Python日志输出——logging模块

Posted on 2016-08-17 11:22 bw_0927 阅读(651) 评论(0) 收藏举报

https://www.u3v3.com/ar/1330

http://www.jianshu.com/p/1772306cb3db

https://groups.google.com/forum/#!topic/python-cn/9ViSyvIX1S4

http://python.jobbole.com/87300/

【注意】loggers对象是有父子关系的，当没有父logger对象时它的父对象是root，当拥有父对象时父子关系会被修正。

举个例子logging.getLogger("abc.xyz")会创建两个logger对象，一个是abc父对象，一个是xyz子对象，同时abc没有父对象所以它的父对象是root。

但是实际上abc是一个占位对象（虚的日志对象），可以没有handler来处理日志。

但是root不是占位对象，如果某一个日志对象打日志时，它的父对象会同时收到日志，所以有些使用者发现创建了一个logger对象时会打两遍日志，就是因为他创建的logger打了一遍日志，同时root对象也打了一遍日志。

logging 多进程写同一个文件

logging 包的官方文档中明确说过

Although logging is thread-safe, and logging to a single file from multiple threads in a single process is supported, logging to a single file from multiple processes is not supported, 
because there is no standard way to serialize access to a single file across multiple processes in Python

没有标准的方式让多进程写同一个日志文件

在linux下, 我们通过o_append方式向文件中写入数据时, 在没有锁的情况下, 可以实现数据写入的原子性
uwsgi的log_master=1选项

但是，如果使用了Rotating的日志格式，在多进程进程切割时，还是会出错的，所以终极办法还是改写默认的handler

import os
import time
import multiprocessing
from logging.handlers import RotatingFileHandler, TimedRotatingFileHandler

class RotatingFileHandler(RotatingFileHandler):
    lock=multiprocessing.Lock()
    version=multiprocessing.Value("i",0)

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(RotatingFileHandler, self).__init__(*args, **kwargs)

        self._version = 0

    def doRollover(self):
        """
        Do a rollover, as described in __init__().
        """
        if self.stream:
            self.stream.close()
            self.stream = None

        with self.__class__.lock:
            if self._version == self.__class__.version.value:
                if self.backupCount > 0:
                    for i in range(self.backupCount - 1, 0, -1):
                        sfn = "%s.%d" % (self.baseFilename, i)
                        dfn = "%s.%d" % (self.baseFilename, i + 1)
                        if os.path.exists(sfn):
                            #print "%s -> %s" % (sfn, dfn)
                            if os.path.exists(dfn):
                                os.remove(dfn)
                            os.rename(sfn, dfn)
                    dfn = self.baseFilename + ".1"
                    if os.path.exists(dfn):
                        os.remove(dfn)
                    # Issue 18940: A file may not have been created if delay is True.
                    if os.path.exists(self.baseFilename):
                        os.rename(self.baseFilename, dfn)
                self.__class__.version.value += 1
            self._version += 1

        if not self.delay:
            self.stream = self._open()

class TimedRotatingFileHandler(TimedRotatingFileHandler):
    lock=multiprocessing.Lock()
    version=multiprocessing.Value("i",0)

    def __init__(self,*args,**kwargs):
        super(TimedRotatingFileHandler,self).__init__(*args,**kwargs)

        self._version = 0

    def rename_file(self):
        # get the time that this sequence started at and make it a TimeTuple
        t = self.rolloverAt - self.interval
        if self.utc:
            timeTuple = time.gmtime(t)
        else:
            timeTuple = time.localtime(t)
        dfn = self.baseFilename + "." + time.strftime(self.suffix, timeTuple)
        if os.path.exists(dfn):
            os.remove(dfn)
        os.rename(self.baseFilename, dfn)
        if self.backupCount > 0:
            # find the oldest log file and delete it
            #s = glob.glob(self.baseFilename + ".20*")
            #if len(s) > self.backupCount:
            #    s.sort()
            #    os.remove(s[0])
            for s in self.getFilesToDelete():
                os.remove(s)

    def doRollover(self):
        if self.stream:
            self.stream.close()
            self.stream = None

        with self.__class__.lock:
            if self.__class__.version.value==self._version:
                self.rename_file()
                self.__class__.version.value+=1
            self._version+=1

        #print "%s -> %s" % (self.baseFilename, dfn)
        self.mode = 'a'
        self.stream = self._open()
        currentTime = int(time.time())
        newRolloverAt = self.computeRollover(currentTime)
        while newRolloverAt <= currentTime:
            newRolloverAt = newRolloverAt + self.interval
        #If DST changes and midnight or weekly rollover, adjust for this.
        if (self.when == 'MIDNIGHT' or self.when.startswith('W')) and not self.utc:
            dstNow = time.localtime(currentTime)[-1]
            dstAtRollover = time.localtime(newRolloverAt)[-1]
            if dstNow != dstAtRollover:
                if not dstNow:  # DST kicks in before next rollover, so we need to deduct an hour
                    newRolloverAt = newRolloverAt - 3600
                else:           # DST bows out before next rollover, so we need to add an hour
                    newRolloverAt = newRolloverAt + 3600
        self.rolloverAt = newRolloverAt

