一、pythonmodule位置
pythonmodule是Python中的一个重要概念，它是指Python执行模块所在的路径。在Python程序中，我们通常需要借助于import关键字来引用不同的模块，而这些模块的位置都是通过pythonmodule来确定的。
在Python中，通过sys模块可以访问到Python运行时环境的一些信息，例如sys.path就是包含所有Python模块搜索路径的列表。在这个列表中，第一项通常是Python的安装路径，而后面的项则是从环境变量PYTHONPATH中获取到的路径。
如果我们要将自己编写的Python模块加入到sys.path中，可以使用sys.path.append()方法实现。下面是一个示例代码：
import sys
sys.path.append('/path/to/my/module')
二、pythonlegend函数
pythonlegend函数是一个用于生成Python标准logging模块的实例的函数。Python的logging模块是一个非常实用的日志记录工具，它可以帮助我们收集、处理、输出各种类型的日志信息。
pythonlegend函数的基本语法如下：
import logging
def pythonlegend(name, level=logging.DEBUG):
logger = logging.getLogger(name)
logger.setLevel(level)
# 定义控制台输出日志的处理器
consoleHandler = logging.StreamHandler()
consoleHandler.setLevel(level)
# 定义将日志写入文件的处理器
fileHandler = logging.FileHandler('my.log')
fileHandler.setLevel(level)
# 设置日志格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
consoleHandler.setFormatter(formatter)
fileHandler.setFormatter(formatter)
# 添加处理器
logger.addHandler(consoleHandler)
logger.addHandler(fileHandler)
return logger
上述代码中，我们使用logging.getLogger()方法获取了一个名为name的logger实例，并设置了其记录级别为level。接着，我们定义了两个处理器，一个用于输出到控制台，一个用于写入日志文件。最后，我们将两个处理器添加到logger实例中，并返回这个logger实例。
三、pythonlegend用法
使用pythonlegend函数生成的logger实例，可以方便地记录各种类型的日志信息。我们可以使用logger.debug()、logger.info()、logger.warning()、logger.error()、logger.critical()等方法，分别记录不同级别的日志信息。
下面是一个简单的使用pythonlegend函数的示例代码：
import logging
# 使用pythonlegend函数生成一个logger实例
logger = pythonlegend('my_logger', level=logging.DEBUG)
# 记录一条debug级别的日志
logger.debug('debug info')
# 记录一条info级别的日志
logger.info('info info')
# 记录一条warning级别的日志
logger.warning('warning info')
# 记录一条error级别的日志
logger.error('error info')
# 记录一条critical级别的日志
logger.critical('critical info')
运行以上代码后，我们可以在控制台输出这些日志信息，也可以在my.log文件中看到这些信息。
四、pythonlegend与异常处理
在实际开发中，我们通常使用try-except语句来捕获程序中的异常，以提高程序的健壮性。而logging模块可以很好地与异常处理结合使用，可以帮助我们更好地理解程序的执行过程，并找到异常的根源。
下面是一个使用try-except语句和logging模块的示例代码：
import logging
logger = pythonlegend('my_logger', level=logging.DEBUG)
try:
a = 10 / 0
except Exception as e:
logger.exception(e)
上述代码中，我们使用try-except语句来捕获一个除零异常，并使用logger.exception()方法来记录这个异常的详细信息。
五、pythonlegend与多线程
在多线程程序中，由于多个线程同时执行，可能会导致日志信息混乱或丢失。因此，在多线程环境下使用logging模块时需要格外小心。
为了解决多线程日志混乱的问题，Python提供了ThreadLocal对象。这个对象可以为每个线程创建一个独立的日志实例，从而避免线程之间的干扰。
下面是一个使用ThreadLocal对象的示例代码：
import logging
import threading
local_logger = threading.local()
def get_logger():
if not hasattr(local_logger, 'logger'):
local_logger.logger = pythonlegend('my_logger', level=logging.DEBUG)
return local_logger.logger
def worker():
logger = get_logger()
logger.debug('debug info')
threads = []
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
上述代码中，我们使用threading.local()方法创建一个ThreadLocal对象local_logger。在get_logger()函数中，我们首先判断当前线程是否存在logger实例，如果不存在就创建一个，并将其添加到ThreadLocal对象中。在worker()函数中，我们通过get_logger()函数获取当前线程的logger实例，并记录一条debug级别的日志。
