转自：https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5943685.html
日志回滚部分参考自：https://www.cnblogs.com/andy9468/p/8378492.html
1 logging模块简介
logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：
- 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；
- print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出；
2 logging模块使用
2.1 基本使用
配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")运行时，控制台输出，
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finishlogging中可以选择很多消息级别，如debug、info、warning、error以及critical。通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。
例如，我们将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果，
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')控制台输出，可以发现，输出了debug的信息。
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finishlogging.basicConfig函数各参数：
filename：指定日志文件名；
filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或者'a'；
format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，
参数：作用
%(levelno)s：打印日志级别的数值
%(levelname)s：打印日志级别的名称
%(pathname)s：打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0] %(filename)s：打印当前执行程序名 %(funcName)s：打印日志的当前函数 %(lineno)d：打印日志的当前行号 %(asctime)s：打印日志的时间 %(thread)d：打印线程ID %(threadName)s：打印线程名称 %(process)d：打印进程ID %(message)s：打印日志信息datefmt：指定时间格式，同time.strftime()；
level：设置日志级别，默认为logging.WARNNING；
stream：指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略；
2.2 将日志写入到文件
2.2.1 将日志写入到文件
设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")log.txt中日志数据为，
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Finish2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件
logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")可以在log.txt文件和控制台中看到，
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Finish可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，
handler名称：位置；作用
StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件
FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件
BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式
RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚
TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件
SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP sockets
SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址
SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslog
NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定buffer
HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器2.2.3 日志回滚
什么是日志回滚？
答：
将日志信息输出到一个单一的文件中，随着应用程序的持续使用，该日志文件会越来越庞大，进而影响系统的性能。因此，有必要对日志文件按某种条件进行切分，要切分日志文件。
分割日志的触发条件：大小、日期，或者大小加上日期。
说是切分，实际上是，当一个日志文件达到触发条件后，对日志文件进行重命名，之后再新建原来名称的日志文件（此时就是空文件了），新产生的日志就写入新的日志文件。
为啥叫回滚呢？当分割的日志文件达到指定数目的上限个数时，最老的日志文件就会被删除。
使用RotatingFileHandler，可以实现日志按照文件大小进行回滚：
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3) rHandler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') rHandler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler) logger.addHandler(console) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")可以在工程目录中看到，备份的日志文件，
2016/10/09 19:36 732 log.txt 2016/10/09 19:36 967 log.txt.1 2016/10/09 19:36 985 log.txt.2 2016/10/09 19:36 976 log.txt.3
按天进行日志回滚：
import time import logging import logging.handlers import os # 如果日志文件夹不存在，则创建 log_dir = "log-day" # 日志存放文件夹名称 log_path = os.getcwd() + os.sep + log_dir if not os.path.isdir(log_path): os.makedirs(log_path) # logging初始化工作 logging.basicConfig() # myapp的初始化工作 myapp = logging.getLogger('myapp') myapp.setLevel(logging.INFO) # 添加TimedRotatingFileHandler # 定义一个1天换一次log文件的handler # 保留3个旧log文件 timefilehandler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler( log_dir + os.sep + "sec.log", when='D', interval=1, backupCount=3 ) # 设置后缀名称，跟strftime的格式一样 timefilehandler.suffix = "%Y-%m-%d_%H-%M-%S.log" # timefilehandler.suffix = "%Y-%m-%d.log" formatter = logging.Formatter('%(asctime)s|%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s') timefilehandler.setFormatter(formatter) myapp.addHandler(timefilehandler) while True: time.sleep(6) myapp.info("test")
TimedRotatingFileHandler的构造函数定义如下:
TimedRotatingFileHandler(filename [,when [,interval [,backupCount]]])
filename 是输出日志文件名的前缀，比如log/myapp.log
when 是一个字符串的定义如下：
“S”: Seconds
“M”: Minutes
“H”: Hours
“D”: Days
“W”: Week day (0=Monday)
“midnight”: Roll over at midnight
interval 是指等待多少个单位when的时间后，Logger会自动重建文件，当然，这个文件的创建
取决于filename+suffix，若这个文件跟之前的文件有重名，则会自动覆盖掉以前的文件，所以
有些情况suffix要定义的不能因为when而重复。
backupCount 是保留日志个数。默认的0是不会自动删除掉日志。若设3，则在文件的创建过程中
库会判断是否有超过这个3，若超过，则会从最先创建的开始删除。
2.3 设置消息的等级
可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出，
日志等级：使用范围
FATAL：致命错误
CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用
ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题
WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误
INFO：处理请求或者状态变化等日常事务
DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态2.4 捕获traceback
Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback，
代码，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try: open("sklearn.txt","rb") except (SystemExit,KeyboardInterrupt): raise except Exception: logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True) logger.info("Finish")控制台和日志文件log.txt中输出，
Start print log
Something maybe fail.
Faild to open sklearn.txt from logger.error Traceback (most recent call last): File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module> open("sklearn.txt","rb") IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt' Finish也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，
将
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)替换为，
logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")控制台和日志文件log.txt中输出，
Start print log
Something maybe fail.