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http://blog.csdn.net/chosen0ne/article/details/7319306

http://my.oschina.net/leejun2005/blog/126713

1. logging介绍

Python的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或者是应用使用。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。

logging模块与log4j的机制是一样的，只是具体的实现细节不同。模块提供logger，handler，filter，formatter。

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。

与log4j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的级别。

import logging  
import logging.handlers  
  
LOG_FILE = 'tst.log'  
  
handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILE, maxBytes = 1024*1024, backupCount = 5) # 实例化handler   
fmt = '%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)s - %(name)s - %(message)s'  
  
formatter = logging.Formatter(fmt)   # 实例化formatter  
handler.setFormatter(formatter)      # 为handler添加formatter  
  
logger = logging.getLogger('tst')    # 获取名为tst的logger  
logger.addHandler(handler)           # 为logger添加handler  
logger.setLevel(logging.DEBUG)  
  
logger.info('first info message')  
logger.debug('first debug message')

输出：

2012-03-04 23:21:59,682 - log_test.py:16 - tst - first info message
2012-03-04 23:21:59,682 - log_test.py:17 - tst - first debug message

2. logging的配置

logging的配置可以采用python代码或是配置文件。python代码的方式就是在应用的主模块中，构建handler，handler，formatter等对象。而配置文件的方式是将这些对象的依赖关系分离出来放在文件中。比如前面的例子就类似于python代码的配置方式。这里看一下采用配置文件的方式。

[python] view plain copy

print ?

import logging
import logging.config
logging.config.fileConfig("logging.conf") # 采用配置文件
# 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")

loggin.conf采用了模式匹配的方式进行配置，正则表达式是r'^[(.*)]$'，从而匹配出所有的组件。对于同一个组件具有多个实例的情况使用逗号‘，’进行分隔。对于一个实例的配置采用componentName_instanceName配置块。使用这种方式还是蛮简单的。

[plain] view plain copy

print ?

[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=

在指定handler的配置时，class是具体的handler类的类名，可以是相对logging模块或是全路径类名，比如需要RotatingFileHandler，则class的值可以为：RotatingFileHandler或者logging.handlers.RotatingFileHandler。args就是要传给这个类的构造方法的参数，就是一个元组，按照构造方法声明的参数的顺序。

输出：

[plain] view plain copy

print ?

2012-03-06 00:09:35,713 - simpleExample - DEBUG - debug message
2012-03-06 00:09:35,713 - simpleExample - INFO - info message
2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - WARNING - warn message
2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - ERROR - error message
2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - CRITICAL - critical message

这里还要明确一点，logger对象是有继承关系的，比如名为a.b和a.c的logger都是名为a的子logger，并且所有的logger对象都继承于root。如果子对象没有添加handler等一些配置，会从父对象那继承。这样就可以通过这种继承关系来复用配置。

3. 多模块使用logging

logging模块保证在同一个python解释器内，多次调用logging.getLogger('log_name')都会返回同一个logger实例，即使是在多个模块的情况下。所以典型的多模块场景下使用logging的方式是在main模块中配置logging，这个配置会作用于多个的子模块，然后在其他模块中直接通过getLogger获取Logger对象即可。

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Java 中最通用的日志模块莫过于 Log4j 了，在 python 中，也自带了 logging 模块，该模块的用法其实和 Log4j 类似。

Python 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。

logging模块是在2.3新引进的功能，下面是一些常用的类和模块级函数

模块级函数
logging.getLogger([name]):返回一个logger对象，如果没有指定名字将返回root logger
logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical()：设定root logger的日志级别
logging.basicConfig():用默认Formatter为日志系统建立一个StreamHandler，设置基础配置并加到root logger中

Logger

每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以设置的日志级别
设置logger的level， level有以下几个级别：

NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL
如果把looger的级别设置为INFO，那么小于INFO级别的日志都不输出，大于等于INFO级别的日志都输出

Handlers
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Logger可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象

Formatters

Formatter对象设置日志信息最后的规则、结构和内容，默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S，下面是Formatter常用的一些信息

%(name)s	Logger的名字
%(levelno)s	数字形式的日志级别
%(levelname)s	文本形式的日志级别
%(pathname)s	调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s	调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s	调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s	调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d	调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f	当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮点数表示
%(relativeCreated)d	输出日志信息时的，自Logger创建以来的毫秒数
%(asctime)s	字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d	线程ID。可能没有
%(threadName)s	线程名。可能没有
%(process)d	进程ID。可能没有
%(message)s	用户输出的消息

