多用途的日志记录和处理：get_logger()函数在不同场景下的应用

get_logger()函数是一个多用途的日志记录和处理函数，它可以在不同场景下使用。下面是一些使用例子。

1. 命令行应用程序

import logging

def main():
    logger = get_logger('app')
    
    # ...
    
    logger.info('Application started')
    logger.debug('Debugging information')
    logger.warning('Warning message')
    logger.error('Error message')

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个例子中，通过使用get_logger()函数创建一个名为'app'的logger对象，可以在应用程序的各个部分使用该logger记录不同级别的日志信息。

2. Web应用程序

import logging

def handle_request(request):
    logger = get_logger('web')
    
    # ...
    
    logger.info('Request received')
    logger.debug('Request details: %s', request)
    
    # ...
    
    logger.info('Response sent')

在这个例子中，get_logger()函数用于创建一个名为'web'的logger对象，该对象可以被用于记录Web应用程序的请求和响应信息。

3. 脚本和模块

import logging

logger = get_logger(__name__)

def add(a, b):
    logger.debug('Adding %d and %d', a, b)
    return a + b

在这个例子中，get_logger()函数被用于创建一个与当前脚本或模块同名的logger对象。这样，可以通过该logger对象记录和追踪脚本或模块的执行过程和结果。

4. 并行处理和分布式系统

import logging

logger = get_logger('main')

def process_data(data):
    logger.info('Processing data: %s', data)
    
    # ...
    
    logger.info('Data processed')

if __name__ == '__main__':
    import multiprocessing
    
    # 创建多个进程，每个进程处理不同的数据

    processes = []
    for data in dataset:
        process = multiprocessing.Process(target=process_data, args=(data,))
        process.start()
        processes.append(process)
    
    # 等待所有进程结束
    for process in processes:
        process.join()

    logger.info('All processes completed')

在这个例子中，get_logger()函数被用于创建名为'main'的logger对象。在并行处理和分布式系统中，使用该logger对象可以方便地记录和跟踪各个进程的运行状态和结果。

在这些例子中，get_logger()函数起到了统一和简化日志记录和处理的作用。通过使用不同的name参数，可以创建不同的logger对象来区分不同模块、场景或任务的日志信息，并能够通过配置文件等方式来灵活地控制日志的输出和级别。