Failed to open sklearn.txt from logger.exception Traceback (most recent call last): File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module> open("sklearn.txt","rb") IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt' Finish2.5 多模块使用logging
主模块mainModule.py，
import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething") logger.info("calling subModule.some_function") subModule.som_function() logger.info("done with subModule.some_function")子模块subModule.py，
import logging
module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object): def __init__(self): self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module") self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass") def doSomething(self): self.logger.info("do something in SubModule") a = [] a.append(1) self.logger.debug("list a = " + str(a)) self.logger.info("finish something in SubModuleClass") def som_function(): module_logger.info("call function some_function")执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出，
2016-10-09 20:25:42,276 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.subModuleClass.doSomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub - INFO - call function some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function首先在主模块定义了logger'mainModule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。
实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'PythonAPP'，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。
3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块
尽管可以在Python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。
3.1 通过JSON文件配置
JSON配置文件，
{
"version":1,
"disable_existing_loggers":false,
"formatters":{ "simple":{ "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" } }, "handlers":{ "console":{ "class":"logging.StreamHandler", "level":"DEBUG", "formatter":"simple", "stream":"ext://sys.stdout" }, "info_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"INFO", "formatter":"simple", "filename":"info.log", "maxBytes":"10485760", "backupCount":20, "encoding":"utf8" }, "error_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"ERROR", "formatter":"simple", "filename":"errors.log", "maxBytes":10485760, "backupCount":20, "encoding":"utf8" } }, "loggers":{ "my_module":{ "level":"ERROR", "handlers":["info_file_handler"], "propagate":"no" } }, "root":{ "level":"INFO", "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"] } }通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，
import json
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path value = os.getenv(env_key,None) if value: path = value if os.path.exists(path): with open(path,"r") as f: config = json.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level = default_level) def func(): logging.info("start func") logging.info("exec func") logging.info("end func") if __name__ == "__main__": setup_logging(default_path = "logging.json") func()3.2 通过YAML文件配置
通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，
version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters: simple: format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" handlers: console: class: logging.StreamHandler level: DEBUG formatter: simple stream: ext://sys.stdout info_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: INFO formatter: simple filename: info.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8 error_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: ERROR formatter: simple filename: errors.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8 loggers: my_module: level: ERROR handlers: [info_file_handler] propagate: no root: level: INFO handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，
import yaml
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path value = os.getenv(env_key,None) if value: path = value if os.path.exists(path): with open(path,"r") as f: config = yaml.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level = default_level) def func(): logging.info("start func") logging.info("exec func") logging.info("end func") if __name__ == "__main__": setup_logging(default_path = "logging.yaml") func() 4 Reference
1 logging模块简介
logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：
- 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；
- print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出；
2 logging模块使用
2.1 基本使用
配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")运行时，控制台输出，
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finishlogging中可以选择很多消息级别，如debug、info、warning、error以及critical。通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。
例如，我们将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果，
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')控制台输出，可以发现，输出了debug的信息。
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finishlogging.basicConfig函数各参数：
filename：指定日志文件名；
filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或者'a'；
format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，
参数：作用
%(levelno)s：打印日志级别的数值
%(levelname)s：打印日志级别的名称
%(pathname)s：打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0] %(filename)s：打印当前执行程序名 %(funcName)s：打印日志的当前函数 %(lineno)d：打印日志的当前行号 %(asctime)s：打印日志的时间 %(thread)d：打印线程ID %(threadName)s：打印线程名称 %(process)d：打印进程ID %(message)s：打印日志信息datefmt：指定时间格式，同time.strftime()；
level：设置日志级别，默认为logging.WARNNING；
stream：指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略；
2.2 将日志写入到文件
2.2.1 将日志写入到文件
设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")log.txt中日志数据为，
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Finish2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件
logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")可以在log.txt文件和控制台中看到，
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Finish可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，
handler名称：位置；作用
StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件
FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件
BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式
RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚
TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件
SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP sockets
SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址
SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslog
NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定buffer
HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器2.2.3 日志回滚
什么是日志回滚？
答：
将日志信息输出到一个单一的文件中，随着应用程序的持续使用，该日志文件会越来越庞大，进而影响系统的性能。因此，有必要对日志文件按某种条件进行切分，要切分日志文件。
分割日志的触发条件：大小、日期，或者大小加上日期。
说是切分，实际上是，当一个日志文件达到触发条件后，对日志文件进行重命名，之后再新建原来名称的日志文件（此时就是空文件了），新产生的日志就写入新的日志文件。
为啥叫回滚呢？当分割的日志文件达到指定数目的上限个数时，最老的日志文件就会被删除。
使用RotatingFileHandler，可以实现日志按照文件大小进行回滚：
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3) rHandler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') rHandler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler) logger.addHandler(console) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")可以在工程目录中看到，备份的日志文件，
