python 如何打印log

在Python中打印日志，你可以使用内置的logging模块，它提供了简单易用且功能强大的日志记录功能、允许你记录不同级别的日志信息、可以将日志输出到不同的目标（如控制台、文件等）。接下来，我将详细介绍如何使用logging模块来有效地打印日志。

一、理解LOGGING模块

logging模块是Python的标准库模块之一，旨在提供一种灵活的日志记录系统。与简单的print()相比，logging模块提供了多级别的日志记录功能（如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL），可以根据需要配置不同的日志输出格式和目标。

日志级别

日志级别是指日志信息的重要性等级，logging模块定义了五个标准级别：
- DEBUG：最低级别，详细的信息，通常用于诊断问题。
- INFO：确认程序按预期工作的信息。
- WARNING：指示潜在问题的警告。
- ERROR：由于更严重的问题，程序无法执行某些功能。
- CRITICAL：最严重的问题，程序可能无法继续运行。
通过设定不同的日志级别，你可以控制哪些日志信息需要输出。默认情况下，logging模块只输出WARNING及以上级别的日志信息。
日志记录器

在logging模块中，日志记录器（Logger）是用于记录日志的对象。你可以通过logging.getLogger(name)函数获取一个日志记录器。日志记录器通常是模块级的，可以通过名称来唯一标识。
日志处理器

日志处理器（Handler）是负责输出日志记录的组件。logging模块提供了多种处理器，如StreamHandler（用于控制台输出）、FileHandler（用于文件输出）等。你可以根据需求将日志记录器与不同的处理器关联。
日志格式化器

日志格式化器（Formatter）是定义日志输出格式的对象。你可以通过设置格式化器来指定日志信息的显示方式，如时间戳、日志级别、日志消息等。

二、配置和使用LOGGING模块

下面是一个基本的示例，展示如何使用logging模块来配置日志记录器、处理器和格式化器。

import logging
创建一个日志记录器
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置日志级别
创建一个控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个文件处理器
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.INFO)
创建一个格式化器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
将格式化器添加到处理器
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)
将处理器添加到日志记录器
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
记录日志信息
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')

在这个示例中，我们创建了一个名为my_logger的日志记录器，并配置了两个处理器：一个用于将日志输出到控制台，另一个用于将日志输出到文件app.log。每个处理器都设置了日志级别，并使用格式化器来定义日志的输出格式。

三、在项目中有效使用LOGGING

模块化日志记录

在大型项目中，为了更好地管理日志记录，你可以在每个模块中创建一个独立的日志记录器。这样可以根据模块名称来过滤和分析日志信息。

# module1.py
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
def some_function():
    logger.info('This is a log from module1')

# module2.py
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
def another_function():
    logger.info('This is a log from module2')

动态调整日志级别

在开发和调试过程中，你可能需要动态调整日志级别以便查看不同详细程度的日志信息。你可以通过设置环境变量或配置文件来实现这一点。
```
import os
import logging
log_level = os.getenv('LOG_LEVEL', 'INFO').upper()
logging.basicConfig(level=getattr(logging, log_level))
```
日志轮转

在长期运行的应用程序中，日志文件可能会增长到很大的尺寸。为了防止磁盘空间不足，logging模块提供了日志轮转机制。你可以使用RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler来实现日志的自动轮转。
```
from logging.handlers import RotatingFileHandler
file_handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=10485760, backupCount=5)
logger.addHandler(file_handler)
```
在这个例子中，日志文件app.log在达到10MB时会自动轮转，保留最多5个备份文件。

四、总结

使用Python的logging模块记录日志不仅可以帮助开发者在调试和维护程序时追踪问题，还可以提供对程序运行状态的深入了解。通过合理配置日志记录器、处理器和格式化器，你可以实现灵活高效的日志记录系统。无论是简单的控制台输出还是复杂的文件记录和日志轮转，logging模块都能满足你的需求。有效地使用日志可以极大地提高程序的可维护性和可靠性。