logger在python中的用法

在Python中，可以使用内置的logging模块来实现日志记录。Logger是logging模块的主要组件，用于产生和处理日志消息。

下面是logger在Python中的基本用法： 1.导入logging模块：`import logging` 2.创建一个logger对象：`logger = logging.getLogger('my_logger')`

3.设置日志级别（可选）：`logger.setLevel(logging.DEBUG)`，可以设置为DEBUG、INFO、WARNING、ERROR或CRITICAL。

4.创建一个文件处理器（可选）：`file_handler = logging.FileHandler('log.txt')`

-可以指定日志文件的名称和路径，如果不指定则默认输出到控制台。

-可以设置文件处理器的日志级别，例如：`file_handler.setLevel(logging.DEBUG)`

5.创建一个格式化器：`formatter =

logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')`

-可以使用不同的格式来定制日志消息的展示方式。 6.将格式化器添加到文件处理器中：`file_handler.setFormatter(formatter)`

7.将文件处理器添加到logger对象中：`logger.addHandler(file_handler)`

-可以添加多个处理器，比如同时输出到文件和控制台。 8.使用logger对象记录日志消息：`logger.debug('Debug message')`

-可以根据需要记录不同级别的日志消息，例如：debug、info、warning、error、critical。

9.最后，关闭logger对象：`logger.shutdown()`

这是logger的基本用法，通过使用不同的处理器和设置不同的日志级别，可以更灵活和精确地控制日志的输出。另外，logger还提供了其他一些功能，比如记录异常信息、跟踪函数调用等。

在拓展方面，可以使用不同的处理器来将日志消息发送到不同的地方，比如将日志消息发送到电子邮件、数据库、远程服务器等。此外，还可以通过配置文件来配置日志记录器的行为，以实现更复杂的日志处理和管理。还可以使用第三方库来扩展日志记录的功能，比如通过ELK栈（Elasticsearch、Logstash和Kibana）实现日志的集中存储、搜索和可视化。