每个 Python 程序员都要知道的日志实践
在现实生活中，记录日志非常重要。银行转账时会有转账记录；飞机飞行过程中，会有黑盒子（飞行数据记录器）记录飞行过程中的一切。如果有出现什么问题，人们可以通过日志数据来搞清楚到底发生了什么。
对于系统开发、调试以及运行，记录日志都是同样的重要。如果没有日志记录，程序崩溃时你几乎就没办法弄明白到底发生了什么事情。举个例子，当你在写一个服务器程序时，记录日志是非常有必要的。下面展示的就是 EZComet.com 服务器的日志文件截图。
服务崩溃后，如果没有日志，我几乎没办法知道到底发生了错误。日志不仅对于服务器很重要，对于桌面图形应用同样十分重要。比如，当你的客户的 PC 机程序崩溃时，你可以让他们把日志文件发给你，这样你就可以找到问题到底出在哪儿。相信我，在不同的 PC 环境下，你永远不会知道会有怎样奇怪的问题。我曾经就接收到过这样的错误日志。
| 1234567891011121314 | 2011–08–22 17:52:54,828 – root – ERROR – [Errno 10104] getaddrinfo failedTraceback (most recent call last): File \” |
我最终发现，这个客户的 PC 机被一种病毒感染，导致了调用 gethostname 函数失败。看吧，如果没有日志可以查你怎么可能知道这些。
打印输出不是个好办法
尽管记录日志非常重要，但是并不是所有的开发者都能正确地使用它。我曾看到一些开发者是这样记录日志的，在开发的过程中插入 print 语句，开发结束后再将这些语句移除。就像这样:
| 123456 | print \’Start reading database\’records = model.read_recrods()print \’# records\’, recordsprint \’Updating record …\’model.update_records(records)print \’done\’ |
这种方式对于简单脚本型程序有用，但是如果是复杂的系统，你最好不要使用这样的方式。首先，你没办法做到在日志文件中只留下极其重要的消息。你会看到大量的消息日志。但是你却找不到任何有用的信息。你除了移除这输出语句这外，没别的办法控制代码，但是极有可能的是你忘记了移出那些没用的输出。再者，print 输出的所有信息都到了标准输出中，这将严重影响到你从标准输出中查看其它输出数据。当然，你也可以把消息输出到 stderr ，但是用 print 做日志记录的方式还是不好。
使用 python 的标准日志模块
那么，怎么样记录日志才是正确的呢？其实非常简单，使用 python 的标准日志模块。多亏 python 社区将日志做成了一个标准模块。它非常简单易用且十分灵活。你可以像这样使用日志系统：
| 12345678910111213 | import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)logger = logging.getLogger(__name__) logger.info(\’Start reading database\’)# read database here records = {\’john\’: 55, \’tom\’: 66}logger.debug(\’Records: %s\’, records)logger.info(\’Updating records …\’)# update records here logger.info(\’Finish updating records\’) |
运行的时候就可看到：
| 123 | INFO:__main__:Start reading databaseINFO:__main__:Updating records ...INFO:__main__:Finish updating records |
你可能会问这与使用 print 有什么不同呢。它有以下的优势：
- 你可以控制消息的级别，过滤掉那些并不重要的消息。
- 你可决定输出到什么地方，以及怎么输出。
有许多的重要性别级可供选择，debug、info、warning、error 以及 critical。通过赋予 logger 或者 handler 不同的级别，你就可以只输出错误消息到特定的记录文件中，或者在调试时只记录调试信息。让我们把 logger 的级别改成 DEBUG 再看一下输出结果：
| 1 | logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)ython\”>Victor lin。欢迎加入翻译组。
在现实生活中，记录日志非常重要。银行转账时会有转账记录；飞机飞行过程中，会有黑盒子（飞行数据记录器）记录飞行过程中的一切。如果有出现什么问题，人们可以通过日志数据来搞清楚到底发生了什么。 对于系统开发、调试以及运行，记录日志都是同样的重要。如果没有日志记录，程序崩溃时你几乎就没办法弄明白到底发生了什么事情。举个例子，当你在写一个服务器程序时，记录日志是非常有必要的。下面展示的就是 EZComet.com 服务器的日志文件截图。
服务崩溃后，如果没有日志，我几乎没办法知道到底发生了错误。日志不仅对于服务器很重要，对于桌面图形应用同样十分重要。比如，当你的客户的 PC 机程序崩溃时，你可以让他们把日志文件发给你，这样你就可以找到问题到底出在哪儿。相信我，在不同的 PC 环境下，你永远不会知道会有怎样奇怪的问题。我曾经就接收到过这样的错误日志。
我最终发现，这个客户的 PC 机被一种病毒感染，导致了调用 gethostname 函数失败。看吧，如果没有日志可以查你怎么可能知道这些。 打印输出不是个好办法尽管记录日志非常重要，但是并不是所有的开发者都能正确地使用它。我曾看到一些开发者是这样记录日志的，在开发的过程中插入 print 语句，开发结束后再将这些语句移除。就像这样:
这种方式对于简单脚本型程序有用，但是如果是复杂的系统，你最好不要使用这样的方式。首先，你没办法做到在日志文件中只留下极其重要的消息。你会看到大量的消息日志。但是你却找不到任何有用的信息。你除了移除这输出语句这外，没别的办法控制代码，但是极有可能的是你忘记了移出那些没用的输出。再者，print 输出的所有信息都到了标准输出中，这将严重影响到你从标准输出中查看其它输出数据。当然，你也可以把消息输出到 stderr ，但是用 print 做日志记录的方式还是不好。 使用 python 的标准日志模块那么，怎么样记录日志才是正确的呢？其实非常简单，使用 python 的标准日志模块。多亏 python 社区将日志做成了一个标准模块。它非常简单易用且十分灵活。你可以像这样使用日志系统：
运行的时候就可看到：
你可能会问这与使用 print 有什么不同呢。它有以下的优势：
有许多的重要性别级可供选择，debug、info、warning、error 以及 critical。通过赋予 logger 或者 handler 不同的级别，你就可以只输出错误消息到特定的记录文件中，或者在调试时只记录调试信息。让我们把 logger 的级别改成 DEBUG 再看一下输出结果：
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