Python中使用logging模块打印log日志详解

学一门新技术或者新语言，我们都要首先学会如何去适应这们新技术，其中在适应过程中，我们必须得学习如何调试程序并打出相应的log信息来，正所谓“只要log打的好，没有bug解不了”，在我们熟知的一些信息技术中，log4xxx系列以及开发Android app时的android.util.Log包等等都是为了开发者更好的得到log信息服务的。在Python这门语言中，我们同样可以根据自己的程序需要打出log。

log信息不同于使用打桩法打印一定的标记信息，log可以根据程序需要而分出不同的log级别，比如info、debug、warn等等级别的信息，只要实时控制log级别开关就可以为开发人员提供更好的log信息，与log4xx类似，logger，handler和日志消息的调用可以有具体的日志级别（Level），只有在日志消息的级别大于logger和handler的设定的级别，才会显示。下面我就来谈谈我在Python中使用的logging模块一些方法。

logging模块介绍

Python的logging模块提供了通用的日志系统，熟练使用logging模块可以方便开发者开发第三方模块或者是自己的Python应用。同样这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP、GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式。下文我将主要介绍如何使用文件方式记录log。

logging模块包括logger，handler，filter，formatter这四个基本概念。

logger：提供日志接口，供应用代码使用。logger最长用的操作有两类：配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象，如果不指定name则返回root对象，多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。
handler：将日志记录（log record）发送到合适的目的地（destination），比如文件，socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler，每个handler又可以定义不同日志级别，以实现日志分级过滤显示。
filter：提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
formatter：指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数：消息的格式字符串和日期字符串，这两个参数都是可选的。

基本使用方法

一些小型的程序我们不需要构造太复杂的log系统，可以直接使用logging模块的basicConfig函数即可，代码如下：

运行程序时我们就会在该文件的当前目录下发现basic_logger.log文件，查看basic_logger.log内容如下：

需要说明的是我将level设定为DEBUG级别，所以log日志中只显示了包含该级别及该级别以上的log信息。信息级别依次是：notset、debug、info、warn、error、critical。如果在多个模块中使用这个配置的话，只需在主模块中配置即可，其他模块会有相同的使用效果。

较高级版本

上述的基础使用比较简单，没有显示出logging模块的厉害，适合小程序用，现在我介绍一个较高级版本的代码，我们需要依次设置logger、handler、formatter等配置。

这时我们查看当前目录的nomal_logger.log日志文件，如下：

这个对照前面介绍的logging模块，不难理解，下面的最终版本将会更加完整。

完善版本

这个最终版本我用singleton设计模式来写一个Logger类，代码如下：

当前目录下的 final_logger.log内容如下：