参考：
Advanced logging tutorial：https://docs.python.org/2.7/howto/logging.html#advanced-logging-tutorial
15.7. logging - Logging facility for Python：https://docs.python.org/2.7/library/logging.html?highlight=logging#module-logging
15.8. logging.config - Logging configuration：https://docs.python.org/2.7/library/logging.config.html
15.9. logging.handlers - Logging handlers：https://docs.python.org/2.7/library/logging.handlers.html
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对于python的logging模块不了解的可以先查看文章：
python logging - 初级：http://blog.csdn.net/u012005313/article/details/51581442
logging模块有4个最关键的组件：Logging，Handler，Filter和Formatter
官方给出解释如下：
- Loggers expose the interface that application code directly uses.
- Handlers send the log records (created by loggers) to the appropriate destination.
- Filters provide a finer grained facility for determining which log records to output.
- Formatters specify the layout of log records in the final output.
使用logging模块时，首先需要得到一个Logger类的实例，称为记录器（logger）。每个记录器都有一个名字，并且logging模块是通过名字来管理这些记录器的，两个记录器之间可以通过命名空间的层次结构来确定关系（Each instance has a name, and they are conceptually arranged in a namespace hierarchy using dots (periods) as separators）。比如，名字为‘one‘的记录器就是名字为‘one.two‘，‘one.three‘，‘one.four‘的记录器的父辈，也就是说，使用点号（‘.’）来确定父子的关系。记录器的名字命名没有任何要求，你可以选择你喜欢的，但最好名字能够表明该记录器在程序中的作用。
可以使用getLogger函数来获取记录器，常用的是命名为模块名或文件名：
logger = logging.getLogger(__name__)
所有记录器（logger）的父辈是root记录器，它的名字就是“root”。
默认情况下，信息会被输出到控制台，默认的输出格式是logging.BASIC_FORMAT：
severity:logger name:message
这些可以通过函数basicConfig进行修改：
basicConfig(**kwargs)
函数功能：为整个日志系统进行基础配置（Do basic configuration for the logging system）
如果root记录器已经有处理器（handler）配置（关于处理器将在下文讲解），那么函数basicConfig将不会起作用。
可以使用以下的关键字参数：
如果在多线程中使用baskcConfig函数，那么该函数必须在主线程中使用。
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其流程图如下：
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下面讲解Logger，Handler以及Formatter的使用
Logger
记录器有三部分的功能：
１．它提供了一些方法（debug()，info()，warning()，error()，critical()等），供开发者使用
２．记录器依据自身等级或过滤器（filter）来判断是否生成信息（message）
３．记录器将信息发送到所有绑定到自身的处理器（handler）
记录器上最常用的方法可以分为两个部分：配置和信息发送
以下是最常用的配置方法：
１．Logger.setLevel()：指定记录器能够处理信息的最低等级（he lowest-severity）。logging模块中，debug是最低的等级，critical是最高的等级。比如，设置记录器等级为INFO，那么该记录器能够处理INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL的信息，而会忽略DEBUG等级的信息。
２．Logger.addHandler()和Logger.removeHandler()：绑定处理器（handler）到指定的记录器上，以及解除绑定
３．Logger.addFilter()和Logger.removeFilter()：绑定过滤器（filter）到指定的过滤器上，以及解除绑定
当记录器配置解除后，以下方法可以处理日志信息：
Logger.debug()，Logger.info()，Logger.warning()，Logger.error()和Logger.critical()函数：用于处理信息，同时设定了该信息的等级（level or severity），以便于记录器判断是否处理该信息
getLogger函数返回一个记录器实例的引用，多次使用该函数去引用相同名字的记录器实例将返回同一个记录器。
每个记录器都必须设定一个等级（level or severity）。但如果没有显式设定，那么会根据它的父辈的等级来进行设定；如果父辈也没有显式设定，那么继续查找父辈的父辈，依次类推－查找所有的父辈直到找到一个显式设置的等级。root记录器是所有记录器的父辈，它的等级默认为WARNING。
logging模块使用层次命名空间来管理所有记录器，从而设置了一个很好的方法。子记录器将会把信息传送给绑定在父记录器上的处理器（handler），因此，不需要为所有记录器配置处理器，只需要在父记录器上绑定处理器，那么子记录器的消息就能够通过该处理器进行处理（可以通过设置记录器的propagate属性为False来关闭向上传播，默认为True）。
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Handler
处理器负责将信息发送到指定的地点。记录器可以绑定0个或者多个处理器（通过addHandler方法）。比如，我们需要将程序中的所有日志信息都保存在文件中，将等级在error及以上的信息发送到控制台，将所有的critical等级的信息都发送到email，那么，我们仅需定义3个不同的处理器，在处理器上指定这3个目的地即可。
通常我们并不直接使用Handler实例，而是引用它的子类。Handler作为一个基类定义了一些基本的函数，子类扩展另外的功能。常用的Handler子类有StreamHandler和FileHandler，另外，我们还会提到RotatingFileHandler（详细的Handler子类）。
我们对Handler的使用的方法不多。常用在配置阶段：
１．setLevel：指定处理器能够处理的最低等级
２．setFormatter：绑定一个Formatter到处理器
３．addFilter和removeFilter
下面介绍常用的Handler子类：
class logging.StreamHandler(stream=None)
输出日志信息到控制台
class logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False)
输出日志信息到文件。常用的文件打开方式为添加信息。
class logging.handlers.RotatingFileHandler(filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=0)
输出日志信息到文件。需要设置文件所占的最大字节数（maxBytes）以及文件备份数（backupCount）。当前输入文件总是filename文件，比如，filename是‘he.log‘，那么当该文件所占字节达到最大时，将he.log文件保存为he.log.1文件，如果已存在he.log.1文件，那么将其保存为he.log.2文件，依次类推，直到达到文件备份数为止，比如，backupCount=5，那么如果已存在he.log.5文件，则将其删除。
如果所有记录器（logger）均没有绑定处理器（handler），那么root记录器会默认生成一个输出到控制台的handler。
