Python Logging

log机制可以帮助我们定位和解决程序运行过程中的各种异常问题。python 中自带了logging模块以方便我们在代码中记录各种log信息并输出，下面我们简单介绍一下怎么使用。

首先，明确一点。print()如此便捷，为什么还需要用logging呢？

因为print()能输出的信息是有限的。

相较之下：1，logging可以设置不同的log等级，notest, debug, info, error, warning,critical(严重度递增)；2，logging可以设置自定义的log信息格式；3，logging可以同时把log输出为文件，标准输出流等形式。

以代码举例：

import logging

logging.basicConfig(

    format="[%(asctime)s] - %(levelname)-8s - %(module)s.%(name)s : %(message)s",

    level=logging.INFO,

    filename=(‘debug.log‘),

)   #一种设置logging基本配置的方法。

#format:log内容的格式 ； level：log严重程度，如INFO表示记录严重度高于或等于INFO的log内容 ； filename:输出的文件

logger = logging.getLogger("my_logger")   #新定义一个logger对象"my_logger"，默认的为“root”

#getlogger的使用场景是，根据不同的模块，类，函数或者对象命名不同的logger

logger.warning("report warning <3")   #使用新建的logger对象

logging.debug(‘invisible debug info‘) #log level置为INFO，所以log里看不见这条内容

logging.critical(‘critical‘)          #使用默认的logger对象

代码执行结果：

如果我们将上面basicConfig(）中的filename属性替换为handlers=[logging.StreamHandler()]则不输出log文件，而是将log信息输出到console窗口。

*C++中也有类似的机制，比如github上的spdlog库，只需#include "spdlog/spdlog.h"，即可使用和python logging相似的log机制。

Python Logging

原文：https://www.cnblogs.com/henkenen/p/14392740.html