PythonLOGGING模块的多线程和多进程日志记录方式

Python的logging模块可以很方便地记录程序运行过程中的各种信息，包括调试信息、错误信息等。同时，logging模块也支持多线程和多进程环境下的日志记录。

在多线程环境下，多个线程可能同时进行日志记录操作，如果不加以处理，可能会导致日志记录的内容交织在一起，难以阅读。为了解决这个问题，logging模块提供了一个ThreadHandler类，它是logging.Handler的子类，可以在多线程环境下线程安全地记录日志。

下面是一个使用ThreadHandler的例子：

import logging
import threading

def worker():
    logger = logging.getLogger()
    handler = logging.ThreadHandler()
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    
    logger.debug('This is a debug message.')

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

在上面的例子中，我们创建了5个线程，并且每个线程都会调用worker函数进行日志记录。在worker函数中，我们首先获取当前线程的logger对象，然后创建一个ThreadHandler对象，并将其设置为logger的handler。最后，我们使用logger.debug方法记录一条日志。

在多进程环境下，不同的进程可能同时进行日志记录操作，为了确保日志记录的正确性，logging模块提供了一个multiprocessing模块的QueuedHandler类，可以在多进程环境下进程安全地记录日志。

下面是一个使用QueuedHandler的例子：

import logging
import multiprocessing

def worker():
    logger = logging.getLogger()
    handler = multiprocessing.QueueHandler()
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    
    logger.debug('This is a debug message.')

processes = []
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()
    processes.append(p)

for p in processes:
    p.join()

在上面的例子中，我们创建了5个进程，并且每个进程都会调用worker函数进行日志记录。在worker函数中，我们首先获取当前进程的logger对象，然后创建一个QueueHandler对象，并将其设置为logger的handler。最后，我们使用logger.debug方法记录一条日志。

总结来说，Python的logging模块提供了ThreadHandler和QueuedHandler两个类来支持多线程和多进程环境下的日志记录。使用这两个类可以确保在多线程和多进程环境下日志记录的正确性和线程安全性。