实例揭示lib.utilsget_logger()函数的日志输出原理

在Python中，logging模块是一个强大的日志记录工具。它允许我们配置和记录各种级别的日志，以便我们在开发和调试中更好地理解代码的执行情况。而lib.utils.get_logger()函数是一个辅助函数，用于获取一个已经配置好的日志记录器对象。

lib.utils.get_logger()函数的日志输出原理如下：

1. get_logger()函数首先检查是否已经存在一个已配置的日志记录器对象。如果存在，直接返回该对象。

2. 如果不存在已配置的日志记录器对象，函数会创建一个新的日志记录器对象，并进行以下配置：

1. 设置日志记录的级别为DEBUG，即记录所有级别的日志。

2. 创建一个输出到控制台的日志处理器，并将其添加到日志记录器对象中。

3. 创建一个输出到文件的日志处理器，并将其添加到日志记录器对象中。

这样，当我们调用lib.utils.get_logger()函数时，它会返回一个已经配置好的日志记录器对象，我们可以直接使用该对象来记录日志。

下面是一个使用lib.utils.get_logger()函数的示例：

# utils.py
import logging

def get_logger():
    logger = logging.getLogger()
    
    # 检查是否已经存在配置好的日志处理器
    if not logger.handlers:
        # 配置日志记录的级别为DEBUG
        logger.setLevel(logging.DEBUG)
        
        # 创建一个输出到控制台的日志处理器
        console_handler = logging.StreamHandler()
        console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
        
        # 设置日志输出格式
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
        console_handler.setFormatter(formatter)
        
        # 添加日志处理器到日志记录器对象中
        logger.addHandler(console_handler)
        
        # 创建一个输出到文件的日志处理器，并添加到日志记录器对象中
        file_handler = logging.FileHandler('app.log')
        file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
        file_handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(file_handler)
    
    return logger

# main.py
from lib.utils import get_logger

def main():
    logger = get_logger()
    
    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')

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的示例中，lib.utils.get_logger()函数首先检查是否已经存在一个已配置的日志记录器对象，由于该函数在 次调用时并不存在已配置的日志记录器对象，它会创建一个新的日志记录器对象，并进行相应的配置。

然后，在main()函数中，我们通过调用get_logger()函数获取一个已配置好的日志记录器对象，并使用它来记录不同级别的日志。由于我们设置了日志记录级别为DEBUG，所以所有级别的日志都会被记录下来。

日志消息将同时输出到控制台和app.log文件中。控制台输出的格式为%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s，并按照时间戳、日志级别和消息内容的顺序进行显示。

通过使用lib.utils.get_logger()函数，我们可以方便地获取一个已经配置好的日志记录器对象，并在开发和调试过程中灵活地记录和查看日志信息，以帮助我们更好地理解和追踪代码的执行情况。