Python logging库（python日志库）Logger（记录器、收集器、采集器）、Handler（处理器）、Formatter（格式化器）、Log Level（日志级别）

Python 的 logging 库是一个灵活的日志记录系统，能够帮助开发者在程序运行时生成日志，以便于调试和追踪程序性能。它的设计符合模块化思想，通过 Logger、Handler、Formatter 和 Log Level 这几个概念，有效地实现了日志的收集、处理和格式化。

1. Logger（记录器）

Logger 是记录日志的主要接口，负责生成日志。通过 Logger，我们可以设置日志的名称、日志级别以及其他配置。在使用 Logger 之前，我们需要先创建一个 Logger 实例。

import logging

# 创建一个 Logger
logger = logging.getLogger("example_logger")
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置日志级别

2. Handler（处理器）

Handler 是将日志记录输出到不同目标的组件。例如，日志可以输出到控制台、文件、网络等。每个 Handler 可以有不同的日志级别和格式。在使用 Handler 之前，需先实例化一个 Handler，然后将其添加到 Logger。

# 创建一个控制台 Handler
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)  # 设置该 Handler 的日志级别

# 创建一个文件 Handler
file_handler = logging.FileHandler("example.log")
file_handler.setLevel(logging.ERROR)  # 设置该 Handler 的日志级别为 ERROR

3. Formatter（格式化器）

Formatter 用于定义日志输出的格式，包括时间、日志级别、消息内容等。我们可以创建一个 Formatter 实例，并将其设置到 Handler 上。

# 创建一个格式化器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 将格式化器添加到 Handler
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

4. Log Level（日志级别）

Python logging 库中定义了几个日志级别，按严重性从低到高依次为：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。我们可以根据需要设置 Logger 和 Handler 的级别，以控制输出的日志内容。

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 Python logging 库进行日志记录：

import logging

# 创建 Logger
logger = logging.getLogger("example_logger")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建 Handler
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)

file_handler = logging.FileHandler("example.log")
file_handler.setLevel(logging.ERROR)

# 创建 Formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 将 Formatter 添加到 Handler
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

# 将 Handler 添加到 Logger
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

# 记录日志
logger.debug("这是一个调试消息。")
logger.info("这是一个信息消息。")
logger.warning("这是一个警告消息。")
logger.error("这是一个错误消息。")
logger.critical("这是一个严重错误消息。")

5. 运行结果

当你运行以上代码时，输出会显示在控制台，同时错误级别及以上的日志会被写入 example.log 文件中。控制台上会看到 INFO 级别以上的消息，而在文件中会记录 ERROR 和 CRITICAL 级别的消息。

通过这种灵活的设计，Python logging 库为我们提供了强大而易用的日志记录功能，使得我们能够更加高效地追踪和调试程序。