简单使用
在 Python 中，可以使用内置的 logging 模块来记录应用程序的信息。最简单的用法是使用 basicConfig() 函数配置 logging 模块，然后使用 getLogger() 方法创建一个 Logger 对象，用于记录信息。下面是一个简单的例子：
import logging
# 配置 logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 记录信息
logger.debug('这是一条调试信息')
logger.info('这是一条普通信息')
logger.warning('这是一条警告信息')
logger.error('这是一条错误信息')
logger.critical('这是一条严重错误信息')
在上面的例子中，我们使用 basicConfig() 函数设置日志级别为 DEBUG（最详细的日志信息），然后使用 getLogger() 方法创建了一个 Logger 对象。接下来，我们使用 Logger 对象的不同方法记录不同级别的信息。日志级别的优先级从低到高依次是 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。
日志格式
logging 模块支持自定义日志格式，可以使用 format 参数来指定日志格式。日志格式可以包括时间、日志级别、日志信息等。下面是一个自定义日志格式的例子：
import logging
# 配置 logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 记录信息
logger.debug('这是一条调试信息')
logger.info('这是一条普通信息')
logger.warning('这是一条警告信息')
logger.error('这是一条错误信息')
logger.critical('这是一条严重错误信息')
在上面的例子中，我们使用 format 参数指定了日志格式，其中 %(asctime)s 表示时间，%(levelname)s 表示日志级别，%(message)s 表示日志信息。
输出到文件
logging 模块支持将日志输出到文件中，可以使用 filename 和 filemode 参数来指定输出文件名和打开模式。下面是一个将日志输出到文件中的例子：
import logging
# 配置 logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
filename='app.log',
filemode='w')
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 记录信息
logger.debug('这是一条调试信息')
logger.info('这是一条普通信息')
logger.warning('这是一条警告信息')
logger.error('这是一条错误信息')
logger.critical('这是一条严重错误信息')
在上面的例子中，我们使用 filename 参数指定输出文件名为 app.log，使用 filemode 参数指定打开模式为 w（覆盖写入）。
处理程序（Handler）
logging 模块提供了处理程序（Handler）的概念，用于处理日志记录的输出。默认情况下，日志记录会输出到控制台。我们可以添加一个或多个处理程序来指定不同的日志输出方式。例如，可以将日志输出到文件、网络、数据库等。下面是一个将日志输出到文件和控制台的例子：
import logging
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 创建控制台处理程序并设置日志级别
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)
# 创建文件处理程序并设置日志级别
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
# 设置处理程序的日志格式器
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)
# 添加处理程序到 logger 对象
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
# 记录信息
logger.debug('这是一条调试信息')
logger.info('这是一条普通信息')
logger.warning('这是一条警告信息')
logger.error('这是一条错误信息')
logger.critical('这是一条严重错误信息')
在上面的例子中，我们创建了一个 Logger 对象，并添加了两个处理程序：一个控制台处理程序和一个文件处理程序。我们还创建了一个日志格式器，并将其设置为处理程序的格式器。然后，我们将处理程序添加到 Logger 对象中，最后记录了一些信息。由于控制台处理程序的日志级别设置为 INFO，因此调试信息不会输出到控制台。
过滤器（Filter）
logging 模块还提供了过滤器（Filter）的概念，用于对日志记录进行过滤。可以使用过滤器来控制哪些日志记录应该被处理，哪些不应该被处理。下面是一个使用过滤器的例子：
import logging
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 创建控制台处理程序并设置日志级别
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)
# 创建过滤器并设置过滤条件
class CustomFilter(logging.Filter):
def filter(self, record):
return record.msg.startswith('警告')
filter = CustomFilter()
# 设置处理程序的过滤器
console_handler.addFilter(filter)
# 创建日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
# 设置处理程序的日志格式器
console_handler.setFormatter(formatter)
# 添加处理程序到 logger 对象
logger.addHandler(console_handler)
# 记录信息
logger.debug('这是一条调试信息')
logger.info('这是一条普通信息')
logger.warning('警告：这是一条警告信息')
logger.warning('这是又一条警告信息')
logger.error('这是一条错误信息')
logger.critical('这是一条严重错误信息')
在上面的例子中，我们创建了一个 Logger 对象，并添加了一个控制台处理程序。我们还创建了一个过滤器，并将其设置为控制台处理程序的过滤器。过滤器的 filter()方法用于指定哪些记录应该被处理，它返回 True 或 False，表示是否处理该记录。在这个例子中，我们创建了一个自定义过滤器 CustomFilter，用于只处理以“警告”开头的日志记录。
