Python Logging基础教程与实战应用

Python的logging模块是用于日志记录的强大工具，它使得在程序中添加和管理不同级别的日志变得简单易行。在本篇教程中，我们将深入探讨如何使用logging类库进行基本的日志操作。 首先，让我们从一个简单的例子开始——`TestLogBasic()`函数。这个函数导入了logging模块，并通过`logging.basicConfig()`设置了一些核心参数： 1. `filename`: 设置日志文件名为`log.txt`，这意味着所有的日志信息都将被写入这个文件。 2. `filemode`: 'a'表示追加模式，这意味着每次程序运行时，新的日志会添加到文件末尾，而不是覆盖之前的日志。 3. `level`: `logging.NOTSET`表示处理所有级别的日志，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。 4. `format`: 定义了日志输出的格式，包含时间戳（`%(asctime)s`）、日志级别（`%(levelname)s`）和消息内容（`%(message)s`）。 接下来，我们展示了如何使用不同的logging方法记录不同级别的日志： - `logging.debug()`: 用于记录调试级别的日志，通常是程序执行过程中的详细信息。 - `logging.info()`: 提供程序运行时的普通信息，帮助理解程序流程。 - `logging.disable(30)`: 通过设置级别为30（对应于WARNING级别），禁止记录该级别及以下的所有日志。 - `logging.warning()`, `logging.critical()`, 和 `logging.error()`: 分别用于记录警告、严重问题和错误，按照事件的严重性递减。 - `logging.addLevelName(88, "MyCustomError")`: 新增了一个自定义的日志级别`MyCustomError`，可以为特定场景提供更细致的分类。 - `logging.log(88, "this is a mycustomerror")`: 使用新增的自定义级别记录一条日志。 在异常处理部分，我们看到通过`try/except`结构捕获并记录异常，然后使用`logging.exception()`方法包含异常信息，便于分析错误原因。 最后，`logging.shutdown()`方法用于关闭当前的logging上下文，释放资源。 输出的日志信息显示了每条日志的创建时间、级别和消息内容，这对于开发人员理解和调试程序非常有帮助。通过这个简单的例子，你已经掌握了如何在Python项目中有效地使用logging类库进行日志记录和管理。在实际应用中，可以根据项目需求调整日志级别、格式和文件策略，以满足不同的监控和调试需求。