python log与logging的关系

在 Python 中，`logging` 是标准库中提供的一个模块，用于记录程序的运行日志。`logging` 模块提供了一组丰富的函数和类，方便程序员对日志进行记录、处理和分析。而 `log` 则是 `logging` 模块中最基本的记录日志的函数，可以用于向日志中写入不同级别的日志信息。

具体来说，`logging` 模块中包含了多个级别的日志记录函数，如 `debug()`、`info()`、`warning()`、`error()` 和 `critical()` 等。而 `log()` 函数则是 `logging` 模块中最常用、最基本的记录日志的函数，它可以根据传入的级别参数记录不同级别的日志信息。例如，可以使用 `logging.log(logging.INFO, 'message')` 记录 INFO 级别的日志信息，这与使用 `logging.info('message')` 是等效的。

总之，`log` 是 `logging` 模块中最基本的记录日志的函数之一，而 `logging` 则是 Python 标准库中提供的一个模块，用于记录程序的运行日志。

相关问题

python中import logging

在Python中，`import logging`语句用于导入logging模块，该模块提供了一个灵活且功能强大的日志记录系统。通过使用logging模块，你可以在你的代码中添加日志记录，以便在程序运行时跟踪和调试。

以下是一个简单的示例，演示了如何使用logging模块记录日志：

import logging

# 配置日志记录器
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, filename='app.log', filemode='w',
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 记录不同级别的日志
logging.debug('这是一个debug级别的日志')
logging.info('这是一个info级别的日志')
logging.warning('这是一个warning级别的日志')
logging.error('这是一个error级别的日志')
logging.critical('这是一个critical级别的日志')

上述代码中，我们首先使用`basicConfig()`方法配置了日志记录器。其中，`level`参数指定了日志记录的级别，`filename`参数指定了日志文件的名称，`filemode`参数指定了日志文件的打开模式，`format`参数指定了日志记录的格式。

然后，我们使用`debug()`、`info()`、`warning()`、`error()`和`critical()`等方法记录了不同级别的日志。这些方法分别对应不同的日志级别，你可以根据需要选择适当的级别。

通过运行上述代码，你将在`app.log`文件中看到相应级别的日志记录。

python logging 怎么会重复生成log

### 回答1：
Python 的 logging 模块提供了一种方便的方法来记录应用程序中的信息，包括错误、警告、调试信息等。如果你的应用程序在多个地方使用 logging 模块来记录信息，可能会导致日志文件中出现重复的信息。

为了防止这种情况，可以通过以下几种方式来避免重复生成日志：

1. 设置日志记录器的级别。使用不同的日志级别来记录不同类型的信息。在创建日志记录器时，可以设置其级别。如果某个日志记录器的级别设置为 DEBUG，那么所有 DEBUG 及以上级别的信息都会被记录下来。如果将日志级别设置为 WARNING，则只会记录 WARNING、ERROR 和 CRITICAL 级别的信息。这样，就可以避免重复记录同样级别的信息。

2. 避免重复设置日志处理器。在使用 logging 模块时，通常会创建多个日志处理器。如果多个处理器都记录相同的信息，就会导致日志文件中出现重复的信息。为了避免这种情况，可以在代码中检查是否已经创建了相同类型的处理器，如果已经创建，则不需要再创建。

3. 避免重复添加日志处理器。在某些情况下，可能需要将同一种类型的处理器添加到多个日志记录器中。如果多个日志记录器都添加了同样的处理器，就会导致重复记录信息。为了避免这种情况，可以在代码中检查是否已经将处理器添加到了相应的日志记录器中，如果已经添加，则不需要再添加。

综上所述，可以通过设置日志记录器的级别、避免重复设置日志处理器和避免重复添加日志处理器等方式来避免重复生成日志。

### 回答2：
Python的logging模块在使用过程中，可能会出现重复生成日志的情况。主要有以下几种可能原因：

1. 多次调用`logging.basicConfig()`方法：`basicConfig()`方法用于设置日志的基本配置，如果在代码中多次调用这个方法，会导致重复生成日志。解决方法是只在代码中调用一次`basicConfig()`，或者使用`logging.getLogger()`方法来获取logger对象，再进行设置。

2. 多次添加了相同的日志处理器：如果在代码中多次添加了相同的处理器（如FileHandler、StreamHandler等），会导致重复生成日志。解决方法是在添加处理器之前，先检查是否已经添加过相同类型的处理器，避免重复添加。

3. 日志级别设置不当：如果在代码中设置了多个处理器，并且给每个处理器设置了相同的日志级别，就会导致重复生成日志。这是因为每个处理器都会接收到同样级别的日志消息。解决方法是根据需求，为每个处理器设置不同的日志级别，避免重复记录。

4. 多线程环境下的竞争条件：在多线程环境下，如果多个线程同时调用日志记录方法，可能会导致消息重复记录。这是因为多个线程同时操作日志记录器。解决方法是使用线程安全的日志记录器，如`logging.getLogger()`返回的logger对象就是线程安全的。

综上所述，要避免Python的logging模块重复生成日志，需要注意在代码中的使用方式，避免多次调用`basicConfig()`方法、重复添加处理器和设置相同的日志级别，同时在多线程环境下使用线程安全的日志记录器。

### 回答3：
在Python中， logging模块提供了记录日志的功能。当出现重复生成日志的情况时，一般是由于以下原因：

1. 多次调用了logging模块的配置函数：在程序中多次调用配置logging的函数，会导致重复生成log。为避免重复生成log，在程序的入口处或配置模块中应只调用一次配置函数。

2. 多次添加了相同的日志处理器：在配置logging模块时，如果多次添加了相同的日志处理器，比如多次调用`addHandler()`函数，则会导致相同的日志信息被多次记录，从而重复生成log。为避免此问题，应仅在配置函数中添加一次处理器。

3. 日志级别设置不合理：如果设置的日志级别过低，比如DEBUG级别，会将所有级别的日志都记录下来，从而导致重复生成log。应根据需求设置适当的日志级别，只记录需要的信息。

4. 并发多线程或多进程写日志：如果多个线程或进程同时写入同一个log文件，可能会导致日志信息重复。为避免此问题，可以在写入日志时使用线程锁或文件锁，以确保每次写入的日志不会重复。

总之，避免重复生成log的关键是正确地配置logging模块、合理设置日志级别，并注意线程或进程之间的并发写入。