python logging的输出
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python中logging的使用 什么是日志： 日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法 软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情 一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述 此外，事件也有重要性的概念，这个重要性也可以被称为严重性级别（level） 日志的作用： 通过log的分析，可以方便用户了解系统或软件、应用的运行情况； 如果你的应用log足够丰富，也可以分析以往用户的操作行为、类型喜好、地域分布或其他更多信息； 如果一个应用的log同时也分了多个级别，那么可以很轻易地分析得到该应用的健康状况，及时发现问题并快速定位、解决问题，补救损失。 简单来讲就是 我们通过记录和分析日志可以了解一个系统或软件程序运行情况是否正常， 也可以在应用程序出现故障时快速定位问题。 不仅在开发中，在运维中日志也很重要 日志的作用可以简单总结为以下几点： 程序调试 了解软件程序运行情况，是否正常 软件程序运行故障分析与问题定位 如果应用的日志信息足够详细和丰富，还可以用来做用户行为分析 使用日志： 首先，我们需要先了解下python中日志的等级： FATAL/CRITICAL = 重大的，危险的 ERROR = 错误 WARNING = 警告 INFO = 信息 DEBUG = 调试 NOTSET = 没有设置 我们需要配置自己的日志，以往的开发经验 ，开发应用程序或部署开发环境时，可以使用 DEBUG 或 INFO 级别的日志获取尽可能详细的日志信息来进行开发或部署调试；应用上线或部署生产环境时，应该使用 WARNING 或 ERROR 或 CRITICAL 级别的日志来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。 那么怎么样使用日志记录信息呢？ loggers 提供应用程序代码直接使用的接口 handlers 用于将日志记录发送到指定的目的位置 filters 提供更细粒度的日志过滤功能，用于决定哪些日志记录将会被输出（其它的日志记录将会被忽略） formatters 用于控制日志信息的最终输出格式 具体配置可以参照以下代码：设置日志的记录等级
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 调试debug级
创建日志记录器，指明日志保存的路径、每个日志文件的最大大小、保存的日志文件个数上限
file_log_handler = RotatingFileHandler("logs/log", maxBytes=10241024100, backupCount=10)
创建日志记录的格式 日志等级 输入日志信息的文件名 行数 日志信息
formatter = logging.Formatter('%(levelname)s %(filename)s:%(lineno)d %(message)s')
为刚创建的日志记录器设置日志记录格式
file_log_handler.setFormatter(formatter)
为全局的日志工具对象（flask app使用的）添加日志记录器
logging.getLogger().addHandler(file_log_handler)
对日志进行简单的输出：
import logging
logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")
或者可以将以上的代码进行简单的修改
logging.log(logging.DEBUG, "This is a debug log.")
logging.log(logging.INFO, "This is a info log.")
logging.log(logging.WARNING, "This is a warning log.")
logging.log(logging.ERROR, "This is a error log.")
logging.log(logging.CRITICAL, "This is a critical log.")
最后我们可以修改 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)的日志等级来控制日志的输出
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python中logging的使用什么是日志：
日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法
软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情
一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述
此外，事件也有重要性的概念，这个重要性也可以被称为严重性级别（level）
日志的作用：
通过log的分析，可以方便用户了解系统或软件、应用的运行情况；
如果你的应用log足够丰富，也可以分析以往用户的操作行为、类型喜好、地域分布或其他更多信息；
如果一个应用的log同时也分了多个级别，那么可以很轻易地分析得到该应用的健康状况，及时发现问题并快速定位、解决问题，补救损失。
简单来讲就是
我们通过记录和分析日志可以了解一个系统或软件程序运行情况是否正常，
也可以在应用程序出现故障时快速定位问题。
不仅在开发中，在运维中日志也很重要
日志的作用可以简单总结为以下几点：
程序调试
了解软件程序运行情况，是否正常
软件程序运行故障分析与问题定位
如果应用的日志信息足够详细和丰富，还可以用来做用户行为分析
使用日志：
首先，我们需要先了解下python中日志的等级：
FATAL/CRITICAL = 重大的，危险的
ERROR = 错误
WARNING = 警告
INFO = 信息
DEBUG = 调试
NOTSET = 没有设置
我们需要配置自己的日志，以往的开发经验 ，开发应用程序或部署开发环境时，可以使用 DEBUG 或 INFO 级别的日志获取尽可能详细的日志信息来进行开发或部署调试；应用上线或部署生产环境时，应该使用 WARNING 或 ERROR 或 CRITICAL 级别的日志来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。
那么怎么样使用日志记录信息呢？
loggers 提供应用程序代码直接使用的接口
handlers 用于将日志记录发送到指定的目的位置
filters 提供更细粒度的日志过滤功能，用于决定哪些日志记录将会被输出（其它的日志记录将会被忽略）
formatters 用于控制日志信息的最终输出格式
具体配置可以参照以下代码：
设置日志的记录等级
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 调试debug级
创建日志记录器，指明日志保存的路径、每个日志文件的最大大小、保存的日志文件个数上限
file_log_handler = RotatingFileHandler("logs/log", maxBytes=10241024100, backupCount=10)
创建日志记录的格式 日志等级 输入日志信息的文件名 行数 日志信息
formatter = logging.Formatter('%(levelname)s %(filename)s:%(lineno)d %(message)s')
为刚创建的日志记录器设置日志记录格式
file_log_handler.setFormatter(formatter)
为全局的日志工具对象（flask app使用的）添加日志记录器
logging.getLogger().addHandler(file_log_handler)
对日志进行简单的输出：
import logging
logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")
或者可以将以上的代码进行简单的修改
logging.log(logging.DEBUG, "This is a debug log.")
logging.log(logging.INFO, "This is a info log.")
logging.log(logging.WARNING, "This is a warning log.")
logging.log(logging.ERROR, "This is a error log.")
logging.log(logging.CRITICAL, "This is a critical log.")
最后我们可以修改 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)的日志等级来控制日志的输出
