Python高级技术之：`Python`的`logging`模块：如何设计可扩展、可配置的日志系统。

咳咳，各位观众老爷们，晚上好！欢迎来到今天的“Python高级技术茶话会”。今天咱们要聊的是Python里一个非常重要的模块——logging。这玩意儿，说白了，就是用来记录程序运行过程中的各种信息的。可别小看它，用好了，能让你的程序bug无处遁形，简直就是程序员的“秘密武器”。

咱们的目标是：设计一个可扩展、可配置的日志系统，让它能适应各种奇葩的需求。

一、logging模块的基本概念：先打个地基

要盖房子，先得打地基。logging模块也一样，先得了解它的几个核心组件：

• Logger（日志器）： 这是logging模块的入口，相当于日志系统的“总指挥”。你创建一个logger实例，然后告诉它你想记录哪些信息。

• Handler（处理器）： Logger拿到日志信息后，并不会自己动手，而是交给Handler来处理。Handler负责把日志信息输出到不同的地方，比如控制台、文件、网络等等。

• Formatter（格式器）： Handler拿到日志信息后，还需要对它进行格式化，才能输出成你想要的样子。Formatter就是干这个的，它可以把日志信息格式化成字符串，然后交给Handler输出。

• Filter（过滤器）： 有时候，你只想记录某些特定的日志信息，这时候就可以用Filter来过滤掉不需要的信息。

• Log Record（日志记录）： 这个就是实际要记录的日志信息，包含了时间、级别、消息内容等等。

为了方便理解，咱们用一张表来总结一下：

组件	作用
Logger	日志系统的入口，负责接收和处理日志信息。
Handler	负责将日志信息输出到不同的目标，比如控制台、文件、网络等等。
Formatter	负责将日志信息格式化成字符串，以便输出。
Filter	负责过滤掉不需要的日志信息。
Log Record	包含实际要记录的日志信息，比如时间、级别、消息内容等等。

二、logging模块的基本用法：撸起袖子干

光说不练假把式，咱们来写几个简单的例子：

import logging

# 创建一个logger实例
logger = logging.getLogger(__name__)

# 设置日志级别
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个handler，用于输出到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()

# 创建一个formatter，用于格式化日志信息
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 将formatter添加到handler
console_handler.setFormatter(formatter)

# 将handler添加到logger
logger.addHandler(console_handler)

# 记录一些日志信息
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')

这段代码会把各种级别的日志信息输出到控制台。注意，只有级别大于等于logger设置的级别的日志信息才会被输出。

三、可扩展性设计：让日志系统能屈能伸

要让日志系统具有可扩展性，关键在于使用配置来驱动。咱们可以把日志系统的配置信息放到一个配置文件里，然后让程序在启动的时候读取这个配置文件，根据配置信息来创建logger、handler、formatter等等。

这样做的好处是：

• 灵活性： 你可以随时修改配置文件，而不需要修改代码，就能改变日志系统的行为。
• 可维护性： 配置文件比代码更容易维护，也更容易理解。
• 可重用性： 你可以把配置文件复制到不同的项目中使用，而不需要重复编写代码。

下面是一个简单的配置文件示例（logging.conf）：

[loggers]
keys=root,example

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler

[formatters]
keys=simpleFormatter

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler

[logger_example]
level=INFO
handlers=fileHandler
qualname=example
propagate=0

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=simpleFormatter
args=('example.log','a')

[formatter_simpleFormatter]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=

然后，咱们可以用logging.config.fileConfig函数来读取这个配置文件：

import logging
import logging.config
import sys

logging.config.fileConfig('logging.conf')

logger = logging.getLogger('example')

logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')

root_logger = logging.getLogger()
root_logger.debug("This is a root logger debug message")

这段代码会根据logging.conf文件中的配置信息，创建logger和handler，然后记录一些日志信息。

四、自定义Handler：打造专属的日志输出渠道

logging模块自带的handler可能无法满足你的所有需求，这时候就需要自定义handler了。自定义handler很简单，只需要继承logging.Handler类，然后重写emit方法即可。

emit方法是handler的核心，它负责把日志信息输出到目标。

下面是一个自定义handler的例子，它可以把日志信息发送到邮件：

import logging
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

class EmailHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, mail_from, mail_to, subject, smtp_server, smtp_port, username=None, password=None):
        super().__init__()
        self.mail_from = mail_from
        self.mail_to = mail_to
        self.subject = subject
        self.smtp_server = smtp_server
        self.smtp_port = smtp_port
        self.username = username
        self.password = password

    def emit(self, record):
        try:
            msg = MIMEText(self.format(record))
            msg['Subject'] = self.subject
            msg['From'] = self.mail_from
            msg['To'] = self.mail_to

            s = smtplib.SMTP(self.smtp_server, self.smtp_port)
            if self.username and self.password:
                s.starttls() # Secure the connection
                s.login(self.username, self.password)
            s.sendmail(self.mail_from, self.mail_to, msg.as_string())
            s.quit()
        except Exception:
            self.handleError(record)