设置过滤器
细心的朋友一定会发现前文调用logging.getLogger()时参数的格式类似于“A.B.C”。采取这样的格式其实就是为了可以配置过滤器。看一下这段代码：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui.statistic”)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s %(levelname)s %(message)s’)
console.setFormatter(formatter)
filter=logging.Filter(”chat.gui”)
console.addFilter(filter)
LOG.addHandler(console)
和前面不同的是我们在Handler上添加了一个过滤器。现在我们输出日志信息的时候就会经过过滤器的处理。名为“A.B”的过滤器只让名字带有 “A.B”前缀的Logger输出信息。可以添加多个过滤器，只要有一个过滤器拒绝，日志信息就不会被输出。另外，在Logger中也可以添加过滤器。

每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是：
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr
2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名，必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a'，即添加到文件末尾。
3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的构造函数是：
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。
4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的构造函数是：
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨
5) logging.handlers.SocketHandler
6) logging.handlers.DatagramHandler
以上两个Handler类似，都是将日志信息发送到网络。不同的是前者使用TCP协议，后者使用UDP协议。它们的构造函数是：
Handler(host, port)
其中host是主机名，port是端口名
7) logging.handlers.SysLogHandler
8) logging.handlers.NTEventLogHandler
9) logging.handlers.SMTPHandler
10) logging.handlers.MemoryHandler
11) logging.handlers.HTTPHandler

最后举个例子吧：

# encoding:utf-8
#import logging

#FORMAT = '%(asctime)-15s %(clientip)s %(user)-8s %(message)s'
#logging.basicConfig(format=FORMAT)
#d = {'clientip': '192.168.0.1', 'user': 'fbloggs'}
#logger = logging.getLogger('tcpserver')
#logger.warning('Protocol problem: %s', 'connection reset', extra=d)

#FORMAT = '%(asctime)-15s %(message)s'
#logging.basicConfig(filename = "C:\\Users\\june\\Desktop\\1.txt", level = logging.DEBUG, filemode = "a", format=FORMAT)  
#logging.debug('this is a message')  
#logging.debug('test')  

#import logging
#import datetime
#
#curDate = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=0)
#logName =  'C:\\Users\\june\\Desktop\\error_%s.log' %curDate
#
#logging.basicConfig(level=logging.INFO,
#				format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
#				#datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
#				filename=logName,
#				filemode='a')
#
##2013-10-21 03:25:51,509 writeLog.py[line:14] INFO This is info message
##2013-10-21 03:25:51,510 writeLog.py[line:15] WARNING This is warning message
#logging.debug('This is debug message')
#logging.info('This is info message')
#logging.warning('This is warning message')import logging
import logging.config

logging.config.fileConfig("logging.conf")

#create logger
loggerInfo = logging.getLogger("infoLogger")

#"application" code
loggerInfo.debug("debug message")
loggerInfo.info("info message")
loggerInfo.warn("warn message")
loggerInfo.error("error message")
loggerInfo.critical("critical message")


loggerError = logging.getLogger("errorLogger")
loggerError.error("Error: Hello world!")

# 定义logger模块，root是父类，必需存在的，其它的是自定义。
# logging.getLogger(NAME)便相当于向logging模块注册了一种日志打印
# name 中用 . 表示 log 的继承关系
[loggers]
keys=root,infoLogger,errorLogger

# 定义handler
[handlers]
keys=infoHandler,errorHandler

# 定义格式化输出
[formatters]
keys=infoFmt,errorFmt

#--------------------------------------------------
# 实现上面定义的logger模块，必需是[logger_xxxx]这样的形式
#--------------------------------------------------
# [logger_xxxx] logger_模块名称
# level     级别，级别有DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL
# handlers  处理类，可以有多个，用逗号分开
# qualname  logger名称，应用程序通过 logging.getLogger获取。对于不能获取的名称，则记录到root模块。
# propagate 是否继承父类的log信息，0:否 1:是
[logger_root]
level=INFO
handlers=errorHandler

[logger_errorLogger]
level=ERROR
handlers=errorHandler
propagate=0
qualname=errorLogger

[logger_infoLogger]
level=INFO
handlers=infoHandler
propagate=0
qualname=infoLogger

#--------------------------------------------------
# handler
#--------------------------------------------------
# [handler_xxxx]
# class handler类名
# level 日志级别
# formatter，上面定义的formatter
# args handler初始化函数参数

[handler_infoHandler]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=infoFmt
args=(sys.stdout,)

