Python Howto 之 logging 模块

我不是女神ヾ 2021-09-22 21:10 364阅读 0赞

转自：[http://blog.51cto.com/xdzw608/1608718][http_blog.51cto.com_xdzw608_1608718]（原始出处）；[http://python.jobbole.com/82221/\#][http_python.jobbole.com_82221]

本文来源于对py2.7.9 docs中howto-logging部分加之源代码的理解。官方文档链接如下，我用的是下载的pdf版本，应该是一致的：[https://docs.python.org/2/howto/logging.html][https_docs.python.org_2_howto_logging.html]；[python日志高阶文档][python]

我们不按照文档上由浅入深的讲解顺序，因为就这么点东西不至于有“入”这个动作。

使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；

handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

formatter决定日志记录的最终输出格式。

写log的一般顺序为：

## 一、创建logger： ##

我们不要通过logging.Logger来直接实例化得到logger，而是需要通过logging.getLogger(“name”)来生成logger对象。

不是说我们不能实现Logger的实例化，而是我们期待的是同一个name得到的是同一个logger，这样多模块之间可以共同使用同一个logger，getLogger正是这样的解决方案，它内部使用loggerDict字典来维护，可以保证相同的名字作为key会得到同一个logger对象。我们可以通过实例来验证一下：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 </td> 
 <td> #test_logger1.py #coding:utf-8 &nbsp; import logging print logging.getLogger("mydear")&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; import test_logger2 test_logger2.run()&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #调用文件2中的函数，保证两个模块共同处于生存期 &nbsp; #test_logger2.py #coding:utf-8 &nbsp; import logging def run(): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;print logging.getLogger("mydear") </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

输出：

<logging.Logger object at 0x00000000020ECF28> 
<logging.Logger object at 0x00000000020ECF28>

结果表明两个文件中通过”mydear”调用getLogger可以保证得到的logger对象是同一个。而分别进行Logger类的实例化则不能保证。

有了logger之后就可以配置这个logger，例如设置日志级别setLevel,绑定控制器addHandler，添加过滤器addFilter等。

配置完成后，就可以调用logger的方法写日志了，根据5个日志级别对应有5个日志记录方法，分别为logger.debug，logger.info，logger.warning，logger.error，logger.critical。

## 二、配置Logger对象的日志级别： ##

logger.setLevel(logging.DEBUG)  \#DEBUG以上的日志级别会被此logger处理

## 三、创建handler对象 ##

handler负责将log分发到某个目的输出，存在多种内置的Handler将log分发到不同的目的地，或是控制台，或是文件，或是某种形式的stream，或是socket等。一个logger可以绑定多个handler，例如，一条日志可以同时输出到控制台和文件中。

以FileHandler和StreamHandler为例：

logfile= logging.FileHandler(“./log.txt”)  \#创建一个handler，用于将日志输出到文件中

console = logging.StreamHandler()         \#创建另一个handler，将日志导向流

handler对象也需要设置日志级别，由于一个logger可以包含多个handler，所以每个handler设置日志级别是有必要的。用通俗的话讲，比如，我们需要处理debug以上级别的消息，所以我们将logger的日志级别定为DEBUG；然后我们想把error以上的日志输出到控制台，而DEBUG以上的消息输出到文件中，这种分流就需要两个Handler来控制。

logfile.setLevel(logging.DEBUG)

console.setLevel(logging.ERROR)

除了对handler对象设置日志级别外，还可以指定formatter，即日志的输出格式。对handler对象设置日志格式，说明了可以将一条记录以不同的格式输出到控制台，文件或其他目的地。

formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s – %(name)s – %(levelname)s – %(message)s’)

logfile.setFormatter(formatter) \#设置handler的日志输出格式

formatter创建时使用的关键字，最后会以列表的形式展现，这不是重点。

## 四、绑定handler到logger中 ##

至此handlers和logger已经准备好了，下面我们就将handlers绑定到logger上，一个logger对象可以绑定多个handler。

logger.addHandler(logfile)  \#logger是通过getLogger得到的Logger对象

logger.addHandler(console)

## 五、使用logger真正写日志 ##

logger.debug(“some debug message.”)

logger.info(“some info message.”)

