loggers 就是程序可以直接调用的一个日志接口，可以直接向logger写入日志信息。logger并不是直接实例化使用的，而是通过logging.getLogger(name)来获取对象，事实上logger对象是单例模式，logging是多线程安全的，也就是无论程序中哪里需要打日志获取到的logger对象都是同一个。但是不幸的是logger并不支持多进程。

【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。

2）Handlers

Handlers 将logger发过来的信息进行准确地分配，送往正确的地方。举个栗子，送往控制台或者文件或者both或者其他地方(进程管道之类的)。它决定了每个日志的行为，是之后需要配置的重点区域。

每个Handler同样有一个日志级别，一个logger可以拥有多个handler也就是说logger可以根据不同的日志级别将日志传递给不同的handler。当然也可以相同的级别传递给多个handlers这就根据需求来灵活的设置了。

3）Filters

Filters 提供了更细粒度的判断，来决定日志是否需要打印。原则上handler获得一个日志就必定会根据级别被统一处理，但是如果handler拥有一个Filter可以对日志进行额外的处理和判断。例如Filter能够对来自特定源的日志进行拦截or修改甚至修改其日志级别（修改后再进行级别判断）。

logger和handler都可以安装filter甚至可以安装多个filter串联起来。

4） Formatters

Formatters 指定了最终某条记录打印的格式布局。Formatter会将传递来的信息拼接成一条具体的字符串，默认情况下Format只会将信息%(message)s直接打印出来。Format中有一些自带的LogRecord属性可以使用，如下表格:

一个Handler只能拥有一个Formatter 因此如果要实现多种格式的输出只能用多个Handler来实现。

一个简单的例子：


import logging
 
# logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# logging中可以选择很多消息级别，如debug、info、warning、error以及critical。
# 通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

终端输出：

几个重要函数：

logging.basicConfig函数各参数：

filename：指定日志文件名，日志文件的保存路径。如果配置了些参数，将自动创建一个FileHandler作为Handler；

filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或者'a'，默认值为’a’，表示日志消息以追加的形式添加到日志文件中。如果设为’w’, 那么每次程序启动的时候都会创建一个新的日志文件；

format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，


参数：作用
 
%(levelno)s：打印日志级别的数值
%(levelname)s：打印日志级别的名称
%(pathname)s：打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0]
%(filename)s：打印当前执行程序名
%(funcName)s：打印日志的当前函数
%(lineno)d：打印日志的当前行号
%(asctime)s：打印日志的时间
%(thread)d：打印线程ID
%(threadName)s：打印线程名称
%(process)d：打印进程ID
%(message)s：打印日志信息

datefmt：指定时间格式，同time.strftime()；

level：设置日志级别，默认为logging.WARNNING。

可以给日志对象(Logger Instance)设置日志级别，低于该级别的日志消息将会被忽略，也可以给Hanlder设置日志级别，对于低于该级别的日志消息, Handler也会忽略。

可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出，


日志等级：使用范围
 
FATAL：致命错误
CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用
ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题
WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误
INFO：处理请求或者状态变化等日常事务
DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态

stream：指定日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略。

logging.getLogger([name])

创建Logger对象。日志记录的工作主要由Logger对象来完成。在调用getLogger时要提供Logger的名称（注：多次使用相同名称来调用getLogger，返回的是同一个对象的引用。），Logger实例之间有层次关系，这些关系通过Logger名称来体现，如：

p = logging.getLogger(“root”)

c1 = logging.getLogger(“root.c1”)

c2 = logging.getLogger(“root.c2”)

例子中，p是父logger, c1,c2分别是p的子logger。c1, c2将继承p的设置。如果省略了name参数, getLogger将返回日志对象层次关系中的根Logger。

logging.getLevelName(lvl)

获取日志级别对应的名称。


#下面的结果都为DEBUG
print logging.getLevelName(10)
print logging.getLevelName(logging.DEBUG)
#下面的结果都为ERROR
print logging.getLevelName(40)
print logging.getLevelName(logging.ERROR)

logging.shutdown()

当不再使用日志系统的时候，调用该方法，它会将日志flush到对应的目标域上。一般在系统退出的时候调用。

Logger.setLevel(lvl):

