Python 中 logging 模块的用法？

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本题详细解读

1. 日志级别

Python 的 logging 模块提供了多种日志级别，从低到高依次为：

• DEBUG: 详细信息，通常用于调试。
• INFO: 确认程序按预期运行。
• WARNING: 表示一些意外情况，但程序仍能继续运行。
• ERROR: 更严重的问题，程序可能无法执行某些功能。
• CRITICAL: 严重的错误，程序可能无法继续运行。

2. 配置日志记录

logging.basicConfig() 是配置日志记录的基本方法。常用的参数包括：

• level: 设置日志记录的最低级别。低于此级别的日志将被忽略。
• format: 定义日志输出的格式。常见的占位符包括：
  • %(asctime)s: 日志记录的时间。
  • %(name)s: 日志记录器的名称。
  • %(levelname)s: 日志级别。
  • %(message)s: 日志消息。

3. 创建日志记录器

通过 logging.getLogger() 可以创建一个日志记录器。通常建议为每个模块创建一个独立的日志记录器，以便更好地管理和区分日志来源。

4. 记录日志

使用日志记录器的不同方法（如 debug()、info() 等）可以记录不同级别的日志。根据配置的日志级别，只有等于或高于该级别的日志才会被记录和输出。

5. 日志输出

日志可以输出到控制台、文件或其他地方。默认情况下，日志会输出到控制台。如果需要输出到文件，可以在 basicConfig() 中使用 filename 参数指定文件路径。

logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

6. 日志格式化

通过 format 参数可以自定义日志的输出格式。例如，可以添加线程名、进程名等信息：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s - %(threadName)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

7. 日志处理器

除了 basicConfig()，还可以通过添加不同的处理器（如 StreamHandler、FileHandler 等）来更灵活地控制日志的输出方式和位置。

logger = logging.getLogger('my_logger')
handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

通过这些方法，可以灵活地配置和管理 Python 程序中的日志记录。