Python Logging 模組的最佳實踐：編寫乾淨、可維護的程式碼

日誌等級

#日誌等級決定了哪些訊息會輸出到日誌。 python Logging 模組提供了 6 個日誌等級（從低到高）：

DEBUG
INFO
WARNING
ERROR
CRITICAL
FATAL

通常，建議使用以下層級：

• DEBUG: 用於偵錯訊息，僅在開發階段使用
• INFO: 用於常規訊息，記錄系統狀態和操作
• WARNING: 用於潛在的問題，可能導致問題但不會立即中斷系統
• ERROR: 用於錯誤和異常，需要關注和解決
• CRITICAL: 用於嚴重錯誤，會導致系統中斷

日誌格式

日誌格式決定了日誌訊息中包含的資訊。 Python Logging 模組提供了多種預先定義的格式器，例如：

logging.FORMatter()
logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

也可以自訂格式器，新增其他訊息，例如進程 ID、執行緒名稱或呼叫堆疊。

日誌處理

日誌處理決定了日誌訊息如何輸出和處理。 Python Logging 模組提供了多種處理器，例如：

• StreamHandler: 將日誌訊息輸出到 stdout 或 stderr
• FileHandler: 將日誌訊息輸出到檔案
• RotatingFileHandler: 將日誌訊息輸出到文件，當文件達到一定大小時自動捲動
• SocketHandler: 將日誌訊息透過網路傳送到遠端主機

可以同時使用多個處理器，以不同的方式處理日誌訊息。

最佳實踐

以下是一些 Python Logging 模組的最佳實踐：

• 使用適當的日誌等級：根據訊息的重要性選擇適當的日誌等級。
• 自訂日誌格式：根據需要添加其他信息，以提高日誌的可讀性和可追溯性。
• 使用多個處理器：同時使用多個處理器以不同的方式處理日誌訊息，例如將錯誤訊息記錄到文件，而將偵錯資訊輸出到控制台。
• 使用 logging.config 模組：使用此模組配置複雜的日誌記錄設置，例如使用設定檔或 dictConfig() 函數。
• 遵循日誌約定：在整個程式碼庫中使用一致的日誌格式和級別，以提高程式碼的可讀性和可維護性。
• 記錄異常的堆疊追蹤：在記錄錯誤或例外時，包含堆疊追蹤以幫助偵錯。
• 合理地使用偵錯日誌：僅在需要時使用 DEBUG 級別，否則會產生大量噪音。
• 定期審查日誌：定期審查日誌以查找錯誤、警告或其他需要注意的資訊。

程式碼範例

以下是使用 Python Logging 模組的簡單範例：

import logging

# 创建一个 logger，传递名称为 my_app
logger = logging.getLogger("my_app")

# 设置日志级别为 INFO
logger.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个流处理器，将日志消息输出到 stdout
handler = logging.StreamHandler()
handler.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个格式器
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
handler.setFormatter(formatter)

# 将处理器添加到 logger
logger.addHandler(handler)

# 记录一條 INFO 級別的日誌信息
logger.info("This is an info message")

透過遵循這些最佳實踐，你可以有效地使用 Python Logging 模組記錄應用程式中的事件，並提高程式碼的可維護性、可讀性和可偵錯性。

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