1. logging日志框架
主要包括四部分：
- Loggers: 可供程序直接调用的接口，app通过调用提供的api来记录日志
- Handlers: 决定将日志记录分配至正确的目的地
- Filters:对日志信息进行过滤， 提供更细粒度的日志是否输出的判断
- Formatters: 制定最终记录打印的格式布局
1）loggers
loggers 就是程序可以直接调用的一个日志接口，可以直接向logger写入日志信息。logger并不是直接实例化使用的，而是通过logging.getLogger(name)来获取对象，事实上logger对象是单例模式，logging是多线程安全的，也就是无论程序中哪里需要打日志获取到的logger对象都是同一个。但是不幸的是logger并不支持多进程，这个在后面的章节再解释，并给出一些解决方案。
【注意】loggers对象是有父子关系的，当没有父logger对象时它的父对象是root，当拥有父对象时父子关系会被修正。举个例子，logging.getLogger("abc.xyz") 会创建两个logger对象，一个是abc父对象，一个是xyz子对象，同时abc没有父对象，所以它的父对象是root。但是实际上abc是一个占位对象（虚的日志对象），可以没有handler来处理日志。但是root不是占位对象，如果某一个日志对象打日志时，它的父对象会同时收到日志，所以有些使用者发现创建了一个logger对象时会打两遍日志，就是因为他创建的logger打了一遍日志，同时root对象也打了一遍日志。
2）Handlers
Handlers 将logger发过来的信息进行准确地分配，送往正确的地方。举个栗子，送往控制台或者文件或者both或者其他地方(进程管道之类的)。它决定了每个日志的行为，是之后需要配置的重点区域。
每个Handler同样有一个日志级别，一个logger可以拥有多个handler也就是说logger可以根据不同的日志级别将日志传递给不同的handler。当然也可以相同的级别传递给多个handlers这就根据需求来灵活的设置了。
3）Filters
Filters 提供了更细粒度的判断，来决定日志是否需要打印。原则上handler获得一个日志就必定会根据级别被统一处理，但是如果handler拥有一个Filter可以对日志进行额外的处理和判断。例如Filter能够对来自特定源的日志进行拦截or修改甚至修改其日志级别（修改后再进行级别判断）。
logger和handler都可以安装filter甚至可以安装多个filter串联起来。
4） Formatters
Formatters 指定了最终某条记录打印的格式布局。Formatter会将传递来的信息拼接成一条具体的字符串，默认情况下Format只会将信息%(message)s直接打印出来。Format中有一些自带的LogRecord属性可以使用，如下表格:
一个Handler只能拥有一个Formatter 因此如果要实现多种格式的输出只能用多个Handler来实现。
上图只是一部分，更详细的在docs.python.org里找logging模块
2 . logging.getLogger([name])
创建Logger对象。日志记录的工作主要由Logger对象来完成。在调用getLogger时要提供Logger的名称（注：多次使用相同名称来调用getLogger，返回的是同一个对象的引用。），Logger实例之间有层次关系，这些关系通过Logger名称来体现，如：
p = logging.getLogger(“root”)
c1 = logging.getLogger(“root.c1”)
c2 = logging.getLogger(“root.c2”)
例子中，p是父logger, c1,c2分别是p的子logger。c1, c2将继承p的设置。如果省略了name参数, getLogger将返回日志对象层次关系中的根Logger。
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1.子节点打印时，若有父节点，则以以父节点的名义按照子节点的级别打印1次，故有出现子节点打印2次的现象
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