logger - Python

Logger是Python标准库中的一个模块，它提供了一个灵活的方式来进行应用程序的记录和输出至文件、终端等目标。Logger模块可以帮助你更好地理解应用程序在运行时所做的事情，并可以在出现问题时提供诊断信息。

使用Logger模块

使用Logger模块只需要4个步骤：

1. 导入Logger模块

import logging

2. 创建Logger对象

logger = logging.getLogger(__name__)

3. 设置Logger对象的级别

logger.setLevel(logging.DEBUG)

4. 记录日志信息

logger.debug('Debug message')
logger.info('Info message')
logger.warning('Warning message')
logger.error('Error message')
logger.critical('Critical message')

显示Logger输出

默认情况下，logger的日志输出将被送到根日志记录器中，这意味着所有日志消息都将发送到标准输出。可以通过Logger对象的基本Config方法来配置输出格式和目标，例如：

logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)

这将配置根日志记录器，使其按照时间戳、日志级别和日志消息的格式输出信息。还可以通过添加句柄器（handler）来输出到文件，例如：

handler = logging.FileHandler('myapp.log')
handler.setLevel(logging.INFO)
handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(handler)

这将为Logger添加一个输出到名为“myapp.log”的文件中的文件句柄。

进一步了解Logger模块

Logger模块具有广泛的详情，以方便调试和记录信息。

以下是该模块的其他主要特点：

• Logger对象可以集成到应用程序中，以自定义应用程序特定的错误、信息和警告消息类型

• Logger模块支持自定义日志记录器使调试和数据分析更容易

• 使用Logger模块，可以很容易地与其他库，如NumPy和Pandas等库集成

• Logger模块提供了一个方便的方式可以用将日志记录器发送给多个数据存储引擎

总之，Logger模块提供了一个灵活的方式来记录日志信息和诊断消息。尽管在Python应用程序设计中，一些其他日志框架广泛使用，但Logger模块仍然是一个高效、全面和功能丰富的解决方案。