记录日志是追踪事件的一种手段。通过添加日志，开发者可以清楚地了解发生了哪些事件，包括出现了哪些错误。logging 模块提供了一系列便捷的函数，用于简单的日志记录。它们分别是 debug(), info(), warning(), error() 和 critical()。

简单示例

下面是一个非常简单的示例：

import logging
logging.warning('Watch out!')   # 打印一条信息到命令行
logging.info('I told you so')   # 不会打印任何东西

如果你运行着几行代码，你会看到命令行中输出以下内容：

WARNING:root:Watch out!

由于 logging 模块默认的级别为 WARNING，因此 INFO 级别的日志不会被打印出来。输出的日志包含了级别和事件的描述。root 为默认 logger 的名字，我们可以手动更改它，并且自定义日志的输出格式。

记录日志到文件

很多情况下，我们会把日志记录到文件中，接下来我们就来看看具体的操作。请重新打开一个 python 解释器，而不要直接使用上述例子所用的解释器，确保 logging 模块能够被正确配置。

import logging
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

如果我们打开 example.log 文件，可以看到以下内容：

DEBUG:root:This message should go to the log file
INFO:root:So should this
WARNING:root:And this, too

这个例子告诉你如何设定日志级别，从而控制要记录的日志。由于我们在这个例子中设定的级别是 DEBUG，因此所有的日志都会被记录下来。

多个模块记录日志

如果你的程序包含了多个模块，这里有一个例子向你展示了如何组织它们的日志输出：

# myapp.py
import logging
import mylib

def main():
    logging.basicConfig(filename='myapp.log', level=logging.INFO)
    logging.info('Started')
    mylib.do_something()
    logging.info('Finished')

if __name__ == '__main__':
    main()

# mylib.py
import logging

def do_something():
    logging.info('Doing something')

如果你运行 myapp.py 文件，你会在 myapp.log 文件中看到以下内容：

INFO:root:Started
INFO:root:Doing something
INFO:root:Finished

记录变量的数据

要记录变量的数据，可以使用一个格式串来格式化输出，并将变量作为参数传递给日志记录函数。

import logging
logging.warning('%s before you %s', 'Look', 'leap!')

输出内容：

WARNING:root:Look before you leap!

你也可以使用 python 自带的字符串格式化函数：

import logging
logging.warning('{} before you {}'.format('Look', 'leap!'))

自定义日志格式

import logging
logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should appear on the console')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

输出如下：

DEBUG:This message should appear on the console
INFO:So should this
WARNING:And this, too

注意到之前的例子中出现的 root 在这里已经消失了。要了解所有能出现在格式串里的东西，请参考 LogRecord attributes。但如果只是简单使用，你只需要 levelname（级别）、message（事件描述，包括变量数据）以及事件发生的时间，这点将在下面讲解。

记录日期和时间

要在日志中显示日期和时间，你需要在格式串中加入 %(asctime)s:

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s')
logging.warning('is when this event was logged.')

输出如下：

2010-12-12 11:41:42,612 is when this event was logged.

格式串中的时间格式参数与 time.strftime() 中支持的参数相同。

logging 进阶指南

logging 模块采取了模块化的方式并提供了几个组件的类别：logger、handler、filter、formatter。

logger 提供了代码中直接使用的接口
handler 用于向目的地发送日志记录
filter 用于过滤特定的日志记录
formatter 指定了日志记录最终的输出样式

日志事件信息在一个 LogRecord 实例中的 logger、handler、filter 和 formatter 之间传递。

一个给 logger 命名的好习惯是使用模块级别的 logger。在每一个需要记录日志的模块内使用以下方式来给 logger 命名：

logger = logging.getLogger(__name__)

这种情况下，logger 的名字会追踪包/模块的层次结构，并且我们可以直观地看到事件是由哪个模块记录的。

层次结构中最顶级的 logger 称为 root logger。当我们调用 logging 模块的 debug(), info(), warning(), error() 和 critical() 函数时，会使用 root logger 对应的同名方法。这些函数与 root logger 中的同名方法具有相同的参数签名。root logger 在输出时名字为 root。

当然，我们也可以将信息记录到不同的目的地。我们可以将日志记录到文件、HTTP GET/POST 位置、邮件（通过 SMTP）、普通套接字或系统专用的日志机制，例如 syslog 或 Windows NT 事件日志。目的地由 handler 类进行处理。如果内置的 handler 类没有满足你的要求，你可以创建一个自己的日志目的地类。

默认情况下，不会给日志信息设定目的地。你可以使用 basicConfig() 来指定目的地，正如之前所给的例子一样。如果你调用了 debug(), info(), warning(), error() 和 critical() 函数，它们会检查是否设定了目的地，如果未设定目的地，则默认使用命令行（sys.stderr)作为目的地，并使用默认的格式来显示信息。

basicConfig() 函数默认的格式为：

severity:logger name:message

你可以通过传递一个格式串以及格式参数给 basicConfig() 来改变输出格式。关于格式串构建的所有选项，请参考 Formatter Objects。

参考文章：Logging HOWTO

作者：Wray Zheng
原文链接： http://www.codebelief.com/article/2017/05/python-logging-module-tutorial/