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前言
日志是记录特定时间段或事件的详细信息的文件或记录。它们通过时间戳和关键词或描述符来标识事件或行动。日志可以用于许多目的，例如：故障排除、网络安全、业务分析等等。常见的日志包括操作系统日志、应用程序日志、数据库日志等。日志可以通过软件工具进行分析和汇总，以帮助用户更好地了解系统的运行情况和性能状况，以及发现可能存在的问题和异常情况。
一、logging库
logging库是Python官方自带的日志处理模块，它提供了一种灵活、简单但功能强大的方式来记录应用程序的日志信息。使用logging库可以对应用程序的日志信息进行收集、过滤、格式化和输出控制等操作。
通过logging库可以实现以下功能：
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记录应用程序的日志信息到文件或者控制台。
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根据日志级别过滤输出的日志信息。
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根据配置不同输出不同格式的日志信息。
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根据配置自动轮转日志文件，防止日志文件过大。
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支持多线程和多进程的应用程序。
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可以自定义日志处理器，实现特定的日志处理需求。
二、logging日志等级
logging日志等级是Python标准库的一部分，用于在程序中记录和输出信息。日志等级描述了日志的重要性，用于过滤和控制日志输出。以下是Python logging库中的日志等级（按照从低到高的顺序）：
| 日志等级 | 描述 |
|---|---|
| DEBUG | 详细信息，用于调试程序 |
| INFO | 普通信息，用于描述程序运行状态 |
| WARNING | 警告信息，表示程序可能存在问题但并不严重 |
| ERROR | 错误信息，表示程序遇到了不可恢复的错误 |
| CRITICAL | 严重错误信息，表示程序遇到了致命的错误 |
通常情况下，使用INFO日志等级即可，但碰到调试问题时，可以使用DEBUG来进行详细追踪。而警告、错误和严重错误信息则需要引起重视，及时进行处理。可以通过设置日志等级及过滤器筛选所需日志输出。
三、logging四大组件
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logger：用于记录应用程序中发生的事件，如信息、错误和警告等。它们通常按照严重性级别被分为不同的级别，如debug、info、warning、error和critical。
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handler：用于控制何时和如何将记录的事件发送到目标位置，如控制台、文件、数据库或网络等。
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formatter：用于指定日志记录的格式，包括时间戳、级别和消息等。
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filter：用于控制哪些日志记录将被记录，以及哪些将被忽略。可以基于日志级别、消息内容和来源等条件进行筛选。
四、封装示例
下面是一个简单使用logging库输出日志的示例：
import logging
# 创建一个日志对象
logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置日志级别
logger.setLevel(logging.INFO)
# 创建一个输出到控制台的处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
# 设置日志格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
# 添加处理器到日志对象中
logger.addHandler(console_handler)
# 输出日志
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
以上示例代码中，首先创建了一个日志对象，并设置了日志输出的级别为INFO。然后创建了一个输出到控制台的处理器，并且设置了日志输出格式。最后添加处理器到日志对象中并输出日志。
运行以上代码，可以看到输出了不同级别的日志信息。因为设置了输出级别为INFO，所以只输出INFO及以上级别的日志信息，DEBUG和WARNING级别的日志信息没有被输出。
总结
除了logging库，Python还有以下库可以记录日志：
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Logbook：一个灵活、强大、易于使用的日志库；
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Loguru：易于使用的日志库，支持颜色和可选的Stack Trace；
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Sentry：一个全功能的日志记录、错误收集、实时事件监视和警报的平台；
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Python自带的syslog模块：可以将日志信息发送到本地syslog守护进程；
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Graylog：一个开源的日志管理平台，支持多种输入输出方式。
这些库都可以提供不同程度的日志记录功能，使用时需要根据实际需求进行选择。
