开门见山，直接进入话题，最近一直在用Airtest开源项目写自动化测试脚本，然后遇到了日志处理的问题，官方文档一直没见有说明，就自己去学习了下。在python中日志处理方式一般是用自带的logging包(airtest项目中也是用到此方法)来实现的，常用方法有两类：
一.使用logging提供的模块级别的函数
二.使用Logging日志系统的四大组件即日志流处理流程
接下来就对这个logging包具体使用进行总结下。会分3篇进行。
第一篇 logging使用方法一(模块级别函数basicConfig)
1.日志级别有哪些？
日志等级 | 描述 |
DEBUG | 最详细的日志信息 |
INFO | 信息详细程度仅次于DEBUG |
WARNING | 某些不期望的事情发生时记录的信息 |
ERROR | 严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息 |
CRITICAL | 发生严重错误，应用程序不能继续运行时记录的信息 |
上面列表中的日志等级是从上到下依次升高的，即：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL，而日志的信息量是依次减少的(比如设置了INFO级别，则日志中只能看到INFO级别之后的所有级别日志，看不到DEBUG级别的日志)；
代码示例：
import logging
level=40
logging.log(level,'自定义日志级别')
logging.debug('这里是debug信息') #10
logging.info('这里是info信息') #20
logging.warning('这里是warning信息') #30
logging.error('这里是error信息') #40
logging.critical('这里是critical信息') #50输出：
ERROR:root:自定义日志级别
WARNING:root:这里是warning信息
ERROR:root:这里是error信息
CRITICAL:root:这里是critical信息注意：因为默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中非文件内，且logging默认设置日志级别是warning，则只显示大于等于WARNING级别的日志。
logging.log是自定义级别，参数中如果level>=30(WARNING级别数值) 则输出日志到控制台，如果<30则不输出同debug、info一致。
各个级别对应的数值，可以查看logging源码，截取如下：
CRITICAL = 50
FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30
WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 02.日志怎么配置？ 需要用到logging.basicConfig(**kwargs)方法
logging.basicConfig() 不指定任何参数表示使用默认配置。
basicConfig用来指定“需要记录的日志级别”、“日志的格式”、“日志输出的位置”、“日志文件的打开模式”等信息。
代码示例：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format="%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s",
datefmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %a'
)
level=40
logging.log(level,'自定义日志级别')
logging.debug('这里是debug信息') #10
logging.info('这里是info信息') #20
logging.warning('这里是warning信息') #30
logging.error('这里是error信息') #40
logging.critical('这里是critical信息') #50输出：
2019-10-11 15:53:03 Fri root ERROR 自定义日志级别
2019-10-11 15:53:03 Fri root INFO 这里是info信息
2019-10-11 15:53:03 Fri root WARNING 这里是warning信息
2019-10-11 15:53:03 Fri root ERROR 这里是error信息
2019-10-11 15:53:03 Fri root CRITICAL 这里是critical信息从代码和输出，对比1中的代码输出，可以看到配置信息使用方式。basicConfig中设置的日志级别是INFO，则最后输出中DEBUG级别日志不被输出。
对于基本日志管理使用，这个方法就已经足够了。
3.查看源码详细看下basicConfig中各个参数使用
- filename：指定日志输出的文件名，可为文件名也可为全部的绝对路径，且指定后日志内容不会被输出到控制台，会放在文件中。
- filemode：当filename被指定后，filemode指定日志文件的打开模式，值:'w'或'a',默认='a'。=w为写入，之前的日志内容会删掉；=a为追加，之前的日志不被删
- format：指定日志格式字符串包含哪些字段和内容，后面进行详细整理。
- datefmt：指定date/time时间格式。只有在format中有时间字段%(asctime)s时才可用。同time.strftime()一样
- style：format存在时，设置它的风格，值为：'%'、'{'和'$'，默认为'%' 。Python 3.2+后存在。
- level：设置日志器root logger的级别默认为logging.WARNING
- stream：设置日志的输出目标为sys.stdout、sys.stderr、文件或网络stream，默认输出到sys.stderr。注意stream和filename不能同时提供，否则会报ValueError异常
注意：sys.stdout、sys.stderr区别：用sys.stdout对于print的内容也写入日志文件；用sys.stderr则不会把print写入文件；如果两个都没有设置输出文件路径，则都在控制台输出，输出时sys.stderr日志为红色，sys.stdout日志为黑色(在EclipseIDE中)
- handlers：是一个创建了多个Handler的可迭代对象，这些handler将会被添加到root logger。注意：filename、stream和handlers只能存在其一，不能同时设定，否则引发ValueError异常。Python 3.3+存在。
