一些日志记录的简单记录：

用basicConfig可以进行配置
注意日志的等级：



上述代码得到的日志如下（最基础的日志）：

关于记录下来的日志格式可以有很多内容：如等级、发生的时间、发生的位置、发生的进程、发生的线程、发生的调用栈等，当日志进行格式化时，可以支持占位符
示例：

日志处理方式：

默认情况下：输出到标准错误stderr中，为了和print使用的标准输出stdout区分开来，pycharm会将日志显示为红色。
如果现在需要：
1.输出到指定的流，比如stdout中，则通过stream参数指定输出目标

2.输出到指定的文件，通过filename filemode encoding errors参数指定文件的打开方式

filemode默认值是a 即append 附加，errors默认值是加斜杠转义
注意，不能和输出到流共同使用

日志记录流程

先去检查日志的等级，达到等级才去创建日志记录对象，判断日志是否会被拒绝被过滤，不被拒绝（记录），再交给日志的处理器，处理器再次判断等级（是否达到处理等级），判断是否会被过滤，ok再进行处理（格式化），回到主流程判断是否要交给父处理器再进行循环

• 日志记录器
  1 提供方法，供程序创建日志
  2 通过等级、过滤器来筛选要处理的日志
  3 把要处理的日志交给日志处理器进行处理
  默认是root记录器，就是在上述第一次运行日志脚本时看到的root
  虽然有默认的，但是我们会创建自己的日志记录器，让不同的日志记录器有自己的执行模式

import logginglogging.basicConfig()logger_root = logging.getLogger()
logger_a = logging.getLogger("a")
logger_b = logging.getLogger("b")logger_root.warning("1111")
logger_a.warning("2222")

得到的结果：

如果在项目中，用不同的记录器就可以记录更加清晰的内容
代码示例：

import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, filename="test.log", filemode="w", encoding="utf-8"
)
logger_code = logging.getLogger("code")  # 业务代码
logger_test = logging.getLogger("test")  # 测试代码def add(a, b):logger_code.info(f"收到参数:{a=}, {b=}")c = a + blogger_code.info(f"计算结果:{c=}")return cdef test_add():a = 1for b in range(5):logger_test.info(f"收到的参数为：{a=},{b=}")c = add(a, b)_c = a + blogger_test.info(f"预期结果为：{_c=}, 实际结果为：{c=}")if c == _c:logger_test.warning("测试通过")else:logger_test.warning("测试失败")if __name__ == "__main__":test_add()

结果为：

这样就方便后期再次操作,如在命令行中打开，通过grep进行筛选

当然也可以在配置中就进行筛选，可以配置logger
常用的配置选项：等级、过滤器、处理方法
如logger_test.setLevel(logging.DEBUG)

当在多个模块中使用logging时要注意，当记录器前缀相同时有父记录器子记录器的关系，子处理器的等级会和父记录器保持一致

注意python中可以通过

logging.getLogger(__name__)#为本模块创建记录器

而且即便在不同的文件中，get同一个名字的logger，得到的就是同一个logger
getLogger首先尝试获取，如果不存在就会创建，如果存在则直接返回

• 日志处理器（有等级判断）
  
  可以选择将日志内容发送（保存）到指定地方，比如输出到TCP，输出到多个文件中等，只需要通过logger.addHandler(……)添加处理器，将创建好的处理器添加给指定“记录器”，或者在basicConfig中配置

处理器也是设置等级，通过处理器的差异化设置，使得不同级别的日志会按照不同的方式进行处理
logger.addHandler(……)添加处理器

日志格式的配置

formatter = logging.Formatter(),将设置好的格式给处理器hander.setFormatter(formatter)，因为记得我们最开始的流程图，是处理器在最后才会用到格式化。注意，一个处理器只能有一个格式。

集中式配置

基于代码的配置可维护性可读性都不够好，我们用基于文件的配置，将配置信息和代码进行分离。
logging模块支持基于文件的配置，如ini格式，也支持基于字典的模式，字典数据可以保存为各种文件格式，如json、yaml、csv、mysql

import logging.configconfig = {}logging.config.dictConfig(config)

写好config文件之后，可以通过import json来对config进行json文件的转换

字典转换成yaml也是同理，记得先pip install pyyamyaml.safe_dump(config, f);

json转换为字典：loads

yaml转为字典：