🔞0.引言：

1. 👻👻相信很多初学Python的小伙伴们，在碰到自己辛辛苦苦码的代码报错的时候，你们自己动手解决BUG的方法大多都是——通过加很多的print()函数，一点点缩小范围，直到找到BUG所在位置并解决之！👻👻

比如：
  下面通过result1到result5模拟小伙伴们辛辛苦苦编写的五个函数，结果在最后调用实现终极功能的时候它报错了！
   这可怎么办——还好有print()函数，一个个打印看看到哪打印不正常：

result1 = '第一个函数运行OK'
print(result1)
result2 = '第二个函数运行OK'
print(result2)
result3 = '第三个函数运行不OK'
print(result3)
result4 = '第四个函数运行OK'
print(result4)
result5 = '第五个函数运行OK'
print(result5)

  不可否认，这确实也是一种解决BUG的方法！但是，当你找到BUG所在位置并解决之后，那么多的printf()语句你最终还要一个个删除，是不是很麻烦！

2. 😬😬所以，这里就引入了logging模块。下面我简单使用一下——咱们看看这个模块的作用及其伟大之处！（看不懂不要紧，后面正文是详细讲解哦！）😬😬

  我们将上面的所有pirntf()语句都改为logging.debug()语句，观察输出，此时并无任何输出——也就是目前对我们的程序是没有任何影响的！

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

result1 = '第一个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result2 = '第二个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result3 = '第三个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result4 = '第四个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result5 = '第五个函数运行OK'
logging.debug(result1)

  我们设置日志等级为DEBUG，即将level的值设为logging.DEBUG，再观察输出：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

result1 = '第一个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result2 = '第二个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result3 = '第三个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result4 = '第四个函数运行OK'
logging.debug(result1)
result5 = '第五个函数运行OK'
logging.debug(result1)

  会发现，此时就会以DEBUG级别输出信息。这样我们就可以简单的通过改变日志的等级（仅仅改变一个参数值）来控制是否输出显示——以达到查错的作用，而不再需要反复加删print()函数来查错。是不是很方便呢？

3. 🐌🐌我会尽量把技术文写的通俗易懂/生动有趣，保证每一个想要学习知识&&认认真真读完本文的读者们能够有所获，有所得。当然，如果你读完感觉本文写的还可以，真正学习到了东西，希望给我个「 赞 」 和 「 收藏 」，这个对我很重要，谢谢了！🐌🐌

1.Logging模块

第一阶段——基本使用！

1.简介：

软件开发中通过日志记录程序的运行情况是一个开发的好习惯，对于错误排查和系统运维都有很大帮助。Python标准库自带日志模块，程序的日志功能直接调用标准库的日志模块即可通过日志，开发者可以清楚的了解发生了哪些事件，包括出现了哪些错误。

2.日志等级：

logging中级别大小：DEBUG<INFO<WARNING<ERROR<CRITICAL

3.formater格式：

4.日志等级&format格式模拟使用：

import logging

# 设置输出的格式
LOG_FORMAT = "时间：%(asctime)s - 日志等级：%(levelname)s - 日志信息：%(message)s"
# 对logger进行配置——日志等级&输出格式
logging.basicConfig(level=logging.WARNING, format=LOG_FORMAT)

# logging.level(message)创建一条level级别的日志
logging.debug("This is a debug log")
logging.info("This is a info log")
logging.warning("This is a warning log")
logging.error("This is a error log")
logging.critical("This is a critical log")

  观察可知，确实只有大于等于WARNING日志等级的日志信息输出了哦！

  注意：logging.basicConfig()只能有一个哦！如果写多条——只有第一条会生效！！！

5.日志信息保存为文件：

  上述使用最终日志信息都是在终端输出——电脑一关/程序一关/编辑器一关，日志信息就丢失了！
  而且我们实际使用中也不会那样做，所以下面就来来看看如何写入文件！

  小提示：还可以通过指定filemode参数的值来指定文件写入方式哦！（类比文件操作中的a,a+等）

第二阶段——进阶版操作！

1.logging模块还提供了模块化组件的方法——灵活配置日志器：

  各组件之间的关系如下图所示：

2.模块化组件使用：

（1）使用步骤：

1. 创建一个logger（日志记录器）对象；
2. 定义handler（日志处理器），决定把日志发到哪里；
   常用的是：
     StreamHandler——>输出到控制台；
     FileHandler——>输出到文件；
3. 设置日志级别（level）和输出格式Formatters（日志格式器）；
4. 把handler添加到对应的logger中去。

（2）实战使用一（一个日志记录器对应一个日志处理器）：

import logging

# 1.创建一个logger（日志记录器）对象；
my_logger = logging.Logger("first_logger")

# 2.定义handler（日志处理器），决定把日志发到哪里；
my_handler = logging.FileHandler('test.log')

# 3.设置日志级别（level）和输出格式Formatters（日志格式器）；
my_handler.setLevel(logging.INFO)
my_format = logging.Formatter("时间:%(asctime)s 日志信息:%(message)s 行号:%(lineno)d")

# 把handler添加到对应的logger中去。
my_handler.setFormatter(my_format)
my_logger.addHandler(my_handler)


# 使用：
my_logger.info("我是日志组件")

（3）实战使用二（一个日志记录器对应多[此处是两个]个日志处理器）：

import logging

# 创建一个logger（日志记录器）对象；
my_logger = logging.Logger("first_logger")


# 第一个日志处理器
my_handler = logging.FileHandler('test.log')

my_handler.setLevel(logging.INFO)
my_format = logging.Formatter("时间:%(asctime)s 日志信息：%(message)s 行号:%(lineno)d")

my_handler.setFormatter(my_format)
my_logger.addHandler(my_handler)


# 第二个日志处理器
you_handler = logging.StreamHandler()

you_handler.setLevel(logging.DEBUG)
you_format = logging.Formatter("时间:%(asctime)s 日志信息：%(message)s 行号:%(lineno)d 这是StreamHandler")

you_handler.setFormatter(you_format)
my_logger.addHandler(you_handler)


# 使用：
my_logger.info("我是日志组件")

2.In The End！

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今天的文章❤️搞Python，你敢说你不会logging模块？❤️分享到此就结束了，感谢您的阅读。