使用 Python 和logging库，您可以通过字典配置日志记录log_config and
logging.config.dictConfig(log_config)
您可以通过以下方式登录logging.info或创建一个记录器对象并使用它。拥有记录器对象有什么好处？
记录器根据其名称（使用“dotted.path”表示法）形成层次结构，根记录器位于顶部。创建记录器的规范方法是每个模块都有一个记录器，根据模块的名称命名__name__属性，因此如果您有一个名为“mylib”的包，其中包含模块“utils”、“core”和“api”，那么您将拥有记录器“mylib”、“mylib.utils”、“mylib.core”和“mylib.api” ”，其中最后三个是“mylib”的子级（当然是根记录器的子级）。
由此，您可以仅配置根记录器，或者更具体地配置“mylib”记录器，甚至更具体地配置“mylib.api”（请注意，默认情况下记录器会传播到其父记录器）。如果你只使用logging直接在所有包中，您将无法自定义每个包/模块的子记录器。
这里的要点是记录器调用应该与记录器配置分离 - 库代码定义和调用记录器，配置是使用库的应用程序的职责。显然，原因是库作者无法知道哪些应用程序将使用库代码，也不知道应用程序的作者希望如何配置他的记录器。该系统为应用程序的作者（或系统管理员或负责配置/部署应用程序的人员）提供了对记录器配置的全面、细粒度的控制。如果您的所有库代码仅使用根记录器，那么应用程序作者/管理员/用户不能对每个库/模块有不同的设置，并且他（她）会讨厌您如此侵入（我们不谈论他（她）如何如果你的库试图以任何方式真正搞乱记录器配置，你会感觉到）。
使长话短说：坚持理智的约定，使用logger = logging.getLogger(__name__)在你的模块中，做not尝试在您的库代码中配置日志记录，您的库用户会很高兴。
编辑：正如您在评论中提到的，如果应用程序配置日志记录，则在模块级别声明记录器可能会导致问题after导入你的库and不设置disable_existing_loggers为假。就我而言，应用程序的作者有责任在导入其他内容之前配置日志记录和/或设置disable_existing_loggers为假。无论如何，首先配置日志记录是一个好主意，因为它将允许库代码在导入时记录最终问题......
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