高级使用
除了上述介绍的基本用法外，logging 模块还提供了一些高级功能，如日志回溯、日志轮换、日志缓冲等。
日志回溯
logging 模块支持记录回溯信息，可以使用 exc_info 参数来记录当前异常的回溯信息。
在 Python 中，当程序发生异常时，解释器会自动输出异常信息和回溯信息。异常信息通常包含异常类型和异常消息，回溯信息包含了程序执行时的堆栈信息，即函数调用栈的跟踪信息。回溯信息可以帮助开发人员定位程序错误的根源。
日志回溯是使用 logging 模块记录程序发生的异常信息和回溯信息。可以使用 Logger 对象的 error()、exception() 或 critical() 方法来记录异常信息和回溯信息。这些方法会自动记录当前异常的类型、消息和回溯信息，无需额外的代码
下面是一个记录回溯信息的例子：
import logging
# 配置 logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 记录信息和回溯信息
try:
1/0
except Exception as e:
logger.error('发生异常', exc_info=True)
在上面的例子中，我们使用 exc_info=True 参数记录了当前异常的回溯信息。当发生异常时，日志记录将包括异常信息和回溯信息。
2023-04-19 15:47:36,688 ERROR 发生异常
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-1-728869f0c30f>", line 7, in <module>
1/0
ZeroDivisionError: division by zero
日志轮换
logging 模块支持日志轮换功能，可以将日志按时间或大小轮换到不同的文件中。
日志轮换（Log Rotation）是指在日志文件大小达到一定值或一定时间间隔后，自动将当前日志文件备份并创建一个新的日志文件，以便管理和维护。日志轮换可以避免日志文件过大、影响系统性能和管理不便等问题。
在 Python 的 logging 模块中，可以使用 logging.handlers 模块中的 RotatingFileHandler 和 TimedRotatingFileHandler 类来实现日志轮换功能。其中，RotatingFileHandler 类是按文件大小轮换日志文件，TimedRotatingFileHandler 类是按时间轮换日志文件。
下面是一个按时间轮换日志的例子：
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 创建按时间轮换的文件处理程序
handler = TimedRotatingFileHandler('app.log', when='midnight', backupCount=7)
# 创建日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
# 设置处理程序的日志格式器
handler.setFormatter(formatter)
# 添加处理程序到 logger 对象
logger.addHandler(handler)
# 记录信息
logger.debug('这是一条调试信息')
logger.info('这是一条普通信息')
logger.warning('这是一条警告信息')
logger.error('这是一条错误信息')
logger.critical('这是一条严重错误信息')
在上面的例子中，我们创建了一个按时间轮换的文件处理程序，它会在每天的午夜时分割日志文件。when 参数可以指定分割的时间点，backupCount 参数可以指定保留的日志文件个数。在使用 TimedRotatingFileHandler 类型的日志处理器对象时，会根据指定的时间间隔创建新的日志文件，并在文件名中添加时间戳后缀。
具体来说，当日志文件发生轮换时，会在原来的日志文件名后面添加一个时间戳后缀，例如：
- 原始日志文件名为
app.log，当轮换发生时，会将其备份为app.log.2023-04-20，其中2023-04-20为轮换时的日期。 - 下次轮换发生时，会将原始日志文件名为
app.log的文件备份为app.log.2023-04-21，同时将app.log.2023-04-20删除，以保持日志文件的数量在备份数量之内。
因此，使用 TimedRotatingFileHandler 类型的日志处理器对象时，每个日志文件名中都会包含时间戳后缀，以便区分不同的日志文件。
日志缓冲
在使用 logging 模块记录日志时，默认情况下，每条日志信息都会立即写入到磁盘文件中。这样会频繁地访问磁盘，导致程序性能下降。
为了避免频繁访问磁盘，logging 模块提供了缓冲机制。当使用缓冲机制时，多条日志信息会先存储在内存中，直到满足一定条件后再将它们写入磁盘文件。通过这种方式可以减少频繁访问磁盘的次数，提高程序的性能和效率。
在 logging 模块中，可以使用 logging.handlers 模块中的 BufferingHandler 类来实现日志缓冲机制。BufferingHandler 类中的 bufferSize 参数指定了缓冲区的大小。当日志信息达到缓冲区的容量时，就会将缓冲区中的信息写入磁盘文件。
下面是一个使用日志缓冲机制的例子：
import logging
from logging.handlers import BufferingHandler
# 配置 logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()
# 创建带缓冲的文件处理程序
handler = BufferingHandler(capacity=5)
# 将处理程序添加到 logger 对象
logger.addHandler(handler)
# 记录信息
for i in range(10):
logger.debug('这是第 %s 条调试信息', i+1)
在上面的例子中，我们使用 BufferingHandler 类型的日志处理器对象创建了一个带缓冲的文件处理程序，并设置缓冲区的容量为 5。然后使用 logger 对象记录了 10 条日志信息。
由于缓冲区容量为 5，当记录了 5 条日志信息后，就会将它们一起写入磁盘文件。因此，第 1 条到第 5 条日志信息会被存储在内存缓冲区中，而第 6 条到第 10 条日志信息会被存储在内存缓冲区中，并在最后一次写入时一起写入到磁盘文件中。
通过这种方式，我们可以减少频繁访问磁盘的次数，提高程序的性能和效率。需要注意的是，设置过大的缓冲区容量可能会占用过多的内存，从而导致程序崩溃。因此，需要根据实际需求和系统资源进行权衡和设置。
总结
logging 模块是 Python 标准库中一个功能强大的日志记录工具。它可以记录应用程序的各种信息，并支持自定义日志格式、日志输出方式、日志级别、日志过滤器、日志回溯、日志轮换、日志缓冲等功能。使用 logging 模块可以帮助开发人员更好地调试和分析应用程序，提高开发效率和程序质量。
