上一篇我们已经对log进行过简单的封装，现在来说另外一种，在配置文件中进行，1、将配置文件写错yaml的格式，2、将配置文件写成dict的格式，yaml文件和dict本质上一样，直接上代码
1、新建setting目录，新建一个settings.py
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logging模块有三个比较重要的功能组件：
1、loggers ：日志记录器的名称，比如loggers1，login模块
2、handler ：日志的分隔大小,输出位置,日志文件创建等
3、formatters 配置日志输出的格式
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from datetime import datetime
import logging
class myFilter(logging.Filter):
def filter(self, record):
'''
一般根据日志收集器的名字，日志级别过滤一些日志
debug:10
info:20
warning:30
error:40
critical:50
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#过滤掉日志名称为login的日志
if record.name == 'login':
return False
# 过滤掉level低于30（warning）的日志
if record.levelno <= 30:
return False
return True
LOGGING_DICT = {
"version": 1.0,
'disable_existing_loggers': False,
# 自定义几个日志的输出格式，供下面处理器选择，我定义了两种
'formatters': {
'standard': {
'format': '%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)s [%(pathname)s:%(lineno)d] %(module)s [%(funcName)s] %(message)s',
'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S', },#默认的日期格式里面有毫秒，我们希望得到2022-08-29 12:01:30这种格式
'simple': {
'format': '%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)s %(message)s',
'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S', },
},
#添加到handler里面即可使用，也支持多个同时添加
'filters': {
"myfilters": {
"()": myFilter
}
},
# 日志处理器，我们定义了两种，一个输出到终端，一个输出到文件
'handlers': {
'console_handler': {
'level': 'DEBUG', # 日志处理的级别限制
'class': 'logging.StreamHandler', # 输出到终端
'formatter': 'simple' , # 日志格式
'filters': ["myfilters"]
},
'file_handler': {
'level': 'DEBUG',#日志级别：debug，info，warning，error，critical
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,日志轮转
'filename': datetime.now().date().strftime('%Y%m%d') + ".log", # 以当天的日期命名日志，便于查询，如20220826.log，20220827.log，根据自己项目配置路径即可
'maxBytes': 1024 * 1024 * 10, # 日志大小 10M
'backupCount': 10, # 日志文件保存数量限制
'encoding': 'utf-8', # 日志编码
'formatter': 'standard', # 日志格式，上面formatters里面自定义的
},
},
# 日志记录器
"loggers": {
'': { # 如果为空，则是你后面使用的时候自定义传入的名字，如果不为空，那你使用的时候就是当前写死的名字
'handlers': ['console_handler', 'file_handler'], # 日志分配到哪个handlers中，可以一个，可以多个，列表形式，这种就是即打印到终端，也存入到文件
'level': 'INFO', # 日志记录的级别限制
'propagate': False, # 默认为True，向上（更高级别的logger）传递，设置为False即可，否则会一份日志向上层层传递
},
}
}
2、在setting目录下面新建一个index.py
import logging.config#导入logging模块里面的config包
from setting import settings#导入我们的配置文件
logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DICT)#直接读取我们配置的字段内容
#下面是自己定义的一些函数进行试验
def login():
logger2 = logging.getLogger('登录')#这里传入登录，就是我们的搜集器的名称就是登录，根据自己的情况写就好了，有的直接以项目名称命名
logger2.info('***登录成功了')
def look():
logger3 = logging.getLogger('浏览')
logger3.info('正在浏览手机类商品')
def get_order():
logger4 = logging.getLogger('下单')
logger4.warning("下单发生延迟")
def pay():
logger5 = logging.getLogger('支付')
logger5.error("***支付失败")
if __name__ == '__main__':
for i in range(2):
login()
look()
get_order()
pay()
3、执行上面的index.py，在setting目录下生成20220829.log文件，终端也会根据我们定义的格式保存日志;
20220829.log
2022-08-29 12:01:30 [登录] INFO [D:\python\setting\index.py:9] index [login] ***登录成功了
2022-08-29 12:01:30 [浏览] INFO [D:\python\setting\index.py:14] index [look] 正在浏览手机类商品
2022-08-29 12:01:30 [下单] WARNING [D:\python\setting\index.py:19] index [get_order] 下单发生延迟
2022-08-29 12:01:30 [支付] ERROR [D:\python\setting\index.py:24] index [pay] ***支付失败
2022-08-29 12:01:30 [登录] INFO [D:\python\setting\index.py:9] index [login] ***登录成功了
2022-08-29 12:01:30 [浏览] INFO [D:\python\setting\index.py:14] index [look] 正在浏览手机类商品
2022-08-29 12:01:30 [下单] WARNING [D:\python\setting\index.py:19] index [get_order] 下单发生延迟
2022-08-29 12:01:30 [支付] ERROR [D:\python\setting\index.py:24] index [pay] ***支付失败
终端：
2022-08-29 12:01:30 [登录] INFO ***登录成功了
2022-08-29 12:01:30 [浏览] INFO 正在浏览手机类商品
2022-08-29 12:01:30 [下单] WARNING 下单发生延迟
2022-08-29 12:01:30 [支付] ERROR ***支付失败
2022-08-29 12:01:30 [登录] INFO ***登录成功了
2022-08-29 12:01:30 [浏览] INFO 正在浏览手机类商品
2022-08-29 12:01:30 [下单] WARNING 下单发生延迟
2022-08-29 12:01:30 [支付] ERROR ***支付失败
总之，这样配置文件的方式其实更方便我们使用，什么地方需求，导入就行了，修改配置的时候也方便
追加
关于handler里面的两个日志文件的参数
'maxBytes': 4000, # 单位是字节，比如1024*1024就是1M，一般写大一点但是也不要太大
'backupCount': 3, # 日志文件保存数量限制
比如按照上面这样配置，那我的日志文件会生成20220902.log一个文件，文件大小超过4000字节之后，会生成20220902.log.1（本质上20220902.log的内容放在这个新文件里面，重新生成新的.log）
以此类推，当20220902.log再次大于4000字节，会生成20220902.log.2,会生成20220902.log.3
'backupCount': 3,现在就会限制生成的数量，当log继续生成的时候，超过的部分文件就会被自动删除，因此同时最多保持4个log文件