看上去，中间步骤(创建handler，设置日志级别，设置输出格式等)更像是配置Logger，一旦配置完成则直接调用写日志的接口即可，稍后这些日志将按照先前的配置输出。

呜呼，好多内容啊，来点简单的吧.

下面的代码，是最简单的。导入logging之后就进行了写日志操作：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 </td> 
 <td> #coding:utf-8 &nbsp; import logging logging.debug("debug mes") logging.info("info mes") logging.warning("warn mes") </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

控制台输出如下：

WARNING:root:warn mes

咦？发生了什么情况，为什么只输出了warning？handler、logger、formatter去哪儿了？

\-\_-!说好的最简单的呢？为了让自己讲信用，我尽可能把它解释成“最简单的”。

**知识点1：logger间存在继承关系**

logger通过名字来决定继承关系，如果一个logger的名字是”mydest”，另一个logger的名字是”mydest.dest1″（getLogger(“mydest.dest1”)）,那么就称后者是前者的子logger，会继承前者的配置。上面的代码没有指定logger，**直接调用logging.debug等方法时，会使用所有logger的祖先类RootLogger**。

从上面的代码运行结果可以猜测出，**该RootLogger设置的日志级别是logging.WARN，输出目的地是标准流**。从源码可以更清楚的看出来：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 </td> 
 <td> root = RootLogger(WARNING)&nbsp;&nbsp;#设置WARNING的级别 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

至于rootLogger的输出目的地的配置，我们跟踪logging.debug的源代码来看一下：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 </td> 
 <td> def debug(msg, *args, **kwargs): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Log a message with severity 'DEBUG' on the root logger. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if len(root.handlers) == 0: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;basicConfig() &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;root.debug(msg, *args, **kwargs) </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

大约可以看到，如果rootLogger没有配置handler，就会不带参数运行basicConfig函数(\*请看知识点2)，我们看一下basicConfig的源代码：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 </td> 
 <td> def basicConfig(**kwargs): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;_acquireLock() &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;try: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if len(root.handlers) == 0: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;filename = kwargs.get("filename") &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if filename: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;mode = kwargs.get("filemode", 'a') &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;hdlr = FileHandler(filename, mode) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;else: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;stream = kwargs.get("stream") &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;hdlr = StreamHandler(stream) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;fs = kwargs.get("format", BASIC_FORMAT) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;dfs = kwargs.get("datefmt", None) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;fmt = Formatter(fs, dfs) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;hdlr.setFormatter(fmt) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;root.addHandler(hdlr) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;level = kwargs.get("level") &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if level is not None: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;root.setLevel(level) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;finally: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;_releaseLock() </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

因为参数为空，所以我们就看出了，该rootLoger使用了不带参数的StreamHandler，也可以看到诸如format之类的默认配置。之后我们跟踪StreamHandler(因为我们想看到日志输出目的地的配置，而handler就是控制日志流向的，所以我们要跟踪它)的源代码：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 </td> 
 <td> class StreamHandler(Handler): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;A handler class which writes logging records, appropriately formatted, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;to a stream. Note that this class does not close the stream, as &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;sys.stdout or sys.stderr may be used. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;def __init__(self, stream=None): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Initialize the handler. &nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;If stream is not specified, sys.stderr is used. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Handler.__init__(self) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if stream is None: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;stream = sys.stderr&nbsp;&nbsp;#### &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;self.stream = stream </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

不带参数的StreamHandler将会把日志流定位到sys.stderr流，标准错误流同样会输出到控制台

**知识点2：basicConfig函数用来配置RootLogger**

**basicConfig函数仅用来配置RootLogger**，rootLogger是所有Logger的祖先Logger，所以其他一切Logger会继承该Logger的配置。

从上面的basicConfig源码看，它可以有六个关键字参数，分别为：

filename：执行使用该文件名为rootLogger创建FileHandler，而不是StreamHandler

filemode：指定文件打开方式，默认是”a”

stream：指定一个流来初始化StreamHandler。此参数不能和filename共存，如果同时提供了这两个参数，则stream参数被忽略

format：为rootLogger的handler指定输出格式

datefmt：指定输出的日期时间格式

level：设置rootLogger的日志级别

使用样例：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 </td> 
 <td> logging.basicConfig( &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; filename = './log.txt', &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; filemode = 'a', &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #stream = sys.stdout, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; format = '%(levelname)s:%(message)s', &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; datefmt = '%m/%d/%Y %I:%M:%S', &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; level = logging.DEBUG &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;) </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**知识点3 通过示例详细讨论Logger配置的继承关系**

