实际上，每个日志记录器都是父日志记录器的子日志记录器(例如，package.subpackage.module继承了package.subpackage的配置)，所以你所需要做的只是配置根日志记录器。这可以通过logging.config. fileconfig(您自己的记录器配置)或logging来实现。basicConfig(设置根日志记录器)。在你的入口模块(__main__.py或任何你想运行的模块，例如main_script.py)中设置日志。__init__.py也可以)

使用basicConfig:

# package/__main__.py
import logging
import sys

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)

使用fileConfig:

# package/__main__.py
import logging
import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.conf')

然后创建每个记录器使用:

# package/submodule.py
# or
# package/subpackage/submodule.py
import logging
log = logging.getLogger(__name__)

log.info("Hello logging!")

有关更多信息，请参阅高级日志记录教程。

最佳实践是，在每个模块中定义一个记录器，如下所示:

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

在模块的顶部附近，然后在模块中的其他代码中执行例如。

logger.debug('My message with %s', 'variable data')

如果你需要在一个模块中细分日志活动，使用例如。

loggerA = logging.getLogger(__name__ + '.A')
loggerB = logging.getLogger(__name__ + '.B')

和log到loggerA和loggerB。

在你的主程序中，执行以下操作:

def main():
    "your program code"

if __name__ == '__main__':
    import logging.config
    logging.config.fileConfig('/path/to/logging.conf')
    main()

or

def main():
    import logging.config
    logging.config.fileConfig('/path/to/logging.conf')
    # your program code

if __name__ == '__main__':
    main()

在这里可以查看来自多个模块的日志记录，在这里可以查看将被其他代码用作库模块的代码的日志记录配置。

Update: When calling fileConfig(), you may want to specify disable_existing_loggers=False if you're using Python 2.6 or later (see the docs for more information). The default value is True for backward compatibility, which causes all existing loggers to be disabled by fileConfig() unless they or their ancestor are explicitly named in the configuration. With the value set to False, existing loggers are left alone. If using Python 2.7/Python 3.2 or later, you may wish to consider the dictConfig() API which is better than fileConfig() as it gives more control over the configuration.

你也可以想出这样的东西!

def get_logger(name=None):
    default = "__app__"
    formatter = logging.Formatter('%(levelname)s: %(asctime)s %(funcName)s(%(lineno)d) -- %(message)s',
                              datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    log_map = {"__app__": "app.log", "__basic_log__": "file1.log", "__advance_log__": "file2.log"}
    if name:
        logger = logging.getLogger(name)
    else:
        logger = logging.getLogger(default)
    fh = logging.FileHandler(log_map[name])
    fh.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(fh)
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    return logger

现在你可以在同一个模块和整个项目中使用多个记录器，如果上面的定义在一个单独的模块中，并在其他模块中导入日志记录是必需的。

a=get_logger("__app___")
b=get_logger("__basic_log__")
a.info("Starting logging!")
b.debug("Debug Mode")

实际上，每个日志记录器都是父日志记录器的子日志记录器(例如，package.subpackage.module继承了package.subpackage的配置)，所以你所需要做的只是配置根日志记录器。这可以通过logging.config. fileconfig(您自己的记录器配置)或logging来实现。basicConfig(设置根日志记录器)。在你的入口模块(__main__.py或任何你想运行的模块，例如main_script.py)中设置日志。__init__.py也可以)

使用basicConfig:

# package/__main__.py
import logging
import sys

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)

使用fileConfig:

# package/__main__.py
import logging
import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.conf')

然后创建每个记录器使用:

# package/submodule.py
# or
# package/subpackage/submodule.py
import logging
log = logging.getLogger(__name__)

log.info("Hello logging!")

有关更多信息，请参阅高级日志记录教程。

刚接触python，所以我不知道这是否可取，但它对于不重写样板文件非常有效。

你的项目必须有一个init.py，这样它才能作为一个模块加载

# Put this in your module's __init__.py
import logging.config
import sys

# I used this dictionary test, you would put:
# logging.config.fileConfig('logging.conf')
# The "" entry in loggers is the root logger, tutorials always 
# use "root" but I can't get that to work
logging.config.dictConfig({
    "version": 1,
    "formatters": {
        "default": {
            "format": "%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s"
        },
    },
    "handlers": {
        "console": {
            "level": 'DEBUG',
            "class": "logging.StreamHandler",
            "stream": "ext://sys.stdout"
        }
    },
    "loggers": {
        "": {
            "level": "DEBUG",
            "handlers": ["console"]
        }
    }
})

def logger():
    # Get the name from the caller of this function
    return logging.getLogger(sys._getframe(1).f_globals['__name__'])

Sys._getframe(1)的建议来自这里

然后在任何其他文件中使用您的记录器:

from [your module name here] import logger

logger().debug("FOOOOOOOOO!!!")

警告:

你必须将你的文件作为模块运行，否则import [your module]将不起作用: Python -m[你的模块名]。[你的文件名没有。py] 程序入口点的记录器名称将是__main__，但任何使用__name__的解决方案都会有这个问题。

我总是这样做。

使用一个python文件将我的日志配置为名为'log_conf.py'的单例模式

#-*-coding:utf-8-*-

import logging.config

def singleton(cls):
    instances = {}
    def get_instance():
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls()
        return instances[cls]
    return get_instance()

@singleton
class Logger():
    def __init__(self):
        logging.config.fileConfig('logging.conf')
        self.logr = logging.getLogger('root')

在另一个模块中，只需导入配置。

from log_conf import Logger

Logger.logr.info("Hello World")

这是一种简单有效的单例日志模式。