# 使用方法：
# 创建一个EmailHandler实例
email_handler = EmailHandler(
    mail_from='[email protected]',
    mail_to='[email protected]',
    subject='An error occurred!',
    smtp_server='smtp.example.com',
    smtp_port=587,
    username='[email protected]',
    password='your_password'
)

# 设置日志级别
email_handler.setLevel(logging.ERROR)

# 创建一个formatter，用于格式化日志信息
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 将formatter添加到handler
email_handler.setFormatter(formatter)

# 获取logger实例
logger = logging.getLogger('my_app')
logger.addHandler(email_handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG) # Make sure logger level is at least ERROR to trigger email

# 记录一个错误日志
logger.error('Something went wrong!')

这个例子中，EmailHandler会把错误日志信息发送到指定的邮箱。注意，你需要根据自己的实际情况修改mail_from、mail_to、subject、smtp_server、smtp_port、username和password等参数。

五、自定义Filter：精准定位你想要的日志

有时候，你只想记录某些特定的日志信息，这时候就需要自定义filter了。自定义filter也很简单，只需要继承logging.Filter类，然后重写filter方法即可。

filter方法接收一个LogRecord对象作为参数，返回True表示允许记录该日志信息，返回False表示拒绝记录该日志信息。

下面是一个自定义filter的例子，它可以只记录来自特定模块的日志信息：

import logging

class ModuleFilter(logging.Filter):
    def __init__(self, module_name):
        super().__init__()
        self.module_name = module_name

    def filter(self, record):
        return record.name == self.module_name

# 使用方法：
# 创建一个ModuleFilter实例
module_filter = ModuleFilter('my_module')

# 获取logger实例
logger = logging.getLogger('my_module')

# 添加filter
logger.addFilter(module_filter)

# 记录一些日志信息
logger.debug('This is a debug message from my_module')  # 会被记录
logger.info('This is an info message from my_module')  # 会被记录

other_logger = logging.getLogger('other_module')
other_logger.debug('This is a debug message from other_module') # 不会被记录

这个例子中，ModuleFilter只会记录来自my_module模块的日志信息。

六、高级技巧：玩转logging模块

• 使用logging.getLogger(name)创建logger实例： name参数可以用来区分不同的logger，方便你管理日志信息。一般来说，name参数应该设置为模块名，也就是__name__。

• 使用logging.basicConfig()快速配置日志系统： 如果你不想手动创建logger、handler、formatter等等，可以使用logging.basicConfig()函数来快速配置日志系统。但是，logging.basicConfig()函数只能配置一次，而且它的配置信息会被覆盖。

• 使用logging.exception()记录异常信息： logging.exception()函数可以记录异常信息，并且会自动把异常的堆栈信息也记录下来。这对于调试程序非常有用。

• 使用logging.getLoggerClass()和logging.setLoggerClass()自定义logger类： 如果你需要对logger进行更高级的定制，可以自定义logger类。

七、最佳实践：让你的日志系统更上一层楼

• 为每个模块创建一个logger实例： 这样可以方便你根据模块来过滤日志信息。

• 使用不同的日志级别来区分不同类型的信息： 比如，debug级别的日志信息可以用来调试程序，info级别的日志信息可以用来记录程序的运行状态，warning级别的日志信息可以用来提示潜在的问题，error级别的日志信息可以用来记录错误信息，critical级别的日志信息可以用来记录严重的错误信息。

• 在配置文件中配置日志系统： 这样可以方便你修改日志系统的行为，而不需要修改代码。

• 定期清理日志文件： 日志文件会占用大量的磁盘空间，所以需要定期清理。你可以使用logrotate等工具来自动清理日志文件。

• 使用结构化日志： 结构化日志可以让你更容易地分析和处理日志信息。你可以使用JSON格式来记录日志信息。

八、总结：打造你的专属日志系统

今天咱们聊了logging模块的基本概念、基本用法、可扩展性设计、自定义handler、自定义filter和高级技巧。希望这些内容能帮助你打造一个可扩展、可配置的日志系统，让你的程序bug无处遁形。

记住，logging模块是一个非常强大的工具，用好了，能让你的编程工作事半功倍。

好了，今天的茶话会就到这里。感谢各位观众老爷的观看，咱们下次再见！