⇒ failed ├── exception: builtins.ValueError ├── reason: HTTPConnectionPool(host='nosuchurl', port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnec… └── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.457332
在这个结构化的日志信息中，可以一目了然的看出3个方面的信息：
- 哪些动作成功了，哪些动作失败了；
- 失败的动作会记录异常
- 日志追踪并记录了执行的详细动作
另外，执行每一步的详细时间戳也被记录在日志中。
除了在日志生成和输出增强日志管理之外，Eliot还在日志分析方面也提供了很不错的解决方案。
在以往，系统运行很长时间之后会产生大量的日志，通过肉眼逐行去看、或者手动搜索关键字的方式都不显示，从零开始开发一款日志分析系统耗费成本也较高。
Eliot针对日志分析加入了2项非常实用的功能：
- 过滤
- 解析
通过这2项功能，就不需要再去写一个复杂的逻辑去处理日志文件、解析对应的行和关键字。在Eliot中，只需要简短的代码就可以实现日志的定位和解析。除此之外，Eliot转为json输出而设计，可以结合Elasticsearch使用，简历搜索索引，能够通过自建的搜索引擎快速搜索到想要的日志信息。
