说说如何在 Python 中使用日志

通过日志，我们可以了解程序中发生的事件，以及事件发生的顺序。通过 Python 的 logging 模块可以创立自己设置的日志记录。这些日志记录可以包含调用时间以及当时变量的值；而且假如日志记录有缺失，说明有部分代码被跳过。

1 示例

Al?Sweigart 写过这样一个示例，很好地诠释了使用日志来排查程序问题的实践方法。他举了一个计算阶乘的示例：

import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')logging.debug('Start of program')def factorial(n):    logging.debug('Start of factorial(%s)' % (n))    total = 1    for i in range(n + 1):        total *= i        logging.debug('i is ' + str(i) + ', total is ' + str(total))    logging.debug('End of factorial(%s)' % (n))    return totalprint(factorial(5))logging.debug('End of program')

运行结果：

这里首先加载 logging 模块，而后使用 basicConfig 方法，初始化日志配置。日志格式说明如下：

通过 logging 模块所打印的 debug 日志可以看出，由于 i 从 0 开始，导致阶乘计算失败，结果始终为 0。

修复程序，让其从 1 开始：

运行结果：

2 杜绝 print() 诱惑

采用日志模块的好处是，通过配置，即可以控制日志输出级别或者禁用日志。这样我们可以随心所欲地在程序中的任意位置加上我们所需要的日志。而 print() 方法就没有这些好处。

3 日志级别

“日志级别”可以按重要性对日志消息进行分类。 5 个日志级别如表 1 所示，从最不重要到最重要。利用不同的日志级别函数，我们可以将需要记录的内容按照某种级别写入日志。

表 1 logging 模块日志级别

日志内容作为一个字符串，传递给以上这些日志函数。最终，是由编码者来决定采用哪种级别来记录这些日志。

我们可以控制日志输出级别，比方向向 basicConfig() 函数传入 logging.DEBUG 作为 level 关键字参数，这会
显示所有日志级别的消息。假如将 level 参数设置为 logging.ERROR，这样只会显示 ERROR 和 CRITICAL 级别的消息。也就是说，日志级别指定在哪一级，对应级别及其以上级别，才会显示出来。

4 关闭日志

利用 disable() 即可以关闭日志功能。只需向 logging.disable() 传入一个日志级别，它就会关闭该级别及其更低级别的所有日志消息。所以，假如想要关闭所有日志，只需在程序中增加 logging.disable（logging.CRITICAL）。

运行结果：

由于 logging.disable() 将关闭它之后的所有日志消息，所以建议将它增加到程序中接近 import logging 代码行的位置。这样可以容易找到它，而后根据实际需要，启用或者关闭日志消息。

5 记录到日志文件

利用 logging.basicConfig() 函数的 filename 关键字参数，我们可以把日志消息写入文件中。

import logging# logging.disable(logging.CRITICAL)logging.basicConfig(filename='log.txt',level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

这时，就会在 *.py 的同级目录下找到写入的 log.txt 日志文件。