一 日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL

ERROR = 40

WARNING = 30 #WARN = WARNING

INFO = 20

DEBUG = 10

NOTSET = 0 #不设置

二 默认级别为warning，默认打印到终端

import logging

logging.debug('调试debug')

logging.info('消息info')

logging.warning('警告warn')

logging.error('错误error')

logging.critical('严重critical')

'''

WARNING:root:警告warn

ERROR:root:错误error

CRITICAL:root:严重critical

'''

三 为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有

filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。

filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。

format：指定handler使用的日志显示格式。

datefmt：指定日期时间格式。

level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别

stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

#格式

%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看

%(levelno)s：数字形式的日志级别

%(levelname)s：文本形式的日志级别

%(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有

%(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s：调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s：调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d：线程ID。可能没有

%(threadName)s：线程名。可能没有

%(process)d：进程ID。可能没有

%(message)s：用户输出的消息
可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有

filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。

filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。

format：指定handler使用的日志显示格式。

datefmt：指定日期时间格式。

level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别

stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

#格式

%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看

%(levelno)s：数字形式的日志级别

%(levelname)s：文本形式的日志级别

%(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有

%(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s：调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s：调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d：线程ID。可能没有

%(threadName)s：线程名。可能没有

%(process)d：进程ID。可能没有

%(message)s：用户输出的消息

#======介绍

可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有

filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。

filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。

format：指定handler使用的日志显示格式。

datefmt：指定日期时间格式。

level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别

stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：

%(name)s Logger的名字

%(levelno)s 数字形式的日志级别

%(levelname)s 文本形式的日志级别

%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有

%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s 调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d 线程ID。可能没有

%(threadName)s 线程名。可能没有

%(process)d 进程ID。可能没有

%(message)s用户输出的消息

#========使用

import logging

logging.basicConfig(filename='access.log',

                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

                    level=10)

logging.debug('调试debug')

logging.info('消息info')

logging.warning('警告warn')

logging.error('错误error')

logging.critical('严重critical')

#========结果

access.log内容:

2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test:  调试debug

2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test:  消息info

2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test:  警告warn

2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test:  错误error

2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test:  严重critical

part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置
#======介绍

可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有

filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。

filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。

format：指定handler使用的日志显示格式。

datefmt：指定日期时间格式。

level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别

stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：

%(name)s Logger的名字

%(levelno)s 数字形式的日志级别

%(levelname)s 文本形式的日志级别

%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有

%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s 调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d 线程ID。可能没有

%(threadName)s 线程名。可能没有

%(process)d 进程ID。可能没有

%(message)s用户输出的消息

#========使用

import logging

logging.basicConfig(filename='access.log',

                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

                    level=10)

logging.debug('调试debug')

logging.info('消息info')

logging.warning('警告warn')

logging.error('错误error')

logging.critical('严重critical')

#========结果

access.log内容:

2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test:  调试debug

2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test:  消息info

2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test:  警告warn

2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test:  错误error

2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test:  严重critical

part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象

原理图：https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7

 
#logger：产生日志的对象

#Filter：过滤日志的对象

#Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端

#Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式

'''
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
'''

import logging

#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger=logging.getLogger(__file__)

#2、Filter对象：不常用，略

#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件
h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件
h3=logging.StreamHandler() #打印到终端

#4、Formatter对象：日志格式
formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)

#5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
h3.setFormatter(formmater3)

#6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(10)

#7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')

'''

critical=50

error =40

warning =30

info = 20

debug =10

'''

import logging

#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出

logger=logging.getLogger(__file__)

#2、Filter对象：不常用，略

#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出

h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件

h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件

h3=logging.StreamHandler() #打印到终端

#4、Formatter对象：日志格式

formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s :  %(message)s',

                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)

#5、为Handler对象绑定格式

h1.setFormatter(formmater1)

h2.setFormatter(formmater2)

h3.setFormatter(formmater3)

#6、将Handler添加给logger并设置日志级别

logger.addHandler(h1)

logger.addHandler(h2)

logger.addHandler(h3)

logger.setLevel(10)

#7、测试

logger.debug('debug')

logger.info('info')

logger.warning('warning')

logger.error('error')

logger.critical('critical')

五 Logger与Handler的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).

#验证
import logging

form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(form)
# ch.setLevel(10)
ch.setLevel(20)

l1=logging.getLogger('root')
# l1.setLevel(20)
l1.setLevel(10)
l1.addHandler(ch)

l1.debug('l1 debug')

重要，重要，重要！！！

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).

