python 3.x 中如何使用logging模块进行日志记录
引言：
在软件开发过程中，日志记录是一个重要的组成部分。通过记录程序运行状态和各种事件，可以方便地进行故障排查、性能分析和系统监控。Python中的logging模块提供了强大和灵活的日志记录功能，可以方便地生成并管理日志。
一、logging模块概述
logging是Python内置的模块，提供了完整的日志记录功能。通过使用logging模块，可以定义各种输出格式和输出目标，还可以方便地控制日志级别，根据需要灵活地记录和展示日志信息。
二、基本日志记录
下面的示例演示了如何在Python中使用logging模块进行基本的日志记录：
import logging
# 配置日志记录器
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 创建日志记录器
logger = logging.getLogger('my_logger')
# 记录不同级别的日志
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')在上述代码中，首先通过basicConfig函数配置了全局的日志记录器，指定了日志记录的级别为DEBUG，并且指定了日志的格式。然后通过getLogger函数创建一个名为 'my_logger' 的具体的日志记录器。之后，通过不同级别的方法，如debug、info、warning、error和critical，分别记录了不同级别的日志信息。
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三、日志级别和输出格式控制
logging模块提供了多个级别的日志记录，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL五个级别，从低到高依次递增。可以通过设置日志记录器和不同的处理器的级别，来控制日志记录的详细程度。
import logging
# 配置日志记录器
logging.basicConfig(level=logging.WARNING,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 创建日志记录器
logger = logging.getLogger('my_logger')
# 创建文件处理器
file_handler = logging.FileHandler('log.txt')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.ERROR)
# 设置处理器的输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)
console_handler.setFormatter(formatter)
# 添加处理器到记录器
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)
# 记录不同级别的日志
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')在上述代码中，首先通过basicConfig函数将全局的日志记录级别设置为WARNING。然后使用getLogger函数创建名为 'my_logger' 的日志记录器。接着创建了两个处理器，一个是写入文件的文件处理器，一个是输出到控制台的控制台处理器。通过设置处理器的级别，可以分别控制文件和控制台的日志输出级别。最后，通过addHandler方法将处理器添加到日志记录器中。
四、更多高级配置
logging模块还提供了更多的高级配置选项，比如日志的输出位置、文件分割、日志轮转和日志审计等。下面是一个使用RotatingFileHandler进行日志文件轮转的示例：
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
# 创建日志记录器
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建轮转文件处理器
file_handler = RotatingFileHandler('log.txt', maxBytes=1024, backupCount=5)
# 设置处理器的输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)
# 添加处理器到记录器
logger.addHandler(file_handler)
# 记录不同级别的日志
for i in range(10):
logger.debug('This is debug message %d' % i)在上面的代码中，通过RotatingFileHandler类创建一个文件处理器，并指定了文件的最大大小为1024字节，保留备份文件的数量为5个。这样，当日志文件达到最大大小时，将会自动切分成多个文件，同时保留指定数量的备份文件。
总结：
本文介绍了Python 3.x 中使用logging模块进行日志记录的基本方法。通过使用不同级别的方法，可以方便地记录不同级别的日志信息。通过配置不同的处理器和格式，可以灵活地控制日志的输出位置和格式。同时，logging模块还提供了更多的高级配置选项，如文件分割、日志轮转等，能够满足更复杂的日志记录需求。对于日志记录的初学者来说，从基本的方法开始，逐渐掌握更高级的配置选项，将有助于提高代码的可维护性和排错效率。
