‘壹’ python日志—Python日志模块logging介绍
从事与软件相关工作的人，应该都听过“日志”一词。
日志就是跟踪软件运行时事件的方法，为了能够在程序运行过程中记录错误。
通过日志记录程序的运行，方便我们查询信息，以便追踪问题、进行维护和调试、还是数据分析。
并且各编程语言都形成了各自的日志体系和相应的框架。
日志的作用总结：
首先我们要树立一个观点，那就是“不是为了记录日志而记录日志，日志也不是随意记的”。要实现能够只通过日志文件还原整个程序执行的过程，达到能透明地看到程序里执行情况，每个线程每个过程到底执行结果的目的。日志就像飞机的黑匣子一样，应当能够复原异常的整个现场乃至细节。
在项目中，日志这个功能非常重要，我们要重视起来。
在Python中，使用logging模块来进行日志的处理。
logging是Python的内置模块，主要用于将日志信息进行格式化内容输出，可将格式化内容输出到文件，也可输出到屏幕。
我们在开发过程中，常用print()函数来进行调试，但是在实际应用的部署时，我们要将日志信息输出到文件中，方便后续查找以及备份。
在我们使用日志管理时，我们也可以将日志格式化成Json对象转存到ELK中方便图形化查看及管理。
logging模块将日志系统从高向低依次定义了四个类，分别是logger（日志器）、handler（处理器）、filter(过滤器)和formatter(格式器)。其中由日志器生成的实例将接管原本日志记录函数logging.log的功能。
说明：
我们先来思考下下面的两个问题：
在软件开发阶段或部署开发环境时，为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性，我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析，这是非常耗费机器性能的。
当应用程序正式发布或在生产环境部署应用程序时，我们通常只需要记录应用程序的异常信息、错误信息等，这样既可以减小服务器的I/O压力，也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。
那么怎样才能在不改动应用程序代码的情况下，根据事件的重要性或者称之为等级，实现在不同的环境中，记录不同详细程度的日志呢？
这就是日志等级的作用了，我们通过配置文件指定我们需要的日志等级就可以了。
说明：
总结：
开发应用程序时或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息，可以方便进行开发或部署调试。 应用上线或部署生产环境时，应用使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志，来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。 日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。 不同的应用程序所定义的日志等级会有所差别，根据实际需求来决定。
‘贰’ python - 日志记录模块(logging)的二次封装
上篇文章 对logging做了基本介绍，我们可以使用logging来做日志的简单记录。但实际项目应用时，我们一般会根据自身需要对其做二次封装(loggingV2)，然后在其他python文件中, 先import申明后直接调用。
废话不多说，下面给几个二次封装的简单示例：
示例一：
loggingV2.py - 封装
logMain.py - 应用
示例二：
对上述示例进行 模块化封装 ，如下log.py
则任何声明了log模块的python文件都可以调用logging日志系统，如下logMain.py
示例三：
对上述示例进行 定制化封装 ，如下myLog.py
需求：
1）同时实现终端显示与日志文件保存
2）日志文件名除日期外，增加显示时间，精确到秒
3）日志输出级别可配置
4）日志保存路径与文件名可配置
5）日志跨天(或者小时/分钟)，另生成新文件保存
改写logMain.py，如下：
示例四：
对上述示例进行 异步线程封装 ，如下myThreadLog.py
需求：
1）独立线程处理日志，不影响主程序性能
2）使用队列异步处理日志记录
继续改写logMain.py，如下：
注意 - 线程相关操作函数(如下)：
1.threading.Thread() — 创建线程并初始化线程，可以为线程传递参数
2.threading.enumerate() — 返回一个包含正在运行的线程的list
3.threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果
4.Thread.start() — 启动线程
5.Thread.join() — 阻塞函数，一直等到线程结束
6.Thread.isAlive() — 返回线程活动状态
7.Thread.setName() — 设置线程名
8.Thread.getName() — 获取线程名
9.Thread.setDaemon() — 设置为后台线程，这里默认是False，设置为True之后则主线程不会再等待子线程结束才结束，而是主线程结束意味程序退出，子线程也立即结束，注意调用时必须设置在start()之前；
10.除了以上常用函数，线程还经常与互斥锁Lock/事件Event/信号量Condition/队列Queue等函数配合使用
‘叁’ Python日志模块介绍
logging 模块预定义了5种日志级别，并根据它们所跟踪的事件的级别或严重程度来命名，具体如下：
注意：
Logger 对象有三个功能：
Logger 对象的使用最广泛的方法主要是：配置和记录消息
当配置了 Logger 对象后，就可以使用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 方法来创建日志消息，只需将需要记录的消息写进括号内即可
Handler 对象负责将日志消息（基于日志消息的严重性）分派给处理器的指定目标。在上一步中提到，可以使用 Logger.addHandler() 来添加零个或多个处理器对象。例如，算法可以将所有日志消息都发送到控制台，将 ERROR 或者更高级别的消息发送到磁盘文件。这就需要两个单独的处理器。
处理器有很多 种类 ，常用的主要有以下几种：
Formatter 对象是用来配置日志消息的最终输出形式。其格式由 %(<dictionary key>)s 这样的表达形式来组合成字符串。例如：
其中，可以设置的<dictionary key>可参考 LogRecord属性
配置完后，我们就可以在我们算法想要进行日志记录的地方调用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 来进行日志输出了。比如：
当运行算法时，你会看到控制台输出以下内容
https://docs.python.org/3/howto/logging.html#logging-howto