设置日志的级别。对于低于该级别的日志消息将被忽略。

**Logger.debug(msg [ ,*args [, kwargs]])

记录DEBUG级别的日志信息。参数msg是信息的格式，args与kwargs分别是格式参数。

**Logger.info(msg[ , *args[ , kwargs] ] )

**Logger.warnning(msg[ , *args[ , kwargs] ] )

**Logger.error(msg[ , *args[ , kwargs] ] )

**Logger.critical(msg[ , *args[ , kwargs] ] )

记录相应级别的日志信息。参数的含义与Logger.debug一样。

Logger.addHandler(hdlr)

Logger.removeHandler(hdlr)

添加/移除日志消息处理器。在讲述Handler时具体介绍。

**Logger.log(lvl, msg[ , *args[ , kwargs] ] )

记录日志，参数lvl用户设置日志信息的级别。参数msg, *args, **kwargs的含义与Logger.debug一样。

**Logger.exception(msg[, *args])**

以ERROR级别记录日志消息，异常跟踪信息将被自动添加到日志消息里。

Logger.makeRecord(name, lvl, fn, lno, msg, args, exc_info[, func, extra])

创建LogRecord对象。日志消息被实例为一个LogRecord对象，并在日志类内处理。

Logger.addFilter(filt)

Logger.removeFilter(filt)

添加/移除日志消息过滤器。

3.如何将日志写入到文件


import logging
 
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO) # 控制等级
handler = logging.FileHandler("log.txt") # 将日志写入到文件
#对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，之前出现在终端的数据就会直接被写入到文件。（跟之前内容不同，因为level变了）


'''写入文件并显示到终端'''
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
 
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
 
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，


handler名称：位置；作用
 
StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件
FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件
BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式
RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚
TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件
SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP sockets
SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址
SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslog
NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定buffer
HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器

4.日志回滚

日志回滚：（https://www.cnblogs.com/andy9468/p/8378492.html）

将日志信息输出到一个单一的文件中，随着应用程序的持续使用，该日志文件会越来越庞大，进而影响系统的性能。因此，有必要对日志文件按某种条件进行切分，要切分日志文件。

分割日志的触发条件：大小、日期，或者大小加上日期。

说是切分，实际上是，当一个日志文件达到触发条件后，对日志文件进行重命名，之后再新建原来名称的日志文件（此时就是空文件了），新产生的日志就写入新的日志文件。

为啥叫回滚呢？当分割的日志文件达到指定数目的上限个数时，最老的日志文件就会被删除。

4.1按照时间回滚

（按时间分割日志，并且限制日志文件的个数，删除早期的日志）

TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件


'''日志回滚'''
import time
import logging
import logging.handlers
 
# logging初始化工作
logging.basicConfig()
 
# myapp的初始化工作
myapp = logging.getLogger('myapp')
myapp.setLevel(logging.INFO)
 
# 添加TimedRotatingFileHandler
# 定义一个1秒换一次log文件的handler
# 保留3个旧log文件
handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler("爬虫项目douban/doubanTOP.log", when='S', interval=1, backupCount=3)
# 设置后缀名称，跟strftime的格式一样
handler.suffix = "%Y-%m-%d.log"#按天删
 
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s|%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
myapp.addHandler(handler)
 
while True:
    time.sleep(0.1)
    myapp.info("test")


timefilehandler.suffix = "%Y-%m-%d_%H-%M-%S.log"#按秒删
timefilehandler.suffix = "%Y-%m-%d.log"#按天删

NOTE：filehanlder.suffix的格式必须这么写，才能自动删除旧文件，写成其他格式会导致删除旧文件不生效。

TimedRotatingFileHandler的构造函数定义如下:
TimedRotatingFileHandler(filename [,when [,interval [,backupCount]]])
filename 是输出日志文件名的前缀，比如log/myapp.log
when 是一个字符串的定义如下：
“S”: Seconds
“M”: Minutes
“H”: Hours
“D”: Days
“W”: Week day (0=Monday)
“midnight”: Roll over at midnight
interval 是指等待多少个单位when的时间后，Logger会自动重建文件，当然，这个文件的创建
取决于filename+suffix，若这个文件跟之前的文件有重名，则会自动覆盖掉以前的文件，所以
有些情况suffix要定义的不能因为when而重复。
backupCount 是保留日志个数。默认的0是不会自动删除掉日志。若设3，则在文件的创建过程中
库会判断是否有超过这个3，若超过，则会从最先创建的开始删除。

