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，我想有一个函数（我称它为argpconf），它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")

部分基于a cookiecutter template，我创建了以下文件：

├── 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建议的想法相比：

我真的很喜欢记录程序在cookiecutter模板中采用的方法，因为它只允许您import logger并拥有一个logger对象，该对象的日志级别在所有模块中都是相同的。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，因此所有模块的所有日志消息都将其%(name)s替换为{ {1}}，因为它是core的{{1}}。

如何改进argpconf.py模块，使其能够检测到调用它的模块，并使用__name__.split(".")[0]模块甚至打印它的功能来打印日志消息？

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，但是如果我想做的只是

有一个函数可以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。此外，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

然后，最简单的方法是在主脚本中导入argparse和logging，处理命令行参数并相应地设置日志记录级别，然后调用basicConfig()（如Brian M中所建议。 Sheldon的注释），然后根据命令行参数将其分派到您的应用程序端点。您使用的每个需要记录某些内容的模块只需要先登录import logging和logger = logging.getLogger(__name__)，然后再登录logger.debug(...)或任何其他内容，无论该模块中需要什么地方。如果坚持这一点，所有模块将自动使用basicConfig()中设置的日志记录级别，如果您在%(name)s的{{1}}参数中使用片段format=，则您将会在记录的消息中的那个位置看到完整的模块名称，如全限定的点分名称（例如basicConfig()）。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 Logging Cookbook。现在，here's a Gist仅包含代码。

跨模块以相同的日志记录级别进行日志记录

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