一. logging 的使用
日志是我们排查问题的关键利器，写好日志记录，当我们发生问题时，可以快速定位代码范围进行修改。python有给我们开发者提供好的日志模块，下面我们就来介绍一下logging模块：
import logging
#从上往下，日志级别逐渐升高
logging.debug('this is debug message')
logging.info('this is info message')
logging.warning('this is warning message')
logging.error('this is error message')
logging.critical('this is critical message')
>>>
WARNING:root:this is warning message
ERROR:root:this is error message
CRITICAL:root:this is critical message
debug:详细的信息，通常只出现在诊断问题上。
info：确认一切按预期运行
warning：一个警告，可能会有一些意想不到的事情发生了，或表明一些问题在不久的将来（例如，磁盘空间低）。这个软件还能按预期工作。
error：一个更严重的问题，软件没能执行一些功能
critical：一个严重的错误，这表明程序本身可能无法继续运行
默认logging的日志级别为info，一般基本上所有程序都是这个级别，有助于我们排查问题，但是当发生问题，我们没法定位问题，很多情况下我们需要把日志级别提升到debug级别，那又怎么办呢？
二. 通过logging.basicConfig 函数对日志的输出格式及方式做相关配置。现实工作中，往往我们是要把日志写在日志文件中的，那怎么样做呢？看如下代码：
#通过logging.basicConfig 函数 把日志写在文件中
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s'
,datefmt=' %Y/%m/%d %H:%M:%S', filename='lzc.log', filemode='w+')
logging.debug('this is debug message')
logging.info('this is info message')
logging.warning('this is warning message')
logging.error('this is error message')
logging.critical('this is critical message')
打开生成的日志文件 lzc.log
2017/11/10 04:34:10 logging ��־.py[line:23] DEBUG this is debug message
2017/11/10 04:34:10 logging ��־.py[line:24] INFO this is info message
2017/11/10 04:34:10 logging ��־.py[line:25] WARNING this is warning message
2017/11/10 04:34:10 logging ��־.py[line:26] ERROR this is error message
2017/11/10 04:34:10 logging ��־.py[line:27] CRITICAL this is critical message
三。主要是通过logging.basicConfig 函数进行操作，现在我们来介绍该函数参数的用法：
level ：设置日志级别，默认为logging.WARNING
filename：指定日志文件名
filemode:和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或'a'
format:指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用信息，如上例所示：
%(levelname)s:打印日志级别名称
%(filename)s:打印当前执行程序名
%(funcName)s:打印日志的当前函数
%(lineno)d:打印日志的当前行号
%(asctime)s:打印日志的时间
%(thread)d：打印线程ID
%(message)s：打印日志信息
datefmt：指定时间格式，同time.strftime()
stream:指定将日志的输出流，可以指定输出到 sys.stderr,sys.stdout 或者文件，默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时，stream被忽略
logging.getLogger([name]):创建一个日志对象：
返回一个logger实例，如果没有指定name，返回root logger。只要name相同，返回的logger 实例都是同一个而且只有一个，即name和logger 实例是一一对应的。这意味着，无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name，就能得到同一个logger实例。
logging.getLogger(__name__) 在上述实例中__name__就指的是__main__.