本周开发过程中，需要研究交易所推送的行情数据的原始数据结构，由于数据量大，print打印总是看不全数据，然后学习使用了logging库进行日志的记录。
在软件开发过程中，日志记录是一个非常重要的环节。它可以帮助我们追踪程序的运行状态，捕获和诊断错误，并提供运行时的调试信息。Python 标准库提供了功能强大的 logging 模块，可以帮助我们轻松地记录日志。在本文中，我们将介绍如何配置和使用 logging 库，并比较 logging 和 print 的优缺点。
一、 logging 与 print 的比较
print 的优缺点
优点：
- 简单易用：
print是 Python 的内置函数，使用起来非常简单。 - 快速调试：在编写和调试小程序或脚本时，
print可以快速输出变量值和程序运行状态。
缺点：
- 不便于管理：当程序变得复杂时，大量的
print语句会使代码难以维护。 - 缺乏日志级别：
print不能区分不同级别的日志信息（如调试、信息、警告、错误和严重错误）。 - 无法持久化：
print仅将输出显示在控制台，不提供将日志信息保存到文件或其他存储介质的功能。
logging 的优缺点
优点：
- 灵活性高：
logging提供了丰富的配置选项，可以将日志输出到控制台、文件，甚至远程服务器。 - 日志级别管理：
logging支持多种日志级别，可以根据需要记录不同严重级别的日志信息。 - 易于维护：
logging可以通过配置文件或代码配置，集中管理日志记录，提升代码的可维护性。 - 持久化：
logging可以将日志信息保存到文件或其他存储介质，便于长期追踪和分析。
缺点：
- 初始配置复杂：相比
print，logging需要一些初始配置，初学者可能会觉得复杂。 - 性能开销：尽管性能开销不大，但在高频率日志记录的情况下，
logging的性能开销要高于print。
二、配置 logging 库
首先，我们需要配置 logging 库。配置包括设置日志文件的位置、日志的级别和日志的格式。以下是一个简单的配置示例：
import logging
# 配置日志记录
logging.basicConfig(
filename='output.log', # 日志文件名
level=logging.INFO, # 日志级别
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' # 日志格式
)
在上述配置中：
filename指定了日志文件的名称，这里是output.log。level设置了日志的级别，表示最低的严重级别日志将被记录。这里设置为logging.INFO，即记录所有信息级别及以上的日志。format设置了日志的格式，包括时间、日志记录器名称、日志级别和消息内容。
二、使用 logging 库记录日志
在配置好 logging 库之后，我们可以使用它来记录日志。logging 库提供了多个方法来记录不同级别的日志：
logging.debug()：记录调试信息，通常用于诊断问题。logging.info()：记录一般信息，确认程序按预期运行。logging.warning()：记录警告信息，表示某些潜在问题。logging.error()：记录错误信息，程序在执行某些功能时遇到了问题。logging.critical()：记录严重错误信息，表示程序可能无法继续运行。
以下是一个示例，展示如何使用 logging 库记录不同级别的日志：
import logging
logging.basicConfig(
filename='output.log',
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logging.debug("这是调试信息")
logging.info("这是一般信息")
logging.warning("这是警告信息")
logging.error("这是错误信息")
logging.critical("这是严重错误信息")