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Formatter
Formatter对象配置最终的日志的结构，顺序以及内容。它有两个可选参数：
logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None)
默认的fmt格式是使用原始信息。默认的时间格式为：
%Y-%m-%d %H:%M:%S
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在设置等级（level or severity）时可以使用数字。logging模块内置了一些常数，如下表所示：
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下面介绍logging的一些用法：
１．在多个线程中使用logging模块
logging模块是线程安全的，所以可以在多个线程中共同使用同一个logging实例。但是logging模块并不是进程安全的，在多个进程中使用可能会出现问题。
２．在多个模块中使用logging
module_a.py：
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
import logging
import module_b
# 创建logger实例
logger = logging.getLogger('module_a')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建流处理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建Formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s')
# Formatter绑定在Handler上
sh.setFormatter(formatter)
# Handler绑定在logger上
logger.addHandler(sh)
logger.debug("this is debug")
logger.info("this is info")
module_b.hello()
logger.warn("this is warn")
logger.error("this is error")
modu = module_b.Clas()
modu.hi()
logger.critical("this is critical")
module_b.py：
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
import logging
# create logger
logg = logging.getLogger('module_a.module_b')
logg.setLevel(logging.DEBUG)
class Clas:
def __init__(self):
logg.info("class: Clas")
def hi(self):
logg.debug("Clas -> hi")
def hello():
logg.error("hello world")
结果：
如上图所示，子记录器（‘module_a.module_b‘）可以不用自己设置处理器，而调用父记录器绑定的处理器即可
修改如下可以使得结果更加直观易懂：
# 创建Formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)20s-%(levelname)8s-%(message)s')
或者：
# 创建Formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)-20s-%(levelname)-8s-%(message)s')
３．使用多个处理器和formatter
multiple_handlers_and_formatters.py：
绑定两个处理器，一个处理器将所有信息输出到控制台窗口，其信息格式为：
'%(asctime)s %(name)-6s: %(levelname)-8s: %(message)s'
另一个处理器将error等级及以上的信息输出到文件logging2.log，其信息格式为：
'%(levelname)-8s-%(message)s'
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
import logging
# create logger
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# set StreamHandler
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel(logging.DEBUG)
# set Formatter
formatter1 = logging.Formatter('%(asctime)s %(name)-6s: %(levelname)-8s: %(message)s')
sh.setFormatter(formatter1)
# set FileHandler
fh = logging.FileHandler("multi.log")
fh.setLevel(logging.ERROR)
# set Formatter
formatter2 = logging.Formatter('%(levelname)-8s-%(message)s')
fh.setFormatter(formatter2)
# add handlers to logger
logger.addHandler(sh)
logger.addHandler(fh)
# logging
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warnning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
结果：
控制台窗口：
multi.log：
ERROR -error message CRITICAL-critical message
还有一种更简便的方法，就是使用basicConfig函数：
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(name)-6s: %(levelname)-8s: %(message)s')
# create logger
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# set FileHandler
fh = logging.FileHandler("multi.log")
fh.setLevel(logging.ERROR)
# set Formatter
formatter = logging.Formatter('%(levelname)-8s-%(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
# add handlers to logger
logger.addHandler(fh)
# logging
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warnning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
能够达到同样的效果
４．使用FileRotationHandler处理器
代码如下：
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
import glob
import logging
import logging.handlers
LOG_FILENAME = 'rotation/logging_rotatingfile_example.out'
# set up a specific logger with our desired output level
my_logger = logging.getLogger('MyLogger')
my_logger.setLevel(logging.DEBUG)
# add the log message handler to the logger
handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILENAME, maxBytes=20, backupCount=5)
my_logger.addHandler(handler)
# log some messages
for i in range(20):
my_logger.debug('i = %d'%i)
# see what files are created
logfiles = glob.glob('%s*'%LOG_FILENAME)
for filename in logfiles:
print filename
在这里设置单个文件的最大容量为20字节，设置5个备份文件（所以共有6个文件）
rotation文件夹内：
