日志记录
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2023-12-01
logging 模块自 2.3 版以来一直是 Python 标准库的一部分。在 PEP 282 中有对它的简洁描述。除了 基础日志教程 之外，这些文档是非常难以阅读的。
日志记录一般有两个目的：
- 诊断日志 记录与应用程序操作相关的日志。例如，当用户遇到程序报错时， 可通过搜索诊断日志以获得上下文信息。
- 审计日志 为商业分析而记录的日志。从审计日志中，可提取用户的交易信息， 并结合其他用户资料构成用户报告，或者用来作为优化商业目标的数据支撑。
... 或者使用打印（print）?
当需要在命令行应用中显示帮助文档时， print 是一个相对于日志更好的选择。 而在其他时候，日志总能优于 print ，理由如下：
- 日志事件产生的 日志记录 ，包含清晰可用的诊断信息，如文件名称、路径、函数名和行号等。
- 包含日志模块的应用，默认可通过根记录器对应用的日志流进行访问，除非你做了日志过滤。
- 可通过
logging.Logger.setLevel()方法有选择地记录日志， 或可通过设置logging.Logger.disabled属性为True来禁用日志记录。
在库中记录日志
官方的 日志指南 里有相关的 库日志配置 的说明。由于是 用户 ，而非库来指定如何响应日志事件， 因此这里有一个值得反复说明的忠告：
注意强烈建议不要向您的库日志中加入除 NullHandler 外的其它处理程序。
在库中，声明日志的最佳方式是通过 __name__ 全局变量： logging 模块通过点（.）运算符创建层级排列的日志，因此，用 __name__ 可以避免名字冲突。
以下是一个来自 requests 资源 的最佳实践的例子 ------ 请将它放置在 __init__.py 文件中：
import logging
logging.getLogger(__name__).addHandler(logging.NullHandler())
在应用程序中记录日志
应用程序开发的权威指南 《twelve factor app》 也在其中一节描述了 日志的作用 。它特别强调将日志视为事件流， 并将其发送至取决于应用环境配置的标准输出中。
至少有以下三种配置日志方式：
使用 INI 格式文件：
- 优点 ：使用
logging.config.listen()函数监听 socket，可在运行过程中更新配置 - 缺点 ：相比代码里控制，可控性要弱（
例如子类化定制的filters或loggers）。
使用字典或 JSON 格式文件：
- 优点 ：除了可在运行时动态更新，在 Python 2.6 之后，还可通过
json模块从其它文件中导入配置。 - 缺点 ：相比代码里控制，可控性要弱
使用代码控制：
- 优点 ：相比配置来讲，有绝对的控制。
- 缺点 ：需要对源码进行修改。