Python全局记录器
本教程介绍了日志，它的各种级别，以及它在Python中的重要性。然后，我们将学习如何在全球范围内使用Pythonlogging 模块。
日志的介绍和它在Python中的重要性
日志是一种跟踪运行软件时发生的事件的方式。软件开发者添加日志调用来记录有人执行程序时发生的错误和事件。
在Python编程中，我们有一个内置模块，称为logging ，可以记录这样的错误和事件。请注意，事件是消息，并可以选择持有特定于某个事件的数据。
这些事件可以有不同的级别/严重程度，由软件开发者指定。因此，我们可以说，日志是一个非常强大的工具，可以调试我们的应用程序并跟踪任何需要的信息。
logging 模块为我们的应用程序提供了不同的方法来配置各种日志处理程序，将日志信息发送到这些处理程序，并实现高度灵活的配置，这有助于处理各种使用情况。
logging 模块也有不同的日志级别，这有助于我们处理各种严重程度。以下是对日志级别的简要描述：
-
INFO– 它证实了各种事情都在按预期进行。 -
DEBUG– 当有人诊断问题时，它提供了详细的典型信息。 -
WARNING– 它是某种意外发生的指示。我们也可以说，WARNING，表明一个可能很快发生的问题，例如，磁盘空间不足。 -
CRITICAL– 它表示一个严重的错误，应用程序本身不能继续执行。 -
ERROR– 它代表一个更严重的问题，不允许程序执行某个操作或功能。
在Python中全局地使用logging 模块
我们可以在Python中本地和全局使用logging 模块。这里，局部意味着在特定的范围内使用logging 模块；例如，我们在A.py 文件中导入了logging 模块，所以我们只能在A.py 中使用，而不是在B.py 文件中。
另一方面，全局意味着在A.py 文件和B.py 文件中到处使用。了解logging 模块在本地的使用对学习Python全局记录器很重要。
在本地使用logging 模块的示例代码（保存在test.py 文件中）：
import logging
logger = logging.getLogger("test_logger")
logger.setLevel(logging.INFO)
def sum_numbers(number1, number2):
try:
output = number1 + number2
except TypeError:
logger.exception("Oh! TypeError Occurred")
else:
return output
result = sum_numbers(10, 'Mehvish')
这里，我们在本地使用logging 模块，在test.py 文件中，我们已经导入了这个模块。
然后，我们使用getLogger() ，开始使用Python中的logging 模块进行日志记录。为此执行工厂函数logging.getLogger(name) 。
getLogger() 需要一个参数，即记录仪的名称，如果指定了，则返回对具有该名称的记录仪实例（记录仪的对象）的引用，如果没有，则返回root 。
请注意，多次调用具有准确名称的getLogger() ，会返回对同一个记录仪实例的引用，这对于全局使用它是非常有用的（我们将在一段时间内看到）。
接下来，我们使用setLevel() 方法来设置日志记录的级别，并编写sum_numbers() 函数，该函数接收两个int 类型的数字，将其相加，如果给定的值正确，则返回结果；否则，它生成TypeError 。
最后，我们调用sum_numbers() ，看看我们的logging 模块的运行情况，产生以下结果。
OUTPUT：
Oh! TypeError Occurred
Traceback (most recent call last):
File "E:Codeuse_logging_locallytest.py", line 8, in sum
output = number1 + number2
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
使用logging 模块是非常容易的，但如何在全局上获得这个模块的优势呢？让我们在下面学习一下。
示例代码（保存在log.py 文件中）：
import logging
def set_custom_logger(name):
formatter = logging.Formatter(
fmt='%(asctime)s - %(levelname)s - %(module)s - %(message)s'
)
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(formatter)
logger = logging.getLogger(name)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(handler)
return logger
示例代码（保存在submodule.py 文件中）：
import logging
logger = logging.getLogger('root')
logger.debug('submodule message')
示例代码（保存在main.py 文件中）：
import log
logger = log.setup_custom_logger('root')
logger.debug('main message')
import submodule
OUTPUT：
2022-10-27 09:31:02,447 - DEBUG - main - main message
2022-10-27 09:31:02,450 - DEBUG - submodule - submodule message
这个代码示例打印了日期、时间、日志级别、模块名称和消息。注意，我们在submodule.py 中使用了logging.getLogger() ，以使用我们在log.py 文件中使用的确切的记录器实例。
如何做到的？通常运行logging.getLogger(name) ，开始使用Python中的logging 模块进行日志记录。getLogger() 接受一个参数，即记录器的名称。
通过使用getLogger() 函数，我们可以得到一个对具有给定名称的记录器实例的引用（如果提供了的话），或者root ，如果没有指定它。
多次调用具有确切名称的getLogger() ，可以返回对确切的记录仪对象的引用，这有助于我们在全局范围内使用它。