#验证

import logging

form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(form)

# ch.setLevel(10)

ch.setLevel(20)

l1=logging.getLogger('root')

# l1.setLevel(20)

l1.setLevel(10)

l1.addHandler(ch)

l1.debug('l1 debug')

六 Logger的继承（了解）

import logging

formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(formatter)

logger1=logging.getLogger('root')
logger2=logging.getLogger('root.child1')
logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')

logger1.addHandler(ch)
logger2.addHandler(ch)
logger3.addHandler(ch)
logger1.setLevel(10)
logger2.setLevel(10)
logger3.setLevel(10)

logger1.debug('log1 debug')
logger2.debug('log2 debug')
logger3.debug('log3 debug')
'''
2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
'''

import logging

formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(formatter)

logger1=logging.getLogger('root')

logger2=logging.getLogger('root.child1')

logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')

logger1.addHandler(ch)

logger2.addHandler(ch)

logger3.addHandler(ch)

logger1.setLevel(10)

logger2.setLevel(10)

logger3.setLevel(10)

logger1.debug('log1 debug')

logger2.debug('log2 debug')

logger3.debug('log3 debug')

'''

2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test:  log1 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug

'''

七 应用

"""
logging配置
"""

import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录

logfile_name = 'all2.log' # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {},
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path, # 日志文件
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
},
}

def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()

logging配置文件

"""

logging配置

"""

import os

import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \

                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录

logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个

if not os.path.isdir(logfile_dir):

    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径

logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典

LOGGING_DIC = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

        'standard': {

            'format': standard_format

        },

        'simple': {

            'format': simple_format

        },

    },

    'filters': {},

    'handlers': {

        #打印到终端的日志

        'console': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕

            'formatter': 'simple'

        },

        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志

        'default': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件

            'formatter': 'standard',

            'filename': logfile_path,  # 日志文件

            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M

            'backupCount': 5,

            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了

        },

    },

    'loggers': {

        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

    },

}

def load_my_logging_cfg():

    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置

    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例

    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':

    load_my_logging_cfg()

"""
MyLogging Test
"""

import time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置

logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例

def demo():
logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试开始。。。")
for i in range(10):
logger.debug("i:{}".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试结束。。。")

if __name__ == "__main__":
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()

使用

"""

MyLogging Test

"""

import time

import logging

import my_logging  # 导入自定义的logging配置

logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例

def demo():

    logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))

    logger.info("中文测试开始。。。")

    for i in range(10):

        logger.debug("i:{}".format(i))

        time.sleep(0.2)

    else:

        logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))

    logger.info("中文测试结束。。。")

if __name__ == "__main__":

    my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置

    demo()

注意注意注意：

#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理

#2、我们需要解决的问题是：
1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

2、拿到logger对象来产生日志
logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的
于是我们要获取不同的logger对象就是
logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key
'loggers': {
'l1': {
'handlers': ['default', 'console'], #
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
'l2: {
'handlers': ['default', 'console' ],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递
},
'l3': {
'handlers': ['default', 'console'], #
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},

}

#我们的解决方式是，定义一个空的key
'loggers': {
'': {
'handlers': ['default', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': True,
},

}

这样我们再取logger对象时
logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

!!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！

注意注意注意：

#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理

#2、我们需要解决的问题是：

    1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

    2、拿到logger对象来产生日志

    logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的

    按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的

    于是我们要获取不同的logger对象就是

    logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

    但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key

 'loggers': {

        'l1': {

            'handlers': ['default', 'console'],  #

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

        'l2: {

            'handlers': ['default', 'console' ],

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

        'l3': {

            'handlers': ['default', 'console'],  #

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

}

#我们的解决方式是，定义一个空的key

    'loggers': {

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,

        },

}

这样我们再取logger对象时

logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置
另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样

#logging_config.py
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
'[%(levelname)s][%(message)s]'
},
'simple': {
'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
},
'collect': {
'format': '%(message)s'
}
},
'filters': {
'require_debug_true': {
'()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
},
},
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'filters': ['require_debug_true'],
'class': 'logging.StreamHandler',
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 3,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
#打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
'error': {
'level': 'ERROR',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
#打印到文件的日志
'collect': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'formatter': 'collect',
'encoding': "utf-8"
}
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console', 'error'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': True,
},
#logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
'collect': {
'handlers': ['console', 'collect'],
'level': 'INFO',
}
},
}

# -----------
# 用法:拿到俩个logger

logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志
collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志

#logging_config.py

LOGGING = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

        'standard': {

            'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'

                      '[%(levelname)s][%(message)s]'

        },

        'simple': {

            'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

        },

        'collect': {

            'format': '%(message)s'

        }

    },

    'filters': {

        'require_debug_true': {

            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',

        },

    },

    'handlers': {

        #打印到终端的日志

        'console': {

            'level': 'DEBUG',

            'filters': ['require_debug_true'],

            'class': 'logging.StreamHandler',

            'formatter': 'simple'

        },

        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志

        'default': {

            'level': 'INFO',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切

            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件

            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M

            'backupCount': 3,

            'formatter': 'standard',

            'encoding': 'utf-8',

        },

        #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志

        'error': {

            'level': 'ERROR',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切

            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件

            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M

            'backupCount': 5,

            'formatter': 'standard',

            'encoding': 'utf-8',

        },

        #打印到文件的日志

        'collect': {

            'level': 'INFO',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切

            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),

            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M

            'backupCount': 5,

            'formatter': 'collect',

            'encoding': "utf-8"

        }

    },

    'loggers': {

        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置

        '': {

            'handlers': ['default', 'console', 'error'],

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,

        },

        #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置

        'collect': {

            'handlers': ['console', 'collect'],

            'level': 'INFO',

        }

    },

}

# -----------

# 用法:拿到俩个logger

logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志

collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志

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