首先准备下继承条件：log2继承自log1，logger的名称可以随意，要注意‘.’表示的继承关系。

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 </td> 
 <td> #coding:utf-8 &nbsp; import logging log1 = logging.getLogger("mydear") log1.setLevel(logging.WARNING) log1.addHandler(StreamHandler()) log2 = logging.getLogger("mydear.app") log2.error("display") log2.info("not display") </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**level的继承**

原则：**子logger写日志时，优先使用本身设置了的level；如果没有设置，则逐层向上级父logger查询，直到查询到为止。最极端的情况是，使用rootLogger的默认日志级别logging.WARNING。**

从源代码中看更为清晰， 感谢python的所见即所得：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 </td> 
 <td> def getEffectiveLevel(self): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Get the effective level for this logger. &nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Loop through this logger and its parents in the logger hierarchy, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;looking for a non-zero logging level. Return the first one found. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;logger = self &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;while logger: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if logger.level: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return logger.level &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;logger = logger.parent &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return NOTSET </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**handler的继承**

原则：**先将日志对象传递给子logger的所有handler处理，处理完毕后，如果该子logger的propagate属性没有设置为0，则****将日志对象向上传递给第一个父Logger，该父logger的所有handler处理完毕后，如果它的propagate也没有设置为0，则继续向上层传递，以此类推。最终的状态，要么遇到一个Logger，它的propagate属性设置为了0；要么一直传递直到rootLogger处理完毕。**

在上面实例代码的基础上，我们再添加一句代码，即：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 </td> 
 <td> #coding:utf-8 &nbsp; import logging log1 = logging.getLogger("mydear") log1.setLevel(logging.WARNING) log1.addHandler(StreamHandler()) log2 = logging.getLogger("mydear.app") log2.error("display") log2.info("not display") print log2.handlers&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;#打印log2绑定的handler </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

输出如下：

display  
\[\]

说好的继承，但是子logger竟然没有绑定父类的handler，what’s wrong?

看到下面调用handler的源代码，就真相大白了。可以理解成，这不是真正的(类)继承，只是”行为上的继承”:

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 </td> 
 <td> def callHandlers(self, record): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Pass a record to all relevant handlers. &nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Loop through all handlers for this logger and its parents in the &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;logger hierarchy. If no handler was found, output a one-off error &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;message to sys.stderr. Stop searching up the hierarchy whenever a &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;logger with the "propagate" attribute set to zero is found - that &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;will be the last logger whose handlers are called. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;""" &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c = self &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;found = 0 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;while c: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;for hdlr in c.handlers:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #首先遍历子logger的所有handler &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;found = found + 1 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if record.levelno &gt;= hdlr.level: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;hdlr.handle(record) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if not c.propagate:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #如果logger的propagate属性设置为0，停止 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c = None&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;#break out &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;else:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #否则使用直接父logger &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c = c.parent &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;... </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

额，最简单的样例牵引出来这么多后台的逻辑，不过我们懂一下也是有好处的。

下面，我们将一些零碎的不是很重要的东西罗列一下，这篇就结束了。

**1.**几种LogLevel是全局变量，以整数形式表示，也可以但是不推荐自定义日志级别，如果需要将level设置为用户配置，则获取level和检查level的一般代码是：

Python

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 </td> 
 <td> #假设loglevel代表用户设置的level内容 numeric_level = getattr(logging, loglevel.upper(), None) if not isinstance(numeric_level, int): &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;raise ValueError('Invalid log level: %s' % loglevel) logging.basicConfig(level=numeric_level, ...) </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**2.**format格式，用于创建formatter对象，或者basicConfig中，就不翻译了

