在实际应用中，日志文件十分重要，通过日志文件，我们知道程序运行的细节；同时，当程序出问题时，我们也可以通过日志快速定位问题所在。在我们写程序时，也可以借助 logging 模块的输出信息来调试代码。
但是很多人还是在程序中使用print()函数来输出一些信息，比如：
这样用的话缺点很明显，当程序写好运行时，我们要把这些print()函数删掉，在简单的的程序中用还行，当程序比较复杂时，这个办法很低效。
如果使用 logging 模块，看看效果
运行结果如下：
你也许会问，这和 print() 函数有什么区别呢？区别就在于，logging模块可以通过改变level来控制一些语句是否被输出，比如当我们把level改成DEBUG级别:
得到输出如下:
logging 模块是python自带的一个包，因此在使用的时候，不必安装，只需要import即可。有5个level，分别是debug，主要是查看一下程序运行的信息，一般是调试程序要看的信息；info，是我们看程序是否如预料执行的信息；warn，意料之外的，但是不影响程序运行； error 和 critical 就是一些比较严重的问题，会影响程序运行。默认leval是warn，这个时候debug级别和info级别就不会被输出到日志里了。如果想要看到这些信息，就需要进行一些设置。
我们主要调用 basicConfig(***kwargs*) 这个函数对 logging 进行设置。
常用的参数如下:
我们通过调整format，可以输出我们想要的格式，比如：
结果是：
这就是在 format 参数中设置了时间的，所以得到了时间，我们可以输出多种想要的信息
总结：
本文主要介绍了 logging 模块的基础用法，除非是自己写的小脚本中我们使用print()函数，其他情况下最好还是用logging模块来打印信息，输出日志吧。
从事与软件相关工作的人，应该都听过“日志”一词。
日志就是跟踪软件运行时事件的方法，为了能够在程序运行过程中记录错误。
通过日志记录程序的运行，方便我们查询信息，以便追踪问题、进行维护和调试、还是数据分析。
并且各编程语言都形成了各自的日志体系和相应的框架。
日志的作用总结：
首先我们要树立一个观点，那就是“不是为了记录日志而记录日志，日志也不是随意记的”。要实现能够只通过日志文件还原整个程序执行的过程，达到能透明地看到程序里执行情况，每个线程每个过程到底执行结果的目的。日志就像飞机的黑匣子一样，应当能够复原异常的整个现场乃至细节。
在项目中，日志这个功能非常重要，我们要重视起来。
在Python中，使用logging模块来进行日志的处理。
logging是Python的内置模块，主要用于将日志信息进行格式化内容输出，可将格式化内容输出到文件，也可输出到屏幕。
我们在开发过程中，常用print()函数来进行调试，但是在实际应用的部署时，我们要将日志信息输出到文件中，方便后续查找以及备份。
在我们使用日志管理时，我们也可以将日志格式化成Json对象转存到ELK中方便图形化查看及管理。
logging模块将日志系统从高向低依次定义了四个类，分别是logger（日志器）、handler（处理器）、filter(过滤器)和formatter(格式器)。其中由日志器生成的实例将接管原本日志记录函数logging.log的功能。
说明：
我们先来思考下下面的两个问题：
在软件开发阶段或部署开发环境时，为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性，我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析，这是非常耗费机器性能的。
当应用程序正式发布或在生产环境部署应用程序时，我们通常只需要记录应用程序的异常信息、错误信息等，这样既可以减小服务器的I/O压力，也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。
那么怎样才能在不改动应用程序代码的情况下，根据事件的重要性或者称之为等级，实现在不同的环境中，记录不同详细程度的日志呢？
这就是日志等级的作用了，我们通过配置文件指定我们需要的日志等级就可以了。
说明：
总结：
开发应用程序时或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息，可以方便进行开发或部署调试。 应用上线或部署生产环境时，应用使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志，来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。 日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。 不同的应用程序所定义的日志等级会有所差别，根据实际需求来决定。
