Python3标准库logging记录日志

logging模块是Python编程语言中一个非常重要的组成部分。Python标准库提供了许多实用工具，logging模块为Python应用程序提供了可靠而灵活的日志记录功能，使得开发者能够轻松地记录和跟踪应用程序的运行状态。本文将介绍Python3标准库logging的基本用法和高级特性，并通过代码演示展示其强大的功能。

1. 简介

在开发应用程序时，对于错误调试、运行状态跟踪和性能监控等方面，日志记录是一项至关重要的任务。Python的logging模块提供了一套完整而强大的工具，以便开发者能够对应用程序进行全面的日志记录和管理。通过使用logging模块，开发者可以将日志信息输出到控制台、文件或其他目标，并且可以根据需要设置不同的日志级别，灵活地控制日志信息的输出。

2. 基本用法

使用logging模块最基本的步骤如下：

2.1 导入模块

首先，我们需要导入Python的logging模块：

import logging

2.2 配置日志记录

在开始记录日志之前，我们需要配置logging模块的行为。配置主要包括设置日志的格式、输出位置、日志级别等信息。可以通过以下代码进行配置：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

在上述代码中，我们将日志级别设置为DEBUG，这意味着所有级别的日志信息都会被记录。格式化字符串定义了日志的输出格式，其中%(asctime)s代表日志记录的时间，%(levelname)s代表日志级别，%(message)s代表日志消息内容。

2.3 记录日志

配置完成后，我们可以使用不同级别的日志记录函数记录日志。常用的记录函数有：debug()、info()、warning()、error()和critical()。例如：

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.')

3. 高级特性

除了基本用法外，logging模块还提供了一些高级特性，使得日志记录更加灵活和强大。

3.1 日志文件分割

有时，日志文件可能会变得非常大，为了便于管理和阅读，我们可以使用RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler来实现日志文件的分割。RotatingFileHandler在达到一定大小后会自动创建新的日志文件，而TimedRotatingFileHandler则根据时间进行日志文件的分割。例如：

from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=1024, backupCount=3)
logger.addHandler(handler)

logger.debug('This message will be written to app.log')

3.2 日志过滤器

有时，我们只想记录特定条件下的日志信息，这时可以使用过滤器来实现。过滤器可以根据日志的内容或其它属性来决定是否记录该条日志。例如：

class CustomFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        return record.levelname == 'ERROR'

logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

handler = logging.StreamHandler()
handler.addFilter(CustomFilter())
logger.addHandler(handler)

logger.debug('This message will not be shown')
logger.error('This is an error message and will be shown')

3.3 日志格式化器

除了基本的日志格式外，我们还可以使用Formatter类来自定义日志的输出格式。通过Formatter，我们可以灵活地定义日志的内容和排版。例如：

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

logger.debug('This is a custom formatted debug message')

Python3标准库logging模块为开发者提供了功能强大的日志记录工具。通过简单的配置和灵活的使用，我们可以轻松地记录和管理应用程序的日志信息。高级特性如日志文件分割、日志过滤器和日志格式化器更是增强了logging模块的实用性和适用性。在日志记录的方向上，无疑Python的logging模块是最佳选择。