基本用法：
import logging #初始化logger 对象 logger = logging.getLogger("main") #设置logger对象基础级别，后面的handle的级别是基于此级别上的：及如果基础级别为 warning，则后面的handle最小级别就是handle了；如果基础是info，后面handle的级别是warning，则是warning logger.setLevel(logging.WARNING) # 建立一个filehandler来把日志记录在文件里，级别为debug以上 filehandle = logging.FileHandler("test.log") filehandle.setLevel(logging.DEBUG) # 建立一个streamhandler来把日志打在CMD窗口上，级别为info以上 consolehandle = logging.StreamHandler() consolehandle.setLevel(logging.INFO) # 分别为两个handle设置日志格式 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(module)s - %(funcName)s - %(levelname)s - %(message)s") filehandle.setFormatter(formatter) consolehandle.setFormatter(formatter) #将两个handler添加在logger对象中 logger.addHandler(consolehandle) logger.addHandler(filehandle) # 开始打日志 logger.debug("debug message") logger.info("info message") logger.warn("warn message") logger.error("error message") logger.critical("critical message")
注：
1. logger：提供日志接口，供应用代码使用。logger最长用的操作有两类：配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象，如果不指定name则返回root对象，多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。
2. handler：将日志记录（log record）发送到合适的目的地（destination），比如文件，socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler，每个handler又可以定义不同日志级别，以实现日志分级过滤显示。
3. filter：提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
4. formatter：指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数：消息的格式字符串和日期字符串，这两个参数都是可选的。
5. format:定义了最终log信息的顺序,结构和内容:
%(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
%(name)s Logger的名字
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(message)s 用户输出的消息
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
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当一个项目比较大的时候，不同的文件中都要用到Log,可以考虑将其封装为一个类来使用:
class Logger(object): def __init__(self,loggerName,fileLog): basic_level = logging.DEBUG console_level = logging.INFO file_level = logging.INFO formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(module)s - %(funcName)s - %(levelname)s - %(message)s") self.logger = logging.getLogger(loggerName) self.logger.setLevel(basic_level) file_handle = logging.FileHandler(fileLog) file_handle.setLevel(file_level) file_handle.setFormatter(formatter) console_handle = logging.StreamHandler() console_handle.setLevel(console_level) console_handle.setFormatter(formatter) self.logger.addHandler(file_handle) self.logger.addHandler(console_handle) def debug(self, message): self.logger.debug(message) def info(self, message): self.logger.info(message) def warn(self, message): self.logger.warn(message) def error(self, message): self.logger.error(message) def critical(self, message): self.logger.critical(message) if __name__ == '__main__': import datetime dt = datetime.datetime.now() logfilename = "../logs/test_%s.log" % dt.strftime('%Y%m%d') logger = Logger("Python.utils.Log",logfilename) logger.debug("this is a test for debug") logger.info("this is a test for info") logger.warn("this is a test for warn") logger.error("this is a test for error")
在另外一个 .py 文件里，只要导入这个模块，并实例化类 Logger 就可以在整个project 范围内 输出日志了。
另外注意一点的是：自定义Logger类可以和 logging 混合运用，也可以在整个project 范围内用。但有一点要注意的是 当自定义Logger类和 logging 混用，在实例化logger时 ( = logging.getLogger(loggerName) ) loggerName 要有一个规范： 就是必需有层级关系，譬如 按照 project.package.module的 形式， 当在不同的 py文件 中 loggerName 中的 project 是一样时，
都可以用logger 来输出日志。譬如 在 main.py 中 = logging.getLogger("pytest.test.main") 以及另外一个文件中的 =logging.getLogger("pytest.utils.ApiTestRunner")