%(name)s            Name of the logger (logging channel)  
%(levelno)s         Numeric logging level for the message (DEBUG, INFO,  
WARNING, ERROR, CRITICAL)  
%(levelname)s       Text logging level for the message (“DEBUG”, “INFO”,  
“WARNING”, “ERROR”, “CRITICAL”)  
%(pathname)s        Full pathname of the source file where the logging  
call was issued (if available)  
%(filename)s        Filename portion of pathname  
%(module)s          Module (name portion of filename)  
%(lineno)d          Source line number where the logging call was issued  
(if available)  
%(funcName)s        Function name  
%(created)f         Time when the LogRecord was created (time.time()  
return value)  
%(asctime)s         Textual time when the LogRecord was created  
%(msecs)d           Millisecond portion of the creation time  
%(relativeCreated)d Time in milliseconds when the LogRecord was created,  
relative to the time the logging module was loaded  
(typically at application startup time)  
%(thread)d          Thread ID (if available)  
%(threadName)s      Thread name (if available)  
%(process)d         Process ID (if available)  
%(message)s         The result of record.getMessage(), computed just as  
the record is emitted

**3.**写日志接口

logging.warn(“%s am a hero”, “I”)   \#1 %格式以参数形式提供实参

logging.warn(“%s am a hero” % (“I”,)) \#2 直接提供字符串，也可以使用format，template

logging.warn(“%(name)s am a hero”, \{‘name’:”I”\})  \#关键字参数

logging.warn(“%(name)s am a hero” % \{‘name’:”I”\}) \#甚至这样也可以

logging.warn(“%(name)s am a hero, %(value)s” % \{‘name’:”I”, ‘value’:’Yes’\}) \#原来%也能解析关键字参数，不一定非是元组

如果关键字和位置参数混用呢，%应该不会有什么作为了，最强也就能这样：

logging.warn(“%(name)s am a hero, %()s” % \{‘name’:”I” ,”: ‘Yes’\})\#也是字典格式化的原理

**4.**配置logging：

上面已经讲了如果配置handler，绑定到logger。如果需要一个稍微庞大的日志系统，可以想象，我们会使用好多的addHandler，SetFormatter之类的，有够烦了。幸好，logging模块提供了两种额外配置方法，不需要写众多代码，直接从配置结构中获悉我们的配置意图

**方式一：使用配置文件**

Python

import logging
    
    import logging.config
    
    logging.config.fileConfig('logging.conf')
    
    # create logger
    
    logger = logging.getLogger('simpleExample')
    
    # 'application' code
    
    logger.debug('debug message')
    
    logger.info('info message')
    
    logger.warn('warn message')
    
    logger.error('error message')
    
    logger.critical('critical message')
    
    
    
    #配置文件logging.conf的内容
    
    [loggers]
    
    keys=root,simpleExample
    
    [handlers]
    
    keys=consoleHandler
    
    [formatters]
    
    keys=simpleFormatter
    
    [logger_root]
    
    level=DEBUG
    
    handlers=consoleHandler
    
    [logger_simpleExample]
    
    level=DEBUG
    
    handlers=consoleHandler
    
    qualname=simpleExample
    
    propagate=0
    
    [handler_consoleHandler]
    
    class=StreamHandler
    
    level=DEBUG
    
    formatter=simpleFormatter
    
    args=(sys.stdout,)
    
    [formatter_simpleFormatter]
    
    format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
    
    datefmt=

**方式二：使用字典**

请参阅python2.7.9 Library文档，链接:

[https://docs.python.org/2/library/logging.config.html?highlight=dictconfig\#configuration-dictionary-schema][https_docs.python.org_2_library_logging.config.html_highlight_dictconfig_configuration-dictionary-schema]

**5.**众多的handler满足不同的输出需要

StreamHandler，FileHandler，NullHandler，RotatingFileHandler，TimedRotatingFileHandler，SocketHandler，DatagramHandler，SMTPHandler，SysLogHandler，NTEventLogHandler，MemoryHandler，HTTPHandler，WatchedFileHandler，

**其中前三种在logging模块中给出，其他的在logging.handlers模块中给出。**

[http_blog.51cto.com_xdzw608_1608718]: http://blog.51cto.com/xdzw608/1608718
[http_python.jobbole.com_82221]: http://python.jobbole.com/82221/#
[https_docs.python.org_2_howto_logging.html]: https://docs.python.org/2/howto/logging.html
[python]: https://docs.python.org/2/howto/logging-cookbook.html#logging-to-a-single-file-from-multiple-processes
[https_docs.python.org_2_library_logging.config.html_highlight_dictconfig_configuration-dictionary-schema]: https://docs.python.org/2/library/logging.config.html?highlight=dictconfig#configuration-dictionary-schema