4.2按照大小回滚

RotatingFileHandler，基于文件大小切分。


# logging初始化工作
logging.basicConfig()
 
# myapp的初始化工作
myapp = logging.getLogger('myapp')
myapp.setLevel(logging.INFO)
 
# 写入文件，如果文件超过100个Bytes，仅保留5个文件。 
handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(
    '爬虫项目douban/doubanTOP.log', maxBytes=500, backupCount=5)
 
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s|%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
myapp.addHandler(handler)
 
while True:
    time.sleep(0.1)
    myapp.info("test")

5.如何捕获traceback(异常)

基本范式是：（https://blog.csdn.net/Waleking/article/details/7524854?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight）


try:
    '''
    do-something-block
    '''
except:
    logger.exception("Exception Logged")

例如：


#捕获异常Traceback
try:
    open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
    raise
except Exception:
    logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，将

logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

替换为，

logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")

6.多模块使用logging

1）主模块和子模块（通过继承关系实现）


import logging
 
logger = logging.getLogger('mainModule')#主模块
logger.setLevel(level=logging.INFO)
 
formatter = logging.Formatter(
    '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
 
handler = logging.FileHandler('log.txt')
handler.setLevel(logging.INFO)
handler.setFormatter(formatter)
 
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
 
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
 
# 在其他模块导入该日志接口module_logger即可
module_logger = logging.getLogger('mainModule.sub')#子模块
module_logger.info('this is another module using logging')

说明：

首先定义了logger 'mainModule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。

实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'PythonAPP'，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。

2）通过logging.config模块配置日志

不太懂，暴力记录一下。


#logger.conf
###############################################
[loggers]
keys=root,example01,example02
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=hand01,hand02
[logger_example01]
handlers=hand01,hand02
qualname=example01
propagate=0
[logger_example02]
handlers=hand01,hand03
qualname=example02
propagate=0
###############################################
[handlers]
keys=hand01,hand02,hand03
[handler_hand01]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stderr,)
[handler_hand02]
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=form01
args=('myapp.log', 'a')
[handler_hand03]
class=handlers.RotatingFileHandler
level=INFO
formatter=form02
args=('myapp.log', 'a', 10*1024*1024, 5)
###############################################
[formatters]
keys=form01,form02
[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s
datefmt=%a, %d %b %Y %H:%M:%S
[formatter_form02]
format=%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s
datefmt=%a, %d %b %Y %H:%M:%S


import logging
import logging.config
 
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example01")
 
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message')


import logging
import logging.config
 
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example02")
 
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message')

3）通过JSON加载日志配置


{
    "version":1,
    "disable_existing_loggers":false,
    "formatters":{
        "simple":{
            "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
        }
    },
    "handlers":{
        "console":{
            "class":"logging.StreamHandler",
            "level":"DEBUG",
            "formatter":"simple",
            "stream":"ext://sys.stdout"
        },
        "info_file_handler":{
            "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
            "level":"INFO",
            "formatter":"simple",
            "filename":"info.log",
            "maxBytes":"10485760",
            "backupCount":20,
            "encoding":"utf8"
        },
        "error_file_handler":{
            "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
            "level":"ERROR",
            "formatter":"simple",
            "filename":"errors.log",
            "maxBytes":10485760,
            "backupCount":20,
            "encoding":"utf8"
        }
    },
    "loggers":{
        "my_module":{
            "level":"ERROR",
            "handlers":["info_file_handler"],
            "propagate":"no"
        }
    },
    "root":{
        "level":"INFO",
        "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
    }
}

通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，


import json
import logging.config
import os
 
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
    path = default_path
    value = os.getenv(env_key,None)
    if value:
        path = value
    if os.path.exists(path):
        with open(path,"r") as f:
            config = json.load(f)
            logging.config.dictConfig(config)
    else:
        logging.basicConfig(level = default_level)
 
def func():
    logging.info("start func")
 
    logging.info("exec func")
 
    logging.info("end func")
 
if __name__ == "__main__":
    setup_logging(default_path = "logging.json")
    func()

4）通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，但我没学过YAML，先存下来。

https://www.cnblogs.com/deeper/p/7404190.html

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