python如何引用log

在Python中引用日志主要通过使用logging模块、设置日志级别、配置日志格式、创建日志记录器等步骤实现。推荐使用logging模块，因为它功能丰富且易于使用。接下来将详细介绍如何在Python中引用日志。

一、LOGGING模块介绍

Python的logging模块是一个强大且灵活的日志处理工具。它允许开发者记录程序运行过程中的各种信息，包括错误、警告、调试信息等。logging模块支持不同的日志级别和日志输出方式，可以将日志输出到控制台、文件或其他目标。

日志级别

在logging模块中，日志级别用于表示日志信息的严重程度。常用的日志级别有：

DEBUG：调试信息，详细的信息，用于诊断问题。
INFO：一般信息，确认程序按预期运行。
WARNING：警告信息，表明潜在问题。
ERROR：错误信息，程序出现问题。
CRITICAL：严重错误信息，程序可能无法继续运行。

日志级别可以通过数值表示，数值越高表示严重程度越高：

DEBUG：10
INFO：20
WARNING：30
ERROR：40
CRITICAL：50

日志记录器

日志记录器（Logger）是logging模块的核心组件之一，用于创建和管理日志信息。每个日志记录器都有一个名称，可以通过名称获取特定的日志记录器。

日志处理器

日志处理器（Handler）用于定义日志信息的输出目标，例如控制台、文件、网络等。常用的日志处理器有StreamHandler（输出到控制台）和FileHandler（输出到文件）。

日志格式化器

日志格式化器（Formatter）用于定义日志信息的输出格式。可以通过格式化器指定日志的输出样式，包括时间、日志级别、日志信息等。

二、如何使用LOGGING模块

导入logging模块

在Python中使用日志功能，首先需要导入logging模块：

import logging

创建日志记录器

可以通过logging.getLogger()方法创建或获取一个日志记录器。可以为日志记录器指定一个名称，以便在整个程序中使用相同的日志记录器：

logger = logging.getLogger('my_logger')

设置日志级别

通过setLevel()方法为日志记录器设置日志级别。只有不低于该级别的日志信息才会被记录：

logger.setLevel(logging.DEBUG)

创建日志处理器

可以创建一个StreamHandler，将日志信息输出到控制台：

console_handler = logging.StreamHandler()

或者创建一个FileHandler，将日志信息输出到文件：

file_handler = logging.FileHandler('app.log')

设置日志格式

通过创建Formatter对象并将其添加到处理器上，可以设置日志信息的格式：

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

添加处理器到日志记录器

将创建的处理器添加到日志记录器中：

logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

记录日志信息

通过日志记录器的不同方法记录不同级别的日志信息：

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')

三、LOGGING模块的高级用法

配置文件

为了在大型项目中更方便地管理日志配置，可以将日志配置放在配置文件中。Python支持使用配置文件来设置日志记录器、处理器和格式化器。

import logging.config
logging.config.fileConfig('logging.conf')
logger = logging.getLogger('my_logger')

在logging.conf文件中，可以使用ini格式来配置日志：

[loggers]
keys=root,my_logger
[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler
[formatters]
keys=simpleFormatter
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
[logger_my_logger]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler
qualname=my_logger
propagate=0
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)
[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=('app.log', 'a')
[formatter_simpleFormatter]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=

日志消息中的变量

在记录日志信息时，可以使用占位符来插入变量值：

user = 'Alice'
logger.info('User %s has logged in', user)

异常日志

在捕获异常时，可以使用logger.exception()方法记录异常信息。这个方法会自动记录异常的堆栈信息：

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    logger.exception('An error occurred')

自定义日志级别

如果内置的日志级别不能满足需求，可以自定义日志级别：

TRACE = 5
logging.addLevelName(TRACE, 'TRACE')
def trace(self, message, *args, kws):
    if self.isEnabledFor(TRACE):
        self._log(TRACE, message, args, kws)
logging.Logger.trace = trace
logger.trace('This is a trace message')

四、LOGGING模块的最佳实践