摘要by crazyhacking：

与log4cxx一样，分为三个部分，logger, handler,formatter.

详细内容参考：1官网    2 log4cxx

一   简单示例 

    import logging

    

    logger = logging.getLogger()  # 生成一个日志对象

    # logfile是一个全局变量，它就是一个文件名，如：'crawl.log'

    logfile = 'test.log'

    # 生成一个Handler。logging支持许多Handler，

    # 象FileHandler, SocketHandler, SMTPHandler等，我由于要写

    # 文件就使用了FileHandler。    

    hdlr = logging.FileHandler('sendlog.txt')

    # 成一个格式器，用于规范日志的输出格式。如果没有这行代码，那么缺省的

    # 格式就是："%(message)s"。也就是写日志时，信息是什么日志中就是什么，

    # 没有日期，没有信息级别等信息。logging支持许多种替换值，详细请看

    # Formatter的文档说明。这里有三项：时间，信息级别，日志信息

    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')

    # 将格式器设置到处理器上

    hdlr.setFormatter(formatter)

    # 将处理器加到日志对象上

    logger.addHandler(hdlr)

    # 设置日志信息输出的级别。logging提供多种级别的日志信息，如：NOTSET, 

    # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL等。每个级别都对应一个数值。

    # 如果不执行此句，缺省为30(WARNING)。可以执行：logging.getLevelName

    # (logger.getEffectiveLevel())来查看缺省的日志级别。日志对象对于不同

    # 的级别信息提供不同的函数进行输出，如：info(), error(), debug()等。当

    # 写入日志时，小于指定级别的信息将被忽略。因此为了输出想要的日志级别一定

    # 要设置好此参数。这里我设为NOTSET（值为0），也就是想输出所有信息

    logger.setLevel(logging.NOTSET)

 二  使用配置文件

实际运用中，我们可能需要将日志的配置信息独立出来，这时候我们就需要用到logging的另一个功能：

test.py

# test.pyimport loggingimport logging.configlogging.config.fileConfig("logging.conf")#使用logger_examplelogger = logging.getLogger("example")#"application" codelogger.debug("debug message")logger.info("info message")logger.warn("warn message")logger.error("error message")logger.critical("critical message")

#默认的调用[logger_root]，也就是说如果logger名字不是conf文件中已有的，那么使用logger_root的相关配置信息logHello = logging.getLogger("hello")logHello.info("Hello world!")

 

logging.conf配置文件：

# logging.conf#1.  建立logger[loggers]keys=root,example#2.  建立handler---输出位置[handlers]keys=consoleHandler,rotateFileHandler#终端输出[handler_consoleHandler]class=StreamHandlerlevel=DEBUGformatter=simpleFormatterargs=(sys.stdout,)#文件输出[handler_rotateFileHandler]class=handlers.RotatingFileHandlerlevel=DEBUGformatter=simpleFormatterargs=('ip_place.log', 'a', 200000, 9)#3.  建立formatters[formatters]keys=simpleFormatter[formatter_simpleFormatter]format=[%(asctime)s](%(levelname)s)%(name)s : %(message)s#4.  建立logger与handler的联系[logger_root]level=DEBUGhandlers=consoleHandler[logger_example]level=DEBUGhandlers=rotateFileHandlerqualname=examplepropagate=0

转载自：

详细说明参考 ：    

一个例子：

使用python的logging模块

一、从一个使用场景开始

开发一个日志系统， 既要把日志输出到控制台， 还要写入日志文件

Python代码

1. import logging
3. # 创建一个logger
4. logger = logging.getLogger('mylogger')
5. logger.setLevel(logging.DEBUG)
7. # 创建一个handler，用于写入日志文件
8. fh = logging.FileHandler('test.log')
9. fh.setLevel(logging.DEBUG)
11. # 再创建一个handler，用于输出到控制台
12. ch = logging.StreamHandler()
13. ch.setLevel(logging.DEBUG)
15. # 定义handler的输出格式
16. formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
17. fh.setFormatter(formatter)
18. ch.setFormatter(formatter)
20. # 给logger添加handler
21. logger.addHandler(fh)
22. logger.addHandler(ch)
24. # 记录一条日志
25. logger.info('foorbar')  

