利用lib.utilsget_logger()函数实现Python中的定制化日志记录

在Python中，日志记录是一种重要的实践，用于跟踪程序的运行和调试。标准库logging提供了很多工具和功能来记录日志信息。然而，logging库的默认配置可能不足以满足实际需求，因此我们经常需要对其进行自定义以满足特定的日志记录需求。本文将介绍如何使用lib.utils.get_logger()函数实现Python中的定制化日志记录，并提供一个使用例子。

lib.utils.get_logger()函数是一个用于获取定制化日志记录器的方法。它接受两个可选的参数：log_level用于设置日志记录级别，默认为logging.INFO；log_file用于指定日志记录文件的路径，默认为当前路径。

首先，我们需要导入相应的模块：

import logging
from lib.utils import get_logger

然后，我们可以使用get_logger()函数来获取一个自定义的日志记录器：

logger = get_logger()

默认情况下，该记录器将会以INFO级别记录日志信息，并在控制台输出。

我们可以通过setLevel()方法设置日志记录器的级别：

logger.setLevel(logging.DEBUG)

这里我们将日志记录级别设置为DEBUG，这意味着该记录器将会记录所有的日志消息。

我们还可以通过addHandler()方法为日志记录器添加处理器来实现日志记录的输出方式。例如，我们可以添加一个文件处理器来将日志记录到文件中：

file_handler = logging.FileHandler('app.log')
logger.addHandler(file_handler)

这里我们创建了一个FileHandler对象来将日志记录输出到名为app.log的文件中，并将其添加到日志记录器中。

除了文件处理器，logging模块还提供了很多其他类型的处理器，如StreamHandler（将日志记录输出到控制台）和RotatingFileHandler（定期将记录写入一个新文件以控制文件大小）等。

我们还可以使用format()方法来指定日志记录的格式。例如，我们可以使用如下格式：

log_format = '[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s'
logger.setFormatter(logging.Formatter(log_format))

这里我们使用了一个包含日志级别、时间戳和消息的格式。

最后，我们可以通过logger对象的log()方法来记录日志消息：

logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')

以下是完整的示例代码：

import logging
from lib.utils import get_logger

logger = get_logger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)

file_handler = logging.FileHandler('app.log')
logger.addHandler(file_handler)

log_format = '[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s'
logger.setFormatter(logging.Formatter(log_format))

logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')

该示例将会在控制台输出所有日志消息，并将日志记录到app.log文件中。

通过使用lib.utils.get_logger()函数，我们可以方便地定制和配置日志记录器，以满足不同的需求。这使得日志记录变得更加灵活和实用。