本文没有固定的主题，都是在开发过程中总结发现的一些tips，写在这里，一方面是做笔记，另一方面也希望能帮到他人（持续更新）。
1、logging模块
1.1 python的logging模块是线程安全的
python的logging模块是线程安全的，多个线程调用同一个Logger对象打印日志并不会造成混乱。他的线程安全是通过锁机制来维护的，在handler对象中定义了一个threading.RLock对象保证同一时刻只有一个线程写文件(所有的handler都是logging.Handler的子类，这个所对象是在logging.Handler中定义的)。需要注意的是，python的logging模块不是进程安全的，如果多个进程访问，则会出现打印到一起的现象。如果需要使用进程安全的日志，可以使用multiprocessing模块提供的get_logger()方法获取日志对象打印日志。
1.2 关于logger的继承关系
python中logger的继承关系是根据名字来确定的。例如，名为"a.b"的logger是名为"a"的logger的子logger，而所有的logger都有一个公共的祖先，名为root。默认情况下，logger默认会进行消息传递的，也就是说如果level允许，一个消息会传递给所有存在的父logger进行打印，root logger默认初始化为错误流打印。这有可能会引发一个问题：假如你定义的logger打印的消息等级在root中也允许，那么这个消息在打印你自己的logger的同时，也会打印到root logger。避免这个问题的方法就是设置logger的propagate属性为0，关闭递归。
1.3 关于logger的性能
这里只针对FileHandler进行说明，logging中的FileHandler是继承自StreamHandler的。在后者中，每写一条记录，就会调用flush()方法写入，也就是说对于FileHandler，每写一条记录都会访问一次磁盘，这对于大数据量开销是很大的。所以，在大量数据的时候，最好将多条记录拼接成一条进行写入。另外，由于handler是采用锁机制解决多线程问题，所以如果访问logger的线程特别多，也很有可能造成性能瓶颈，多线程写入不一定会比单线程要快（我当时处理的是大概每秒钟要写1w-2w多次，单线程测试的时候应该没啥问题，可后来系统上线之后，发现性能下降了很多，hold不住了，后来发现是多线程竞争锁导致性能的下降。最后改成了多进程，单个进程来写文件）。
1.4 关于logger的其他说明
logging模块有一个raiseExceptions属性来控制是否打印异常，默认情况下，raiseExceptions=1会将异常打印至stderr（logging.Handler中实现）。logger中最容易出现的错误就是编码错误，尤其是当数据来源不受控的时候。默认情况下，FileHandler使用utf-8编码，会尝试将输入的所有东西转化为utf-8编码，如果转码失败，就会将这个异常打印纸stderr(如果raiseExceptions=1)。当然，FileHandler的编码是可以设置的。但是，所以，在使用FileHandler或者其子类的时候，尽量将传入内容转化为想要的编码（编码问题下面会讲到，我当时就是因为编码问题，大量日志直接打入了错误流，相当郁闷）。
