pip._internal.utils.logging模块的多线程和多进程日志记录技巧

pip._internal.utils.logging模块是pip包中用来记录日志的模块，它提供了多线程和多进程日志记录的技巧，方便在并发环境中记录和追踪日志信息。

在多线程环境下，每个线程都可以独立的记录日志，为了保证线程安全性，pip._internal.utils.logging模块使用了线程本地存储（Thread-local storage）技术，即每个线程都有自己的日志记录器。我们可以使用logging.get_logger()函数获取当前线程的日志记录器，然后使用该记录器记录日志信息。

下面是一个使用多线程记录日志的示例：

import threading

import logging

def worker():

    logger = logging.getLogger()

    logger.info('This is a log from thread %s', threading.currentThread().name)

def main():

    # 创建日志记录器

    logging.basicConfig(level=logging.INFO)

    # 创建多个线程，并启动

    threads = []

    for i in range(5):

        t = threading.Thread(target=worker, name='Thread-{}'.format(i))

        threads.append(t)

        t.start()

    # 等待所有线程运行结束

    for t in threads:

        t.join()

if __name__ == '__main__':

    main()

上述示例中，首先创建了日志记录器，并设置记录器的日志级别为INFO。然后创建了5个线程，并启动它们，每个线程都会记录一条日志信息，日志中包含了当前线程的名称。最后，等待所有线程运行结束。

在多进程环境下，由于每个进程都有自己的地址空间，无法共享同一个日志记录器。为了解决这个问题，pip._internal.utils.logging模块使用了进程本地存储（Process-local storage）技术，即每个进程都有自己的日志记录器。我们可以使用logging.get_logger()函数获取当前进程的日志记录器，然后使用该记录器记录日志信息。

下面是一个使用多进程记录日志的示例：

import multiprocessing

import logging

def worker():

    logger = logging.getLogger()

    logger.info('This is a log from process %s', multiprocessing.current_process().name)

def main():

    # 创建日志记录器

    logging.basicConfig(level=logging.INFO)

    # 创建多个进程，并启动

    processes = []

    for i in range(5):

        p = multiprocessing.Process(target=worker, name='Process-{}'.format(i))

        processes.append(p)

        p.start()

    # 等待所有进程运行结束

    for p in processes:

        p.join()

if __name__ == '__main__':

    main()

上述示例中，首先创建了日志记录器，并设置记录器的日志级别为INFO。然后创建了5个进程，并启动它们，每个进程都会记录一条日志信息，日志中包含了当前进程的名称。最后，等待所有进程运行结束。

通过使用pip._internal.utils.logging模块提供的多线程和多进程日志记录技巧，我们可以在并发环境中方便地记录和追踪日志信息，从而更好地进行代码调试和问题排查。