『壹』 python日誌—Python日誌模塊logging介紹
從事與軟體相關工作的人，應該都聽過「日誌」一詞。
日誌就是跟蹤軟體運行時事件的方法，為了能夠在程序運行過程中記錄錯誤。
通過日誌記錄程序的運行，方便我們查詢信息，以便追蹤問題、進行維護和調試、還是數據分析。
並且各編程語言都形成了各自的日誌體系和相應的框架。
日誌的作用總結：
首先我們要樹立一個觀點，那就是「不是為了記錄日誌而記錄日誌，日誌也不是隨意記的」。要實現能夠只通過日誌文件還原整個程序執行的過程，達到能透明地看到程序里執行情況，每個線程每個過程到底執行結果的目的。日誌就像飛機的黑匣子一樣，應當能夠復原異常的整個現場乃至細節。
在項目中，日誌這個功能非常重要，我們要重視起來。
在Python中，使用logging模塊來進行日誌的處理。
logging是Python的內置模塊，主要用於將日誌信息進行格式化內容輸出，可將格式化內容輸出到文件，也可輸出到屏幕。
我們在開發過程中，常用print()函數來進行調試，但是在實際應用的部署時，我們要將日誌信息輸出到文件中，方便後續查找以及備份。
在我們使用日誌管理時，我們也可以將日誌格式化成Json對象轉存到ELK中方便圖形化查看及管理。
logging模塊將日誌系統從高向低依次定義了四個類，分別是logger（日誌器）、handler（處理器）、filter(過濾器)和formatter(格式器)。其中由日誌器生成的實例將接管原本日誌記錄函數logging.log的功能。
說明：
我們先來思考下下面的兩個問題：
在軟體開發階段或部署開發環境時，為了盡可能詳細的查看應用程序的運行狀態來保證上線後的穩定性，我們可能需要把該應用程序所有的運行日誌全部記錄下來進行分析，這是非常耗費機器性能的。
當應用程序正式發布或在生產環境部署應用程序時，我們通常只需要記錄應用程序的異常信息、錯誤信息等，這樣既可以減小伺服器的I/O壓力，也可以避免我們在排查故障時被淹沒在日誌的海洋里。
那麼怎樣才能在不改動應用程序代碼的情況下，根據事件的重要性或者稱之為等級，實現在不同的環境中，記錄不同詳細程度的日誌呢？
這就是日誌等級的作用了，我們通過配置文件指定我們需要的日誌等級就可以了。
說明：
總結：
開發應用程序時或部署開發環境時，可以使用DEBUG或INFO級別的日誌獲取盡可能詳細的日誌信息，可以方便進行開發或部署調試。 應用上線或部署生產環境時，應用使用WARNING或ERROR或CRITICAL級別的日誌，來降低機器的I/O壓力和提高獲取錯誤日誌信息的效率。 日誌級別的指定通常都是在應用程序的配置文件中進行指定的。 不同的應用程序所定義的日誌等級會有所差別，根據實際需求來決定。
『貳』 python - 日誌記錄模塊(logging)的二次封裝
上篇文章 對logging做了基本介紹，我們可以使用logging來做日誌的簡單記錄。但實際項目應用時，我們一般會根據自身需要對其做二次封裝(loggingV2)，然後在其他python文件中, 先import申明後直接調用。
廢話不多說，下面給幾個二次封裝的簡單示例：
示例一：
loggingV2.py - 封裝
logMain.py - 應用
示例二：
對上述示例進行 模塊化封裝 ，如下log.py
則任何聲明了log模塊的python文件都可以調用logging日誌系統，如下logMain.py
示例三：
對上述示例進行 定製化封裝 ，如下myLog.py
需求：
1）同時實現終端顯示與日誌文件保存
2）日誌文件名除日期外，增加顯示時間，精確到秒
3）日誌輸出級別可配置
4）日誌保存路徑與文件名可配置
5）日誌跨天(或者小時/分鍾)，另生成新文件保存
改寫logMain.py，如下：
示例四：
對上述示例進行 非同步線程封裝 ，如下myThreadLog.py
需求：
1）獨立線程處理日誌，不影響主程序性能
2）使用隊列非同步處理日誌記錄
繼續改寫logMain.py，如下：
注意 - 線程相關操作函數(如下)：
1.threading.Thread() — 創建線程並初始化線程，可以為線程傳遞參數
2.threading.enumerate() — 返回一個包含正在運行的線程的list
3.threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果
4.Thread.start() — 啟動線程
5.Thread.join() — 阻塞函數，一直等到線程結束
6.Thread.isAlive() — 返回線程活動狀態
7.Thread.setName() — 設置線程名
8.Thread.getName() — 獲取線程名
9.Thread.setDaemon() — 設置為後台線程，這里默認是False，設置為True之後則主線程不會再等待子線程結束才結束，而是主線程結束意味程序退出，子線程也立即結束，注意調用時必須設置在start()之前；
10.除了以上常用函數，線程還經常與互斥鎖Lock/事件Event/信號量Condition/隊列Queue等函數配合使用
『叄』 Python日誌模塊介紹
logging 模塊預定義了5種日誌級別，並根據它們所跟蹤的事件的級別或嚴重程度來命名，具體如下：
注意：
Logger 對象有三個功能：
Logger 對象的使用最廣泛的方法主要是：配置和記錄消息
當配置了 Logger 對象後，就可以使用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 方法來創建日誌消息，只需將需要記錄的消息寫進括弧內即可
Handler 對象負責將日誌消息（基於日誌消息的嚴重性）分派給處理器的指定目標。在上一步中提到，可以使用 Logger.addHandler() 來添加零個或多個處理器對象。例如，演算法可以將所有日誌消息都發送到控制台，將 ERROR 或者更高級別的消息發送到磁碟文件。這就需要兩個單獨的處理器。
處理器有很多 種類 ，常用的主要有以下幾種：
Formatter 對象是用來配置日誌消息的最終輸出形式。其格式由 %(<dictionary key>)s 這樣的表達形式來組合成字元串。例如：
其中，可以設置的<dictionary key>可參考 LogRecord屬性
配置完後，我們就可以在我們演算法想要進行日誌記錄的地方調用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 來進行日誌輸出了。比如：
當運行演算法時，你會看到控制台輸出以下內容
https://docs.python.org/3/howto/logging.html#logging-howto