在Python中使用lib.utilsget_logger()函数记录关键步骤的日志

在Python中，记录关键步骤的日志对于调试和排查问题非常重要。使用lib.utils.get_logger()函数可以方便地创建一个日志记录器，并且可以配置日志级别、输出格式、日志文件等。

下面是一个使用例子，演示了如何在Python中使用lib.utils.get_logger()函数记录日志：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import logging
from lib.utils import get_logger

然后，我们可以在代码中的关键步骤处调用get_logger()函数来创建一个日志记录器：

logger = get_logger(__name__)

在上述代码中，__name__表示当前模块的名称，这样可以确保每个模块都有自己的日志记录器。

接下来，我们可以配置这个日志记录器，例如设置日志级别、输出格式和日志文件：

logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个日志处理器，将日志输出到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(console_handler)

# 创建一个日志处理器，将日志输出到文件
file_handler = logging.FileHandler('log.txt')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(file_handler)

在上述代码中，我们首先设置日志级别为DEBUG，这意味着所有级别的日志都会被记录下来。然后，我们创建一个日志处理器，并设置级别为INFO，表示只记录INFO级别及以上的日志。我们还为日志记录器设置了一个格式化器，用于指定日志的输出格式。

然后，我们创建第二个日志处理器，用于将日志输出到文件。我们同样设置了日志级别和格式化器。

最后，我们可以在代码中的关键步骤处使用logger记录日志：

logger.info('开始执行关键步骤')
# 执行关键步骤
logger.info('关键步骤执行完成')

在上述代码中，我们首先使用logger.info()函数记录日志，其中'开始执行关键步骤'是日志的消息内容。然后，我们执行了关键步骤。最后，我们再次使用logger.info()函数记录日志，表示关键步骤已经执行完成。

通过使用lib.utils.get_logger()函数和日志级别的配置，我们可以灵活地控制日志的输出。同时，将日志输出到控制台和文件中，可以更方便地查看和分析日志信息，有助于排查问题。

总结起来，使用lib.utils.get_logger()函数可以方便地创建日志记录器，并且可以配置日志级别、输出格式和日志文件。通过在关键步骤处记录日志，我们可以方便地进行调试和排查问题。