### logging模块详解
#### 一、日志级别
在Python的`logging`模块中，日志级别用于控制日志信息的严重程度。不同的应用程序或系统根据实际情况选择合适的日志级别来记录不同类型的日志信息。具体包括以下几种级别：
1. **DEBUG**: 通常用于开发过程中的调试信息，级别最低。
2. **INFO**: 记录一般的信息性消息。
3. **WARNING**: 记录应用可能存在问题的情况，但不影响其继续运行。
4. **ERROR**: 记录由于错误导致的部分功能无法正常使用的情况。
5. **CRITICAL**: 记录严重错误，可能导致整个应用程序崩溃。
这些级别的数值代表了它们的重要程度，数值越大表示日志级别越高。例如，设置日志级别为`WARNING`意味着只记录警告级别及其以上的日志信息（即`WARNING`, `ERROR`, 和`CRITICAL`）。
示例代码：
```python
import logging
logging.debug('调试日志')
logging.info('消息日志')
logging.warning('警告日志')
logging.error('错误日志')
logging.critical('严重错误日志')
```
#### 二、日志配置
`logging`模块提供了丰富的配置选项，使得开发者可以根据需求定制日志的行为。这些配置可以分为三大部分：logger配置、handler配置以及formatter配置。
##### logger配置
logger是日志系统的入口，负责接收日志消息并将其转发给相应的handler进行处理。可以通过`logging.getLogger(name)`获取一个logger实例，并通过这个实例发送日志信息。
##### handler配置
handler负责将logger产生的日志记录发送到合适的目的地。例如，可以配置handler将日志输出到控制台、文件或者通过网络发送给其他服务器等。
示例代码：
```python
import logging
logging.basicConfig(
level=logging.WARNING, # 设置日志级别为WARNING
format='%(asctime)s %(name)s [%(pathname)s line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)
```
在此基础上，还可以通过字典配置的方式实现更复杂的日志配置，如下所示：
```python
# 日志配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1.0,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': '%(asctime)s %(threadName)s:%(thread)d [%(name)s] %(levelname)s [%(pathname)s:%(lineno)d] %(message)s',
'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
},
'simple': {
'format': '%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)s %(message)s',
'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
},
'test': {
'format': '%(asctime)s %(message)s',
}
},
'handlers': {
'console_debug_handler': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler',
'formatter': 'simple'
},
'file_info_handler': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',
'formatter': 'standard'
}
}
}
```
##### formatter配置
formatter用于定义日志输出的格式。`logging`模块允许开发者自定义日志的格式，以便于后续对日志信息进行解析或展示。常见的格式元素包括但不限于：
- `%(name)s`: Logger的名字(getlogger时指定的名字)
- `%(levelname)s`: 文本形式的日志级别
- `%(pathname)s`: 调用日志输出日志的完整路径名
- `%(lineno)d`: 调用日志输出函数的语句所在的代码行
- `%(asctime)s`: 字符串形式的当前时间，默认格式为“2022-07-30 22:15:53,394”
通过这样的配置，可以确保日志信息不仅详细而且易于理解，对于追踪问题来源和调试非常有帮助。
总结来说，`logging`模块为Python开发者提供了一套强大而灵活的日志记录机制，通过合理配置日志级别、handler和formatter，可以有效地管理和监控应用程序的状态，从而提高软件的质量和稳定性。