[handler_errorHandler]
class=logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
level=ERROR
formatter=errorFmt
# When computing the next rollover time for the first time (when the handler is created),
# the last modification time of an existing log file, or else the current time,
# is used to compute when the next rotation will occur.
# 这个功能太鸡肋了，是从handler被创建的时间算起，不能按自然时间 rotation 切分，除非程序一直运行，否则这个功能会有问题
# 临时解决方案参考下面的链接：Python 多进程日志记录
# http://blogread.cn/it/article/4175?f=wb2
args=('C:\\Users\\june\\Desktop\\error.log', 'M', 1, 5)

#--------------------------------------------------
# 日志格式
#--------------------------------------------------
# %(asctime)s       年-月-日 时-分-秒,毫秒 2013-04-26 20:10:43,745
# %(filename)s      文件名，不含目录
# %(pathname)s      目录名，完整路径
# %(funcName)s      函数名
# %(levelname)s     级别名
# %(lineno)d        行号
# %(module)s        模块名
# %(message)s       消息体
# %(name)s          日志模块名
# %(process)d       进程id
# %(processName)s   进程名
# %(thread)d        线程id
# %(threadName)s    线程名

[formatter_infoFmt]
format=%(asctime)s %(levelname)s %(message)s
datefmt=
class=logging.Formatter

[formatter_errorFmt]
format=%(asctime)s %(levelname)s %(message)s
datefmt=
class=logging.Formatter

#coding=utf-8
import logging
import datetime

format='%(asctime)s - %(filename)s - [line:%(lineno)d] - %(levelname)s - %(message)s'
curDate = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=0)
infoLogName =  r'C:/Users/june/Desktop/info_%s.log' %curDate
errorLogName =  r'C:/Users/june/Desktop/error_%s.log' %curDate

formatter = logging.Formatter(format)

infoLogger = logging.getLogger("infoLog")
errorLogger = logging.getLogger("errorLog")

infoLogger.setLevel(logging.INFO)
errorLogger.setLevel(logging.ERROR)

infoHandler = logging.FileHandler(infoLogName, 'a')
infoHandler.setLevel(logging.INFO)
infoHandler.setFormatter(formatter)

errorHandler = logging.FileHandler(errorLogName, 'a')
errorHandler.setLevel(logging.ERROR)
errorHandler.setFormatter(formatter)

testHandler = logging.StreamHandler()
testHandler.setFormatter(formatter)
testHandler.setLevel(logging.ERROR)

infoLogger.addHandler(infoHandler)
infoLogger.addHandler(testHandler)
errorLogger.addHandler(errorHandler)

#infoLogger.debug("debug message")
#infoLogger.info("info message")
#infoLogger.warn("warn message")
# # 下面这行会同时打印在文件和终端上
#infoLogger.error("error message")
#
#errorLogger.error("error message")
#errorLogger.critical("critical message")

Python标准模块logging http://blog.csdn.net/fxjtoday/article/details/6307285

Logging Cookbook http://docs.python.org/2/howto/logging-cookbook.html

REF：

[1] logging — Logging facility for Python

http://docs.python.org/2/library/logging.html

[2] logging.config — Logging configuration

http://docs.python.org/2/library/logging.config.html#module-logging.config

[3] 使用python的logging模块

http://kenby.iteye.com/blog/1162698

http://gashero.yeax.com/?p=16

http://blog.sina.com.cn/s/blog_51294ca50100gc3x.html

http://www.cnblogs.com/captain_jack/archive/2011/01/21/1941453.html

[4] 使用Python的logging.config

http://www.cppblog.com/jinq0123/archive/2007/09/03/UsingLoggingConfig.html

[5] python之强大的日志模块logging

http://www.stamhe.com/?p=862

[6] 每个 Python 程序员都要知道的日志实践

http://python.jobbole.com/81666/

[7] python日志管理：logging

http://wjdadi-gmail-com.iteye.com/blog/1984354

[8] Python Howto 之 logging 模块

http://python.jobbole.com/82221/

[9] 关于 logging 的一些琐事

http://python.jobbole.com/84092/

==================

https://stackoverflow.com/questions/9317250/python-logging-module-custom-loggers

别人写的：复杂了

def get_logger(name='live.alarm'):
　　if name in logging.Logger.manager.loggerDict:
　　　　return logging.Logger.manager.loggerDict[name]

查看logging的源码：

help(logging)

help相应的module，例如stat位于os module，那么可以help(os)，出现如上图的结果，其中FILE就是其源文件位置，当然，如果这个module是c module，那就看不到相应的源码了。

Looking at the source code we can see the following:

root = RootLogger(WARNING)
def getLogger(name=None):
    if name:
        return Logger.manager.getLogger(name)
    else:
        return root

That is, a root logger is created by default when the module is imported.

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Never too late

公告

Python日志输出——logging模块

logging 多进程写同一个文件

1. logging介绍

2. logging的配置

3. 多模块使用logging