Python Logging 日志记录入门学习

Python Logging原来真的远比我想象的要复杂很多很多，学习路线堪比git。但是又绕不过去，alternatives又少，所以必须要予以重视，踏踏实实认认真真的来好好学学才行。

学习Logging的目的：

简单脚本还好，print足够。

但是稍微复杂点，哪怕是三四个文件加起来两三百行代码，调试也开始变复杂起来了。

再加上如果是后台长期运行的那种脚本，运行信息的调查更是复杂起来。

一开始我还在各种查crontab的日志查看，或者是python后台运行查看，或者是python stdout的获取等等，全都找错了方向。

真正的解决方案在于正确的logging。

记录好了的话，我不需要去找python的控制台输出stdout，也不需要找crontab的日志，只需要查看log文件即可。

下面是python的logging学习记录。

最简单的日志输出（无文件记录）

import logging logging.error("出现了错误")logging.info("打印信息")logging.warning("警告信息")

首先，忘掉logging.info()! 忘掉logging.basicConfig()!

网上各种关于python logging的文章实在是太不体谅新手了，logging这么复杂的东西竟然想表现得很简单，还用各种简单的东西做假象。

实际上我们真正要用起来的日志，绝对是不会直接用logging.info()和logging.basicConfig()这样的，这是此模块的官方推出来迷惑人的——看似让你一键上手，快速看到结果，但是跟实际真的不搭！

所以为了后面解释起来轻松，必须先警告这点：忘记它们俩！

记住，唯一要用到logging.什么的，就只有logging.getLogger()这一次。

了解logging的工作流

不想上流程图一类的东西，那样反而更迷糊。

简单说吧：

logging模块是会自动将你自定制的logger对象全局化的，

也就是说，你在自己的模块里只要定义了一次某个logger，比如叫log，那么只要是在同一个模块中运行的其他文件都能读取到它。

比如说，你在主文件main.py中自定义了一个logger，可能设置了什么输出文件、输出格式什么的，然后你在main.py中会引用一些别的文件或模块，比如sub.py，那么在这个sub.py中你什么都不用设置，只要用一句logger = logging.getLogger('之前在main.py定义的日志名')即可获得之前的一切自定义设置。

当然，被调用的文件（先称为子模块）中，用logging.getLogger('日志名')时，最好在日志名后加一个.子名称这样的，比如main.sub。这样输出的时候就会显示出来某条日志记录是来自于这个文件里了。当然，.前面的父级logger必须名字一致，是会被识别出来的！