对于format使用的说明： (下面表格摘自网络)
字段名称 | 使用格式 | 描述 |
asctime | %(asctime)s | 将日志的时间构造成可读的形式，默认情况下是‘2016-02-08 12:00:00,123’精确到毫秒 |
name | %(name)s | 所使用的日志器名称，默认是'root'，因为默认使用的是 rootLogger |
filename | %(filename)s | 调用日志输出函数的模块的文件名；pathname的文件名部分，包含文件后缀 |
funcName | %(funcName)s | 由哪个function发出的log， 调用日志输出函数的函数名 |
levelname | %(levelname)s | 日志的最终等级（被filter修改后的） |
message | %(message)s | 日志信息， 日志记录的文本内容 |
lineno | %(lineno)d | 当前日志的行号， 调用日志输出函数的语句所在的代码行 |
levelno | %(levelno)s | 该日志记录的数字形式的日志级别（10, 20, 30, 40, 50） |
pathname | %(pathname)s | 完整路径 ，调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 |
process | %(process)s | 当前进程， 进程ID。可能没有 |
processName | %(processName)s | 进程名称，Python 3.1新增 |
thread | %(thread)s | 当前线程， 线程ID。可能没有 |
threadName | %(thread)s | 线程名称 |
module | %(module)s | 调用日志输出函数的模块名， filename的名称部分，不包含后缀即不包含文件后缀的文件名 |
created | %(created)f | 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮点数表示；日志事件发生的时间--时间戳，就是当时调用time.time()函数返回的值 |
relativeCreated | %(relativeCreated)d | 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数；日志事件发生的时间相对于logging模块加载时间的相对毫秒数 |
msecs | %(msecs)d | 日志事件发生事件的毫秒部分。logging.basicConfig()中用了参数datefmt，将会去掉asctime中产生的毫秒部分，可以用这个加上 |
下面是使用fomat全部参数的代码案例：
import logging
LOG_FORMAT='%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(funcName)s %(levelname)s \
%(message)s %(lineno)d %(levelno)s %(pathname)s %(process)s \
%(processName)s %(thread)s %(thread)s %(module)s %(created)f \
%(relativeCreated)d %(msecs)d'
dataTime_FORMAT='%Y-%m-%d %H:%M:%S %a ' #%a显示星期几
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format=LOG_FORMAT,
datefmt = dataTime_FORMAT
)
level=40
logging.log(level,'自定义日志级别')
logging.debug('这里是debug信息') #10
logging.info('这里是info信息') #20
logging.warning('这里是warning信息') #30
logging.error('这里是error信息') #40
logging.critical('这里是critical信息') #50输出：
2019-10-11 16:51:21 Fri root loggingStudy1.py <module> ERROR 自定义日志级别 34 40 D:\gitProject\gitCsdn\pythonproject\loggingStudy\loggingStudy1.py 14820 MainProcess 16652 16652 loggingStudy1 1570783881.857311 0 857
2019-10-11 16:51:21 Fri root loggingStudy1.py <module> INFO 这里是info信息 36 20 D:\gitProject\gitCsdn\pythonproject\loggingStudy\loggingStudy1.py 14820 MainProcess 16652 16652 loggingStudy1 1570783881.859307 1 859
2019-10-11 16:51:21 Fri root loggingStudy1.py <module> WARNING 这里是warning信息 37 30 D:\gitProject\gitCsdn\pythonproject\loggingStudy\loggingStudy1.py 14820 MainProcess 16652 16652 loggingStudy1 1570783881.859307 1 859
2019-10-11 16:51:21 Fri root loggingStudy1.py <module> ERROR 这里是error信息 38 40 D:\gitProject\gitCsdn\pythonproject\loggingStudy\loggingStudy1.py 14820 MainProcess 16652 16652 loggingStudy1 1570783881.859307 1 859
2019-10-11 16:51:21 Fri root loggingStudy1.py <module> CRITICAL 这里是critical信息 39 50 D:\gitProject\gitCsdn\pythonproject\loggingStudy\loggingStudy1.py 14820 MainProcess 16652 16652 loggingStudy1 1570783881.860302 2 860
