本文目录一览：
python程序中logging怎么用
简单将日志打印到屏幕：
[python] view plain copy
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
输出：
WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message
可见，默认情况下Python的
logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级
CRITICAL ERROR WARNING INFO DEBUG
NOTSET），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。
灵活配置日志级别，日志格式，输出位置
[python] view plain copy
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='/tmp/test.log',
filemode='w')
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
查看输出：
cat /tmp/test.log
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:9] DEBUG debug message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:10] INFO info message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:11] WARNING warning message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:12] ERROR error message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:13] CRITICAL critical message
可见在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
format参数中可能用到的格式化串：
%(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
Python日志—Python日志模块logging介绍
从事与软件相关工作的人，应该都听过“日志”一词。
日志就是跟踪软件运行时事件的方法，为了能够在程序运行过程中记录错误。
通过日志记录程序的运行，方便我们查询信息，以便追踪问题、进行维护和调试、还是数据分析。
并且各编程语言都形成了各自的日志体系和相应的框架。
日志的作用总结：
首先我们要树立一个观点，那就是“不是为了记录日志而记录日志，日志也不是随意记的”。要实现能够只通过日志文件还原整个程序执行的过程，达到能透明地看到程序里执行情况，每个线程每个过程到底执行结果的目的。日志就像飞机的黑匣子一样，应当能够复原异常的整个现场乃至细节。
在项目中，日志这个功能非常重要，我们要重视起来。
在Python中，使用logging模块来进行日志的处理。
logging是Python的内置模块，主要用于将日志信息进行格式化内容输出，可将格式化内容输出到文件，也可输出到屏幕。
我们在开发过程中，常用print()函数来进行调试，但是在实际应用的部署时，我们要将日志信息输出到文件中，方便后续查找以及备份。
在我们使用日志管理时，我们也可以将日志格式化成Json对象转存到ELK中方便图形化查看及管理。
logging模块将日志系统从高向低依次定义了四个类，分别是logger（日志器）、handler（处理器）、filter(过滤器)和formatter(格式器)。其中由日志器生成的实例将接管原本日志记录函数logging.log的功能。
说明：
我们先来思考下下面的两个问题：
在软件开发阶段或部署开发环境时，为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性，我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析，这是非常耗费机器性能的。
当应用程序正式发布或在生产环境部署应用程序时，我们通常只需要记录应用程序的异常信息、错误信息等，这样既可以减小服务器的I/O压力，也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。
那么怎样才能在不改动应用程序代码的情况下，根据事件的重要性或者称之为等级，实现在不同的环境中，记录不同详细程度的日志呢？
这就是日志等级的作用了，我们通过配置文件指定我们需要的日志等级就可以了。
说明：
总结：
开发应用程序时或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息，可以方便进行开发或部署调试。 应用上线或部署生产环境时，应用使用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。 日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。 不同的应用程序所定义的日志等级会有所差别，根据实际需求来决定。
python中更优雅的记录日志
在以往我们使用日志，更多的是使用 python 自带的 logging 模块，它可以设置错误等级、输出方式等。
但使用方式相对比较复杂，想要更好的使用需要如 log4net 一样单独配置，这在 python 中感觉不是很优雅。
下面介绍一个 python 库： loguru 。 guru 是印度语中大师的意思， loguru 直译就是“日志大师”。
如图 logging 一样， loguru 也有定义日志等级。不同的日志等级，输出效果也不一样（默认的等级由低到高是 DEBUG 、 INFO 、 WARNING 、 ERROR 、 CRITICAL ，也可以自己使用 level 函数定义）。
类似 logging 中的 logger.addHandler ，loguru统一使用 add 函数来管理格式、文件输出、过滤等操作，它提供了许多参数来实现 logger.addHandler 中的配置更加简单方便。
其中 sink 是最重要的参数，可以传入不同的数据类型。传入文件路径、文件句柄、 sys.stderr 、甚至 logging 模块的 Handler 如 FileHandler 、 StreamHandler 等，这样就可以快速实现自定义的 Handler 配置。
通过给 remove 方法传递 add 方法返回的对象， 可以删除 add 方法添加的 sink ，这里的 remove 并不是删除 test2.log 文件，而是停止向该文件输出日志，需要需要继续记录日志则需要重新 add 日志文件。
用 rotation 、 retention 、 compression 进行日志窗口、更新、压缩管理。
支持控制台输出添加颜色， 除了基础色， loguru 甚至允许16进制、RGB格式的颜色值和加粗、下划线等样式。
使用装饰器 @logger.catch 可以和 logging 一样使用 logger.exception 函数来记录异常信息。
使用 exception 方法输出的异常信息包含堆栈信息和当前变量的值，方便问题定位。
使用 serialize 可以将日志转换为 JSON 格式， enqueue 可以保证多线程、多进程安全。
修改时间格式。