python自带库logging，python肩带代码

标题：Python自带库logging: 强大而灵活的日志记录工具

Python是一门广泛使用的编程语言，其出色的生态系统为开发者提供了丰富的工具库，其中logging是一个非常强大而灵活的日志记录工具。本文将深入介绍Python自带库logging的使用方法和相关知识，帮助开发者更好地使用它来记录和管理日志信息。

一、什么是logging

logging是Python自带的一个用于记录日志的库，它提供了一套完整的日志记录功能，包括日志级别、日志格式、日志输出目标等。通过使用logging，我们可以将程序中的关键信息输出到控制台、文件或者其他自定义的输出目标。

二、为什么要记录日志

在大型项目开发过程中，日志记录是非常重要的一个环节。它不仅可以帮助我们快速定位问题，还可以提供程序运行的详细信息，作为对程序行为的审计或性能分析的依据。同时，合理的日志记录也有助于代码的调试和维护。

三、logging的基本使用方法

首先，我们需要导入logging模块：

```python

import logging

```

然后，我们可以通过以下代码设置日志的基本配置：

```python

logging.basicConfig(

level=logging.DEBUG, # 设置日志级别为DEBUG

format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', # 设置日志的输出格式

filename='app.log', # 设置日志输出的文件

filemode='a' # 设置日志输出方式为追加

)

```

以上代码设置了日志级别为DEBUG，即输出所有级别的日志信息。format参数定义了日志的输出格式，其中%(asctime)s表示日志的时间戳，%(levelname)s表示日志级别，%(message)s表示日志消息内容。filename参数设置了日志输出的文件名，filemode参数设置了日志输出的方式为追加。

接着，我们可以通过以下代码记录日志：

```python

logging.debug('This is a debug message')

logging.info('This is an info message')

logging.warning('This is a warning message')

logging.error('This is an error message')

logging.critical('This is a critical message')

```

以上代码分别记录了DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL级别的日志信息。

四、logging的日志级别

logging提供了以下几个日志级别：

- DEBUG: 最详细的日志级别，用于调试程序

- INFO: 提供程序运行的一些重要信息，用于观察程序的运行状态

- WARNING: 表示程序可能遇到的不正常情况，但不会影响程序的运行

- ERROR: 表示程序发生了错误，但仍然可以继续运行

- CRITICAL: 表示程序遇到了严重的错误，无法继续运行

我们可以通过设置不同的日志级别，灵活地控制日志信息的输出。

五、logging的日志格式

logging提供了丰富的日志格式选项，常用的有以下几种：

- %(asctime)s: 日志的时间戳

- %(levelname)s: 日志级别

- %(message)s: 日志消息内容

- %(name)s: 日志记录器的名称

- %(filename)s: 当前执行的代码文件名

- %(lineno)d: 当前执行的代码所在行号

我们可以根据自己的需求选择合适的日志格式。

六、logging的日志输出目标

除了输出到控制台之外，logging还支持将日志信息输出到文件、网络、邮件等。

通过设置不同的Handler，我们可以将日志信息输出到不同的目标。比如，如果想将日志信息输出到文件，可以使用以下代码：

```python

file_handler = logging.FileHandler('app.log')

file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))

logging.getLogger().addHandler(file_handler)

```

以上代码创建了一个FileHandler对象，将日志信息输出到`app.log`文件中，并设置了相应的日志格式。

七、使用logging记录异常信息

在使用logging记录日志的过程中，我们还可以使用try-except结构来记录程序中出现的异常信息。比如：

```python

try:

# some code

pass

except Exception as e:

logging.error('An exception occurred: %s', exc_info=True)

```

上述代码中，我们使用`exc_info=True`来记录异常信息，使得在日志中输出异常堆栈信息，方便问题定位。

八、使用logging配置日志的不同环境

在实际开发中，我们可能需要根据不同的环境（如开发、测试、生产）来配置日志的输出方式。logging提供了灵活的配置方式，可以根据需要进行调整。

一个常见的做法是将日志配置放入一个单独的配置文件，使用不同的配置文件来切换不同的环境配置。比如，我们可以将不同环境的日志配置保存在`dev_logging.ini`、`test_logging.ini`和`prod_logging.ini`等配置文件中，并通过以下代码读取并加载相应的配置文件：

```python

import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.ini')

```

上述代码读取了`logging.ini`配置文件，并加载其中的日志配置。

九、结语

本文介绍了Python自带库logging的使用方法和相关知识。logging是一个功能强大且灵活的日志记录工具，可以帮助开发者更好地记录和管理日志信息。通过合理使用logging，我们可以快速定位程序的问题，提高程序的调试和维护效率。在实际开发中，合理配置日志记录对于项目的运维和性能分析都非常重要。希望本文能够帮助读者更好地了解和使用logging，提高程序开发和调试的效率。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/