2016/10/09 19:36 732 log.txt 2016/10/09 19:36 967 log.txt.1 2016/10/09 19:36 985 log.txt.2 2016/10/09 19:36 976 log.txt.3
按天进行日志回滚：
import time import logging import logging.handlers import os # 如果日志文件夹不存在，则创建 log_dir = "log-day" # 日志存放文件夹名称 log_path = os.getcwd() + os.sep + log_dir if not os.path.isdir(log_path): os.makedirs(log_path) # logging初始化工作 logging.basicConfig() # myapp的初始化工作 myapp = logging.getLogger('myapp') myapp.setLevel(logging.INFO) # 添加TimedRotatingFileHandler # 定义一个1天换一次log文件的handler # 保留3个旧log文件 timefilehandler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler( log_dir + os.sep + "sec.log", when='D', interval=1, backupCount=3 ) # 设置后缀名称，跟strftime的格式一样 timefilehandler.suffix = "%Y-%m-%d_%H-%M-%S.log" # timefilehandler.suffix = "%Y-%m-%d.log" formatter = logging.Formatter('%(asctime)s|%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s') timefilehandler.setFormatter(formatter) myapp.addHandler(timefilehandler) while True: time.sleep(6) myapp.info("test")
TimedRotatingFileHandler的构造函数定义如下:
TimedRotatingFileHandler(filename [,when [,interval [,backupCount]]])
filename 是输出日志文件名的前缀，比如log/myapp.log
when 是一个字符串的定义如下：
“S”: Seconds
“M”: Minutes
“H”: Hours
“D”: Days
“W”: Week day (0=Monday)
“midnight”: Roll over at midnight
interval 是指等待多少个单位when的时间后，Logger会自动重建文件，当然，这个文件的创建
取决于filename+suffix，若这个文件跟之前的文件有重名，则会自动覆盖掉以前的文件，所以
有些情况suffix要定义的不能因为when而重复。
backupCount 是保留日志个数。默认的0是不会自动删除掉日志。若设3，则在文件的创建过程中
库会判断是否有超过这个3，若超过，则会从最先创建的开始删除。
2.3 设置消息的等级
可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出，
日志等级：使用范围
FATAL：致命错误
CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用
ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题
WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误
INFO：处理请求或者状态变化等日常事务
DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态2.4 捕获traceback
Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback，
代码，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try: open("sklearn.txt","rb") except (SystemExit,KeyboardInterrupt): raise except Exception: logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True) logger.info("Finish")控制台和日志文件log.txt中输出，
Start print log
Something maybe fail.
Faild to open sklearn.txt from logger.error Traceback (most recent call last): File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module> open("sklearn.txt","rb") IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt' Finish也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，
将
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)替换为，
logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")控制台和日志文件log.txt中输出，
Start print log
Something maybe fail.
Failed to open sklearn.txt from logger.exception Traceback (most recent call last): File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module> open("sklearn.txt","rb") IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt' Finish2.5 多模块使用logging
主模块mainModule.py，
import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething") logger.info("calling subModule.some_function") subModule.som_function() logger.info("done with subModule.some_function")子模块subModule.py，
import logging
module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object): def __init__(self): self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module") self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass") def doSomething(self): self.logger.info("do something in SubModule") a = [] a.append(1) self.logger.debug("list a = " + str(a)) self.logger.info("finish something in SubModuleClass") def som_function(): module_logger.info("call function some_function")执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出，
2016-10-09 20:25:42,276 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.subModuleClass.doSomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub - INFO - call function some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function首先在主模块定义了logger'mainModule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。
实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'PythonAPP'，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。
3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块
尽管可以在Python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。
3.1 通过JSON文件配置
JSON配置文件，
{
"version":1,
"disable_existing_loggers":false,
"formatters":{ "simple":{ "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" } }, "handlers":{ "console":{ "class":"logging.StreamHandler", "level":"DEBUG", "formatter":"simple", "stream":"ext://sys.stdout" }, "info_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"INFO", "formatter":"simple", "filename":"info.log", "maxBytes":"10485760", "backupCount":20, "encoding":"utf8" }, "error_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"ERROR", "formatter":"simple", "filename":"errors.log", "maxBytes":10485760, "backupCount":20, "encoding":"utf8" } }, "loggers":{ "my_module":{ "level":"ERROR", "handlers":["info_file_handler"], "propagate":"no" } }, "root":{ "level":"INFO", "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"] } }通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，
import json
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path value = os.getenv(env_key,None) if value: path = value if os.path.exists(path): with open(path,"r") as f: config = json.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level = default_level) def func(): logging.info("start func") logging.info("exec func") logging.info("end func") if __name__ == "__main__": setup_logging(default_path = "logging.json") func()3.2 通过YAML文件配置
通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，
version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters: simple: format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" handlers: console: class: logging.StreamHandler level: DEBUG formatter: simple stream: ext://sys.stdout info_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: INFO formatter: simple filename: info.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8 error_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: ERROR formatter: simple filename: errors.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8 loggers: my_module: level: ERROR handlers: [info_file_handler] propagate: no root: level: INFO handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，
import yaml
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path value = os.getenv(env_key,None) if value: path = value if os.path.exists(path): with open(path,"r") as f: config = yaml.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level = default_level) def func(): logging.info("start func") logging.info("exec func") logging.info("end func") if __name__ == "__main__": setup_logging(default_path = "logging.yaml") func()