1. 背景介绍
在Python中，`logging`模块是一个非常常用的日志模块，可以帮助开发者将软件中产生的各种信息记录下来，以便后续的分析和排错。`logging`模块的使用非常灵活，支持多种记录方式和多种日志级别，并且还可以自定义记录格式等等。然而，使用`logging`模块时，常常需要在每个文件中初始化日志对象和配置日志信息，这样会导致开发者每次新建一个文件时都需要重复这些操作，非常繁琐。
针对这个问题，本文将介绍如何将`logging`模块封装成一个单独的模块，以便在新建文件时直接调用已经封装好的日志模块，从而大大提高开发效率。
2. 模块封装
2.1 实现思路
将`logging`模块封装成单独模块的实现思路如下：
1. 定义一个`logger`对象，并设置其级别、输出格式及处理器等属性。
2. 将`logger`对象封装在函数中，函数的输入参数包括日志级别、日志信息、日志输出方式等。函数在被调用时，会根据输入参数动态地配置`logger`对象并输出日志。
3. 在其他文件中引用封装好的日志模块时，只需导入相应的封装函数，并调用该函数即可。
2.2 封装代码实现
下面是`logger`模块的封装代码实现，保存在`utils/logger.py`文件中：
import logging
def init_logger(log_level='INFO', log_filepath=None):
"""
初始化日志模块
:param log_level: 日志级别
:param log_filepath: 日志输出路径
:return: 日志对象
"""
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(log_level.upper())
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
if log_filepath:
file_handler = logging.FileHandler(log_filepath)
file_handler.setLevel(log_level.upper())
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
else:
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(log_level.upper())
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
return logger
函数`init_logger`的输入参数包括日志级别和日志输出路径。该函数会根据输入参数动态地配置`logger`对象，并返回该对象供日志输出使用。
下面对该函数的主要部分进行解释：
- `logger = logging.getLogger(__name__)`：获取`logger`对象，`__name__`表示当前模块的名称。
- `logger.setLevel(log_level.upper())`：设置日志级别，这里采用了`upper()`方法将日志级别字符串转换为大写，以避免大小写不一致的问题。
- `formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')`：设置日志输出的格式，其中`asctime`表示日志记录的时间，`levelname`表示日志级别，`message`表示日志信息。
- `if log_filepath:`：如果日志输出路径不为空，则将日志输出到文件中，否则将日志输出到控制台。其中`logging.FileHandler(log_filepath)`表示输出到文件，`logging.StreamHandler()`表示输出到控制台。
- `handler.setLevel(log_level.upper())`：设置输出handler的日志级别，保证输出的日志符合我们设置的日志级别要求。
- `handler.setFormatter(formatter)`：设置handler输出格式。
3. 动态切换日志级别
3.1 实现思路
动态切换日志级别是指在程序执行过程中，可以根据需要调整日志输出的级别。例如，在开发调试时，工程师常常需要将日志级别设置为`DEBUG`来输出更加详细的信息，以便进行问题排查和修复。而在生产环境中，一般会将日志级别设置为`WARNING`或`ERROR`，以避免过多的日志输出，影响系统性能。
为了实现动态切换日志级别，我们需要修改封装好的日志模块，使其支持动态修改日志级别。
3.2 修改代码实现
下面是修改后的`logger`模块的代码实现，保存在`utils/logger.py`文件中：
import logging
logger = None
def init_logger(log_level='INFO', log_filepath=None):
"""
初始化日志模块
:param log_level: 日志级别
:param log_filepath: 日志输出路径
:return: 日志对象
"""
global logger
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(log_level.upper())
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
if log_filepath:
file_handler = logging.FileHandler(log_filepath)
file_handler.setLevel(log_level.upper())
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)
else:
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(log_level.upper())
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)
return logger
def set_log_level(log_level):
"""
动态修改日志级别
:param log_level: 日志级别
"""
logger.setLevel(log_level.upper())
与之前的代码相比，主要修改在全局变量`logger`和函数`set_log_level`中。因为需要在不同的模块中动态修改日志级别，全局变量`logger`需要定义在模块外部，以保证不同的模块可以引用同一个`logger`对象。函数`set_log_level`接收一个日志级别作为参数，并将该日志级别设置为当前`logger`对象的级别，从而实现动态修改日志级别的功能。
4. 可复用性和扩展性
4.1 可复用性
将`logging`模块封装成单独模块的实现思路非常简单，只需要定义一个`logger`对象并设置其属性，然后将其封装在一个函数中即可。因此，整个封装过程非常容易应用到其他项目中，且不受任何限制。
4.2 扩展性
由于`logging`模块非常灵活，可以支持多种功能，因此封装的`logger`模块也具有很好的扩展性。例如，我们可以增加一个函数用于设置日志存储时间、增加日志归档等操作，以便更好地管理和分析日志。
5. 总结
本文介绍了如何将`logging`模块封装成单独的模块，并实现了动态切换日志级别的功能。通过封装后的日志模块，可以使得开发者在新建文件时，无需重复地初始化日志对象和配置日志信息，从而提高开发效率。同时，我们还探讨了封装后的日志模块的可复用性和扩展性，使得该模块具备了更好的通用性和应用价值。
在实际开发过程中，良好的日志记录是非常重要的，它可以帮助我们及时发现问题、分析问题和解决问题，保证软件质量和用户体验。因此，我们建议开发过程中养成良好的日志记录习惯，并合理配置日志输出级别和存储方式，以便满足不同场景下的需求。