啄木鸟社区里的Pythonic八荣八耻有一条：
以打印日志为荣 , 以单步跟踪为耻;
很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息既有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；
为什么不用print打印输出？
这种方式对于简单脚本型程序有用，但是如果是复杂的系统，最好不要用。首先，这些print是没用的输出，大量使用很有可能会被遗忘在代码里。再者，print 输出的所有信息都到了标准输出中，这将严重影响到你从标准输出中查看其它输出数据。
使用logging的优势：
a）你可以控制消息的级别，过滤掉那些并不重要的消息。
b）你可决定输出到什么地方，以及怎么输出。有许多的重要性别级可供选择，debug、info、warning、error 以及 critical。通过赋予 logger 或者 handler 不同的级别，你就可以只输出错误消息到特定的记录文件中，或者在调试时只记录调试信息。
下面让我们正式进入logging的世界：
主要包括四部分：
- Loggers: 可供程序直接调用的接口，app通过调用提供的api来记录日志
- Handlers: 决定将日志记录分配至正确的目的地
- Filters:对日志信息进行过滤， 提供更细粒度的日志是否输出的判断
- Formatters: 制定最终记录打印的格式布局
1）loggers
loggers 就是程序可以直接调用的一个日志接口，可以直接向logger写入日志信息。logger并不是直接实例化使用的，而是通过logging.getLogger(name)来获取对象，事实上logger对象是单例模式，logging是多线程安全的，也就是无论程序中哪里需要打日志获取到的logger对象都是同一个。但是不幸的是logger并不支持多进程，这个在后面的章节再解释，并给出一些解决方案。
【注意】loggers对象是有父子关系的，当没有父logger对象时它的父对象是root，当拥有父对象时父子关系会被修正。举个例子，logging.getLogger("abc.xyz") 会创建两个logger对象，一个是abc父对象，一个是xyz子对象，同时abc没有父对象，所以它的父对象是root。但是实际上abc是一个占位对象（虚的日志对象），可以没有handler来处理日志。但是root不是占位对象，如果某一个日志对象打日志时，它的父对象会同时收到日志，所以有些使用者发现创建了一个logger对象时会打两遍日志，就是因为他创建的logger打了一遍日志，同时root对象也打了一遍日志。
2）Handlers
Handlers 将logger发过来的信息进行准确地分配，送往正确的地方。举个栗子，送往控制台或者文件或者both或者其他地方(进程管道之类的)。它决定了每个日志的行为，是之后需要配置的重点区域。
每个Handler同样有一个日志级别，一个logger可以拥有多个handler也就是说logger可以根据不同的日志级别将日志传递给不同的handler。当然也可以相同的级别传递给多个handlers这就根据需求来灵活的设置了。
3）Filters
Filters 提供了更细粒度的判断，来决定日志是否需要打印。原则上handler获得一个日志就必定会根据级别被统一处理，但是如果handler拥有一个Filter可以对日志进行额外的处理和判断。例如Filter能够对来自特定源的日志进行拦截or修改甚至修改其日志级别（修改后再进行级别判断）。
logger和handler都可以安装filter甚至可以安装多个filter串联起来。
4） Formatters
Formatters 指定了最终某条记录打印的格式布局。Formatter会将传递来的信息拼接成一条具体的字符串，默认情况下Format只会将信息%(message)s直接打印出来。Format中有一些自带的LogRecord属性可以使用，如下表格:
一个Handler只能拥有一个Formatter 因此如果要实现多种格式的输出只能用多个Handler来实现。
上图只是一部分，更详细的在docs.python.org里找logging模块：
2. 日志级别
在记录日志时, 日志消息都会关联一个级别(“级别”本质上是一个非负整数)。系统默认提供了6个级别，它们分别是：
可以给日志对象(Logger Instance)设置日志级别，低于该级别的日志消息将会被忽略，也可以给Hanlder设置日志级别，对于低于该级别的日志消息, Handler也会忽略。
3. 常用函数
如果想要快速码代码，可以直接看第4节，基本使用
1）logging.basicConfig([**kwargs]):
为日志模块配置基本信息。设置后可以直接使用logging来打印日志
kwargs 支持如下几个关键字参数：
filename ：日志文件的保存路径。如果配置了些参数，将自动创建一个FileHandler作为Handler；
filemode ：日志文件的打开模式。 默认值为’a’，表示日志消息以追加的形式添加到日志文件中。如果设为’w’, 那么每次程序启动的时候都会创建一个新的日志文件；
format ：设置日志输出格式；
datefmt ：定义日期格式；
level ：设置日志的级别.对低于该级别的日志消息将被忽略；
stream ：设置特定的流用于初始化StreamHandler；
logging.basicConfig(level=log_level, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='parser_result.log', filemode='w') logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message')
注意打印日志时logging后跟的是小写的等级，设置等级时跟的时大写的等级
2）logging.getLogger([name])
创建Logger对象。日志记录的工作主要由Logger对象来完成。在调用getLogger时要提供Logger的名称（注：多次使用相同名称来调用getLogger，返回的是同一个对象的引用。），Logger实例之间有层次关系，这些关系通过Logger名称来体现，如：
p = logging.getLogger(“root”)
c1 = logging.getLogger(“root.c1”)
c2 = logging.getLogger(“root.c2”)
例子中，p是父logger, c1,c2分别是p的子logger。c1, c2将继承p的设置。如果省略了name参数, getLogger将返回日志对象层次关系中的根Logger。
3）logging.getLevelName(lvl)
获取日志级别对应的名称。例如：
1 import logging 2 3 #下面的结果都为DEBUG 4 print logging.getLevelName(10) 5 print logging.getLevelName(logging.DEBUG) 6 #下面的结果都为ERROR 7 print logging.getLevelName(40) 8 print logging.getLevelName(logging.ERROR)