本文目录一览：
- 1、python logging 使用记录:设置INFO级别不生效，格式化，输出到文件
- 2、Loguru：优雅的Python程序日志
- 3、Python日志模块介绍
- 4、python logging继承关系
- 5、Python日志—Python日志模块logging介绍
python logging 使用记录:设置INFO级别不生效，格式化，输出到文件
没有输出INFO的日志级别。默认是WARN级别的日志，这里没有输出WARN说明没有设置成功。
这时可以正常输出INFO了
此时第二个logger也被设置了INFO级别了，查看源码：
可以看到名字为None时返回的是一个root对象，这也是为什么第二个logger也被修改的原因。
常见的输出到控制台和文件
默认只是输出了message，这样子还不如直接用print()函数了。所以还需要格式化一下：
设置格式化要用到logging.Handler
输出效果：
[图片上传失败...(image-6690c5-1606835078864)]
formatter参数 ：
Loguru：优雅的Python程序日志
不同的日志等级，输出效果也不一样（等级由低到高是 DEBUG 、 INFO 、 WARNING 、 ERROR 、 CRITICAL ）
add() 函数用于注册“沉量” sink ，用于管理日志消息。
将上面两个功能合起来，就能实现最基本的日志功能了。
可以用 rotation 、 retention 、 compression 进行日志窗口、更新、压缩管理。
loguru支持 f-string ：
使用 backtrace 、 diagnose
参考：
Python日志模块介绍
logging 模块预定义了5种日志级别，并根据它们所跟踪的事件的级别或严重程度来命名，具体如下：
注意：
Logger 对象有三个功能：
Logger 对象的使用最广泛的方法主要是：配置和记录消息
当配置了 Logger 对象后，就可以使用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 方法来创建日志消息，只需将需要记录的消息写进括号内即可
Handler 对象负责将日志消息（基于日志消息的严重性）分派给处理器的指定目标。在上一步中提到，可以使用 Logger.addHandler() 来添加零个或多个处理器对象。例如，算法可以将所有日志消息都发送到控制台，将 ERROR 或者更高级别的消息发送到磁盘文件。这就需要两个单独的处理器。
处理器有很多 种类 ，常用的主要有以下几种：
Formatter 对象是用来配置日志消息的最终输出形式。其格式由 %(dictionary key)s 这样的表达形式来组合成字符串。例如：
其中，可以设置的dictionary key可参考 LogRecord属性
配置完后，我们就可以在我们算法想要进行日志记录的地方调用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 来进行日志输出了。比如：
当运行算法时，你会看到控制台输出以下内容
python logging继承关系
这篇文章主要解析python logging模块不同logger间日志级别的继承关系，以及日志输出的机制。
在python的logging模块中，通过 logging.getLogger() 函数可以获取到指定的logger，如果没有指定参数， 那么返回的是root logger. 通过指定不同的logger名称，这个函数可以返回指定的logger.这里，logger名字 本身体现了logger的继承关系，它通过"."分隔父logger和子logger，可以存在很多个"."，他们一路继承下来。
如"a.b"这个logger存在一个父logger"a", 而"a"则从root logger继承而来。如下图所示：
每个logger下面可能存在0个或多个handler，handler实现日志的输出，每个handler对应一个输出目标。 通过配置多个handler，可以实现同时输出到文件，控制台的功能。 同时，每个handler可以定制日志级别，从而使得某些日志级别可以只输出到文件中，而不输出到控制台。
每个logger都可以设置日志级别，如果没有设置，默认是NOSET。当logger的日志级别是NOSET时，它会按照继承关系向上层获取日志级别， 直到日志级别不是NOSET，或达到root logger为止。如以上关系，
这个机制在 官方文档setLevel 中有详细介绍。
logger中，有一个字段 propagate ，这个字段用于控制是否 继承父logger的handler，默认是继承。
当这个选项打开时，logger除了将日志写入自身的handler外，还会将日志写入祖先的handler中。
假设我们往a.b这个logger写入一条日志，其过程如下：
这里需要注意的是，logger的日志级别用于在入口处过滤，handler用于出口处过滤，在propagate的时候，已经过了输入阶段，到达输出阶段， 不需要再判断上层logger的日志级别，只判断handler的级别是否满足。
转自：
Python日志—Python日志模块logging介绍
从事与软件相关工作的人，应该都听过“日志”一词。
日志就是跟踪软件运行时事件的方法，为了能够在程序运行过程中记录错误。
通过日志记录程序的运行，方便我们查询信息，以便追踪问题、进行维护和调试、还是数据分析。
并且各编程语言都形成了各自的日志体系和相应的框架。
日志的作用总结：
首先我们要树立一个观点，那就是“不是为了记录日志而记录日志，日志也不是随意记的”。要实现能够只通过日志文件还原整个程序执行的过程，达到能透明地看到程序里执行情况，每个线程每个过程到底执行结果的目的。日志就像飞机的黑匣子一样，应当能够复原异常的整个现场乃至细节。
在项目中，日志这个功能非常重要，我们要重视起来。
在Python中，使用logging模块来进行日志的处理。
logging是Python的内置模块，主要用于将日志信息进行格式化内容输出，可将格式化内容输出到文件，也可输出到屏幕。
我们在开发过程中，常用print()函数来进行调试，但是在实际应用的部署时，我们要将日志信息输出到文件中，方便后续查找以及备份。
在我们使用日志管理时，我们也可以将日志格式化成Json对象转存到ELK中方便图形化查看及管理。
logging模块将日志系统从高向低依次定义了四个类，分别是logger（日志器）、handler（处理器）、filter(过滤器)和formatter(格式器)。其中由日志器生成的实例将接管原本日志记录函数logging.log的功能。
说明：
我们先来思考下下面的两个问题：
在软件开发阶段或部署开发环境时，为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性，我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析，这是非常耗费机器性能的。
当应用程序正式发布或在生产环境部署应用程序时，我们通常只需要记录应用程序的异常信息、错误信息等，这样既可以减小服务器的I/O压力，也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。
那么怎样才能在不改动应用程序代码的情况下，根据事件的重要性或者称之为等级，实现在不同的环境中，记录不同详细程度的日志呢？
这就是日志等级的作用了，我们通过配置文件指定我们需要的日志等级就可以了。
说明：
总结：
开发应用程序时或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息，可以方便进行开发或部署调试。 应用上线或部署生产环境时，应用使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志，来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。 日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。 不同的应用程序所定义的日志等级会有所差别，根据实际需求来决定。