复制代码

运行后， 在控制台和日志文件都有一条日志：

Java代码  

1.2011-08-31 19:18:29,816 - mylogger - INFO - foorbar  

2011-08-31 19:18:29,816 - mylogger - INFO - foorbar 

二、logging模块的API

结合上面的例子，我们说下几个最常使用的API

logging.getLogger([name])

返回一个logger实例，如果没有指定name，返回root logger。

只要name相同，返回的logger实例都是同一个而且只有一个，即name和logger实例是

一一对应的。这意味着，无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name，就能得到 

同一个logger实例

 

Logger.setLevel(lvl)

设置logger的level， level有以下几个级别：

NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL

如果把looger的级别设置为INFO， 那么小于INFO级别的日志都不输出， 大于等于INFO级

别的日志都输出

Python代码

1. logger.debug("foobar")    # 不输出 
2. logger.info("foobar")        # 输出
3. logger.warning("foobar") # 输出
4. logger.error("foobar")      # 输出
5. logger.critical("foobar")    # 输出

复制代码

Logger.addHandler(hdlr)

logger可以雇佣handler来帮它处理日志， handler主要有以下几种：

StreamHandler: 输出到控制台

FileHandler:   输出到文件

handler还可以设置自己的level以及输出格式。

logging.basicConfig([**kwargs])

* 这个函数用来配置root logger， 为root logger创建一个StreamHandler， 

   设置默认的格式。

* 这些函数： logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、

   logging.error()、logging.critical() 如果调用的时候发现root logger没有任何 

   handler， 会自动调用basicConfig添加一个handler

* 如果root logger已有handler， 这个函数不做任何事情

使用basicConfig来配置root logger的输出格式和level：

Python代码

1. import logging
2. logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)
3. logging.debug('This message should appear on the console')

复制代码

三、关于root logger以及logger的父子关系

 

前面多次提到root logger， 实际上logger实例之间还有父子关系， root logger就是处于

最顶层的logger， 它是所有logger的祖先。如下图: 

root logger是默认的logger

如果不创建logger实例， 直接调用logging.debug()、logging.info()logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数，

那么使用的logger就是 root logger， 它可以自动创建，也是单实例的。

如何得到root logger

通过logging.getLogger()或者logging.getLogger("")得到root logger实例。

默认的level

root logger默认的level是logging.WARNING

如何表示父子关系

logger的name的命名方式可以表示logger之间的父子关系. 比如：

parent_logger = logging.getLogger('foo')

child_logger = logging.getLogger('foo.bar')

什么是effective level

logger有一个概念，叫effective level。 如果一个logger没有显示地设置level，那么它就

用父亲的level。如果父亲也没有显示地设置level， 就用父亲的父亲的level，以此推....

最后到达root logger，一定设置过level。默认为logging.WARNING

child loggers得到消息后，既把消息分发给它的handler处理，也会传递给所有祖先logger处理， 

来看一个例子

Python代码

2. import logging
4. # 设置root logger
5. r = logging.getLogger()
6. ch = logging.StreamHandler()
7. ch.setLevel(logging.DEBUG)
8. formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
9. ch.setFormatter(formatter)
10. r.addHandler(ch)
12. # 创建一个logger作为父亲
13. p = logging.getLogger('foo')
14. p.setLevel(logging.DEBUG)
15. ch = logging.StreamHandler()
16. ch.setLevel(logging.DEBUG)
17. formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
18. ch.setFormatter(formatter)
19. p.addHandler(ch)
21. # 创建一个孩子logger
22. c = logging.getLogger('foo.bar')
23. c.debug('foo')  

复制代码

输出如下：

Python代码

1. 2011-08-31 21:04:29,893 - foo
2. 2011-08-31 21:04:29,893 - DEBUG - foo

复制代码

可见， 孩子logger没有任何handler，所以对消息不做处理。但是它把消息转发给了它的父

亲以及root logger。最后输出两条日志。

转自：http://bbs.chinaunix.net/thread-3590256-1-1.html