一般的小代码，初学者可能会采取在适当的地方添加print()方法输出信息来进行代码的检查和调试，但是如果代码比较多，print()方法在调试完成后需要将所有的print()代码都注释或者删除以使得调试输出信息不再输出，这对于大代码非常不方便。因此最好不要养成使用print()语句调试的习惯，一开始就学习使用logging模块debug方法来调试代码。

python系统自带logging模块可以实现对代码的运行追踪的日志记录功能，提供了便捷的代码bug追踪机制，不仅可以将日志打印出来，还可以将日志保存为文档，便于保存与查看。开发人员可以对他们的代码添加日志调用，借此来指示某事件的发生。一个事件通过一些包含变量数据的描述信息来描述（比如：每个事件发生时的数据都是不同的）。logging模块还提供区分事件的重要性的不同级别：

logging的默认的级别是WARNING，意味着只会追踪该级别及以上的事件，DEBUG和INFO会被忽略，WARING、ERROR和CRITICAL会被记录，除非更改日志配置。

一个简单的将结果输出到控制台的语句为：

import logging
logging.warning('info level')  # WARNING:root:info levelb

有多种方法用来处理被跟踪的事件。最简单的方法就是把它们打印到终端控制台上：

import logging
from logging import debug

logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(funcName)s:%(message)s', level = logging.DEBUG)

def func(s):
    str1 = 'Loop'
    str2 = 'leap'
    debug(f's的数据类型为 {type(s)}, {s}')
    debug(f'{str1} before you {str2}')
    return s/10  
 
if __name__ == '__main__':
    func(100)

输出结果为：

DEBUG:func:s的数据类型为 <class 'int'>, 100
DEBUG:func:Loop before you leap

basicConfig方法介绍

在使用过程中可以直接用logging.debug()来替换print()。如果程序调试好，可以通过修改level来控制debug info的输出, eg：将以下这句的level = logging.DEBUG换为logging.INFO就可以了：

logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(funcName)s:%(message)s', level = logging.INFO)

basicConfig方法中的format定义了日志信息中包含的信息的格式，变量是logging内置的keys：

我们还可以通过basicConfig方法中的参数设置，将结果输出到文件：

import logging
logging.basicConfig(filename='test.log', level=20)
logging.log(10, '级别为10的一条日志')
logging.log(20, '级别为20的一条日志')

上例中，通过basicConfig方法将日志输出到test.log文件，并且设置只有级别大于等于20的才会写入到该日志文件。也就是说，上例中，第一条级别为10的日志将不会写入到文件。并且，需要注意的是，如果你查看日志文件，如果出现乱码的话，请检查编码方式。

上例中，在basicConfig方法中，级别20也可以这样指定：

logging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.INFO) 
logging.debug('debug level: 10')
logging.info('info level: 20')
logging.warning('warning level: 30')
logging.error('error level: 40')
logging.critical('critical level: 50')

上例中同样只有级别大于等于20的将会被写入文件test.log。

basicConfig方法还可以指定一下参数：

• filemode，日志文件写入方式，可以是w和a，默认的是a模式。
• datefmt，指定时间的输出格式。
• level，指定日志输出的类别，程序会输出大于等于此级别的信息。
• stream，在没有指定filename的时候会默认使用StreamHandler,这时stream可以指定初始化的文件流。
• handlers：可以指定日志处理时所使用的 Handlers，必须是可迭代的。

示例：

import logging
logging.basicConfig(
    filename='test.log',
    filemode='w',
    level=logging.DEBUG,
    datefmt='%Y/%m/%d %H:%M:%S',
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(lineno)d - %(module)s - %(message)s'
)
logging.debug('debug level: 10')
logging.info('info level: 20')
logging.warning('warning level: 30')
logging.error('error level: 40')
logging.critical('critical level: 50')

输出结果为：

2019/05/30 14:38:09 - root - DEBUG - 36 - 日志模块 - debug level: 10
2019/05/30 14:38:09 - root - INFO - 37 - 日志模块 - info level: 20
2019/05/30 14:38:09 - root - WARNING - 38 - 日志模块 - warning level: 30
2019/05/30 14:38:09 - root - ERROR - 39 - 日志模块 - error level: 40
2019/05/30 14:38:09 - root - CRITICAL - 40 - 日志模块 - critical level: 50

需要注意的是，logging.basicConfig只生效一次，比如：
···
import logging
logging.basicConfig(
filename=‘test1.log’,
filemode=‘w’,
level=logging.DEBUG
)

无效

logging.basicConfig(
filename=‘test2.log’,
filemode=‘a’,
level=logging.INFO
)

logging.debug(‘debug level: 10’)
logging.info(‘info level: 20’)
logging.warning(‘warning level: 30’)
logging.error(‘error level: 40’)
logging.critical(‘critical level: 50’)
···
正如上例所示，我们配置了两次basicConfig。但如果运行你会发现，只有第一个配置生效了，第二个配置不会生效。原因是当在第一次配置的时候，logging在内部就会进行配置，第二次再次配置的时候，logging就会认为我已经配置好了，不需要再次配置了。

Debug 简易使用

首先使用logging.getLogger()进行配置，参数为文件名，通过logger.setLevel()设置logger的级别：

import logging

# 配置logger并设置等级为DEBUG
logger = logging.getLogger('logging_debug')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

然后使用logging.StreamHandler()方法初始化consoleHandler，通过consoleHandler.setLevel()设置级别：

# 配置控制台Handler并设置等级为DEBUG
consoleHandler = logging.StreamHandler()
consoleHandler.setLevel(logging.DEBUG)

再通过logger.addHandler()方法将consoleHandler加入logger，完成logger的配置：

logger.addHandler(consoleHandler)

完整代码：

import logging

# 配置logger并设置等级为DEBUG
logger = logging.getLogger('logging_debug')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 配置控制台Handler并设置等级为DEBUG
consoleHandler = logging.StreamHandler()
consoleHandler.setLevel(logging.DEBUG)
# 将Handler加入logger
logger.addHandler(consoleHandler)

logger.debug('This is a logging.debug')

输出结果：
This is a logging.debug