跨模块以相同的日志记录级别进行日志记录

Question

我是Python的新手，尤其是在多个文件中编写模块和函数，而不仅仅是原始脚本。

我正在编写一个命令行应用程序，我希望有一个函数（我称其为argpconf ），该函数将解析命令行参数并相应地设置日志级别。 最重要的是，我希望在此功能中设置一次日志级别，并在创建其记录器时在所有模块中将其设置为最低开销。 另外，我希望能够在使用通用格式化程序时识别出消息所来自的模块：

logging.Formatter("%(levelname)s : %(name)s : %(message)s")

我部分地基于cookiecutter模板创建了以下文件：

├── api
│   ├── __init__.py
│   └── some_functionality.py
├── cli.py
├── core
│   ├── argpconf.py
│   ├── __init__.py
│   ├── logger.py
│   └── __version__.py
├── __init__.py
└── __main__.py

core/logger.py具有以下内容：

from logging import Formatter, Logger as _Logger, NullHandler, StreamHandler

class Logger(_Logger):
    def __init__(self, name=None):
        super(Logger, self).__init__(name or __name__.split(".")[0])
        self.addHandler(NullHandler())  # default to no output
    def start(self, level="WARN", stream=None,
              fmt="%(levelname)s : %(name)s : %(message)s"):
        handler = StreamHandler(stream)
        handler.setFormatter(Formatter(fmt))
        self.addHandler(handler)
        self.setLevel(level.upper())
    def stop(self):
        for handler in self.handlers[1:]:
            # Remove everything but the NullHandler.
            self.removeHandler(handler)

logger = Logger()

与这些问题的答案中提出的想法相比：

• 如何在模块之间共享文件以登录python
• Python日志记录-多个模块
• 如何在多个模块中使用logging.getLogger（__ name__）
• 在多个模块中使用Python登录

我真的很喜欢在cookiecutter模板中使用记录器的方法，因为它允许您仅import logger并使logger对象的日志级别在所有模块中都相同。 但是，我并不完全满意，因为在我的情况下， argpconf.py是启动logger的第一个模块，因此来自所有模块的所有日志消息都将%(name)s替换为core因为它是argpconf.py ' s __name__.split(".")[0] 。

如何改善logger模块，使其能够检测到调用该模块的模块，并使用%(name)s甚至是打印它们的函数来打印日志消息？

Answer 1

这种方法似乎使事情变得比所需复杂。 我意识到这来自您使用的cookiecutter模板，这只是我的观点，但是在该模板中进行日志记录的方法并不是我认为的最佳实践。 您最了解用例，但是如果我想做的就是

具有一个可解析命令行参数并相应设置日志级别的函数。 最重要的是，我希望在此功能中设置一次日志级别，并在创建其记录器时在所有模块中将其设置为最低开销。 此外，我希望能够在使用通用格式化程序时识别消息所来自的模块

那么最简单的方法是导入argparse并在您的主脚本中进行logging ，处理命令行参数并相应地设置日志记录级别，调用basicConfig() （如Brian M. Sheldon的注释中所建议），然后按以下方法将其分发到您的应用程序端点命令行参数。 您使用的每个需要记录某些内容的模块只需要import logging logger = logging.getLogger(__name__) ，然后import logging logger = logging.getLogger(__name__) ，然后import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.debug(...)或该模块中所需的任何位置。 如果你坚持这一点，所有的模块将使用日志记录级别的设置basicConfig()自动，如果你使用的片段%(name)s在format=参数basicConfig()那么你会在看到完整的模块名称在日志消息中的位置，以全限定的点名（如api.some_functionality ）表示。 这种方法肯定会比cookiecutter模板具有更少的创建记录器的开销。

更新：我将通过示例更新Python日志记录手册 。 现在， 这里是仅包含代码的要点 。