## 配置logging日志类的操作
### 1. 引言
在Python中，logging模块是一个非常强大的工具，用于记录应用程序的状态和运行信息。通过使用logging模块，我们可以在程序运行时输出各种不同级别的日志消息，便于调试和监控应用程序的运行情况。
本文将介绍如何使用Python 3配置logging日志类进行日志记录，包括设置日志级别、输出格式、日志文件等。以下是使用Python 3配置logging日志类的具体步骤和示例代码。
### 2. 设置日志级别
在logging模块中，有多个日志级别可供选择，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL等级别。我们可以根据需要设置日志的级别，假设我们希望记录DEBUG级别以上的日志信息，可以使用以下代码设置日志级别为DEBUG：
```python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
```
上述代码使用`basicConfig()`函数设置了全局的日志级别为DEBUG。这意味着除DEBUG级别外，所有其他级别的日志消息都将被忽略。
### 3. 输出格式
日志记录中的每条消息通常包含时间戳、日志级别、日志消息等信息。我们可以通过定义自己的日志格式来控制输出的格式。下面是一个简单的示例，展示如何设置自定义的日志格式：
```python
import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
```
上述代码使用`format`参数设置了日志的输出格式。`%(asctime)s`用于显示时间戳，`%(levelname)s`用于显示日志级别，`%(message)s`用于显示日志消息。
### 4. 输出到文件
默认情况下，logging日志类将日志输出到标准输出。然而，在实际应用中，我们往往希望将日志记录到文件中，以便于查看和分析。下面是一个示例，展示如何将日志输出到文件：
```python
import logging
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.DEBUG)
```
上述代码使用`filename`参数指定了日志文件的名称为`app.log`。日志消息将被写入到该文件中。
### 5. 设置日志文件的大小和数量
在实际应用中，我们可能希望对日志文件的大小和数量进行限制，以避免日志文件过大或过多。为此，可以通过使用`RotatingFileHandler`类来实现日志文件的轮转。
```python
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=1024, backupCount=3)
```
上述代码创建了一个`RotatingFileHandler`对象，将日志消息写入到`app.log`文件中。`maxBytes`参数指定了每个日志文件的最大大小，单位为字节。`backupCount`参数指定了保留的日志文件数量。
### 6. 设置日志模块的root logger
日志模块的root logger是一个默认的logger，所有被创建的logger对象都是它的子logger。我们可以通过获取root logger并进行配置来设置全局的日志行为。
```python
import logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)
```
上述代码获取了root logger，并将其日志级别设置为DEBUG。通过这种方式，我们可以统一配置所有的logger对象。
### 7. 使用自定义logger
除了使用root logger外，我们还可以创建自定义的logger来记录日志，并根据需要进行单独的配置。以下是一个示例，展示如何创建一个自定义logger：
```python
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
```
上述代码创建了一个logger对象，使用`__name__`作为logger的名称，并将其日志级别设置为DEBUG。通过这种方式，我们可以根据需要对不同的模块或功能进行单独的日志配置。
### 8. 结语
通过配置logging日志类，我们可以更好地记录和处理应用程序的日志信息，提高代码的可读性、可维护性和可靠性。本文介绍了如何设置日志级别、输出格式、输出文件等操作，并给出了相应的示例代码。
希望这篇文章能够帮助你理解和使用Python 3中的logging日志类，从而更好地进行日志记录和调试。使用logging模块进行日志记录是一种优雅的方式，可以提高代码的质量和可维护性。