前言
python的日志模塊如何封裝一值都是一個頭疼的問題，封裝的不好總是會出現重復打印等頭疼問題。
現在終於找到一個最好用的日志模塊nb_log，此日志模塊由這位大佬開發的https://www.cnblogs.com/ydf0509/
環境安裝
使用pip即可安裝使用
pip install nb_log
1.功能介紹
0)自動轉換print效果，再也不怕有人在項目中隨意print，導致很難找到是從哪里冒出來的print。
只要import nb_log，項目所有地方的print自動現型並在控制台可點擊幾精確跳轉到print的地方。
1)兼容性
使用的是python的內置logging封裝的，返回的logger對象的類型是py官方內置日志的Logger類型，兼容性強，
保證了第三方各種handlers擴展數量多和方便，和一鍵切換現有項目的日志。
比如logru和logbook這種三方庫，完全重新寫的日志，
它里面主要被用戶使用的logger變量類型不是python內置Logger類型，
造成logger說擁有的屬性和方法有的不存在或者不一致，這樣的日志和python內置的經典日志兼容性差，
只能兼容（一鍵替換logger類型）一些簡單的debug info warning errror等方法，。
2） 日志記錄到多個地方
內置了一鍵入參，每個參數是獨立開關，可以把日志同時記錄到8個常用的地方的任意幾種組合，
包括 控制台 文件 釘釘 郵件 mongo kafka es 等等 。在第8章介紹實現這種效果的觀察者模式。
3） 日志命名空間獨立，采用了多實例logger，按日志命名空間區分。
命名空間獨立意味着每個logger單獨的日志界別過濾，單獨的控制要記錄到哪些地方。
logger_aa = LogManager('aa').get_logger_and_add_handlers(10，log_filename='aa.log')
logger_bb = LogManager('bb').get_logger_and_add_handlers(30，is_add_stream_handler=False,
ding_talk_token='your_dingding_token')
logger_cc = LogManager('cc').get_logger_and_add_handlers(10，log_filename='cc.log')
那么logger_aa.debug('哈哈哈')
將會同時記錄到控制台和文件aa.log中，只要debug及debug以上級別都會記錄。
logger_bb.warning('嘿嘿嘿')
將只會發送到釘釘群消息，並且logger_bb的info debug級別日志不會被記錄，
非常方便測試調試然后穩定了調高界別到生產。
logger_cc的日志會寫在cc.log中，和logger_aa的日志是不同的文件。
4） 對內置looging包打了猴子補丁，使日志永遠不會使用同種handler重復記錄
例如，原生的
from logging import getLogger,StreamHandler
logger = getLogger('hi')
getLogger('hi').addHandler(StreamHandler())
getLogger('hi').addHandler(StreamHandler())
getLogger('hi').addHandler(StreamHandler())
logger.warning('啦啦啦')
明明只warning了一次，但實際會造成 啦啦啦 在控制台打印3次。
使用nb_log，對同一命名空間的日志，可以無懼反復添加同類型handler，不會重復記錄。
5）支持日志自定義，運行此包后，會自動在你的python項目根目錄中生成nb_log_config.py文件，按說明修改。
2.最簡單的使用方式,這只是演示控制台日志
2.0）自動攔截改變項目中所有地方的print效果。（支持配置文件自定義關閉轉化print）
2.1）控制台日志變成可點擊，精確跳轉。（支持配置文件自定義修改或增加模板，內置了7種模板，部分模板生成的日志可以在pycharm控制台點擊跳轉）
2.2）控制台日志根據日志級別自動變色。（支持配置文件關閉彩色或者關閉背景色塊）
from nb_log import LogManager
logger = LogManager('lalala').get_logger_and_add_handlers()
logger.debug('綠色')
logger.info('藍色')
logger.warn('黃色')
logger.error('紫紅色')
logger.critical('血紅色')
print('print樣式被自動發生變化')
3 文件日志
3.1）這個文件日志的自定義filehandler是python史上性能最強大的 支持多進程下日志文件按大小自動切割。
在各種filehandler實現難度上 單進程永不切割 < 多進程按時間切割 < 單進程按大小切割 << 多進程按大小切割
因為每天日志大小很難確定，如果每天所有日志文件以及備份加起來超過40g了，硬盤就會滿掛了，所以nb_log的文件日志filehandler采用的是按大小切割，不使用按時間切割。
文件日志自動使用的是多進程安全切割的自定義filehandler， logging包的RotatingFileHandler多進程運行代碼時候，如果要實現向文件寫入到規定大小時候並自動備份切割，win和linux都100%報錯。
支持多進程安全切片的知名的handler有ConcurrentRotatingFileHandler， 此handler能夠確保win和linux切割正確不出錯，此包在linux使用的是高效的fcntl文件鎖， 在win上性能慘不忍睹，這個包在win的性能在三方包的英文說明注釋中，作者已經提到了。
nb_log是基於自動批量聚合，從而減少寫入次數（但文件日志的追加最多會有1秒的延遲），從而大幅度減少反復給文件加鎖解鎖， 使快速大量寫入文件日志的性能大幅提高，在保證多進程安全且排列的前提下，對比這個ConcurrentRotatingFileHandler 使win的日志文件寫入速度提高100倍，在linux上寫入速度提高10倍。
3.2）演示文件日志，並且直接演示最高實現難度的多進程安全切片文件日志
from multiprocessing import Process
from nb_log import LogManager
#指定log_filename不為None 就自動寫入文件了，並且默認使用的是多進程安全的切割方式的filehandler。
#默認都添加了控制台日志，如果不想要控制台日志，設置is_add_stream_handler=False
#為了保持方法入場數量少，具體的切割大小和備份文件個數有默認值，
#如果需要修改切割大小和文件數量，在當前python項目根目錄自動生成的nb_log_config.py文件中指定。
logger = LogManager('ha').get_logger_and_add_handlers(is_add_stream_handler=True,
log_filename='ha.log')
def f():
for i in range(1000000000):
logger.debug('測試文件寫入性能，在滿足 1.多進程運行 2.按大小自動切割備份 3切割備份瞬間不出錯'
'這3個條件的前提下，驗證這是不是python史上文件寫入速度遙遙領先 性能最強的python logging handler')
if __name__ == '__main__':
[Process(target=f).start() for _ in range(10)]
4 釘釘日志
from nb_log import LogManager
logger4 = LogManager('hi').get_logger_and_add_handlers(is_add_stream_handler=True,
log_filename='hi.log',ding_talk_token='your_dingding_token')
logger4.debug('這條日志會同時出現在控制台 文件 和釘釘群消息')
5 其他handler包括kafka日志，elastic日志，郵件日志，mongodb日志
按照get_logger_and_add_handler函數的入參說明就可以了，和上面的2 3 4中的寫法方式差不多，都是一參 傻瓜式，設置了，日志記錄就會記載在各種地方。
6 日志優先默認配置
只要項目任意文件運行了，帶有import nb_log的腳本，就會在項目根目錄下生成nb_log_config.py配置文件。 nb_log_config.py的內容如下，默認都是用#注釋了，如果放開某項配置則優先使用這里的配置，否則使用nb_log_config_default.py中的配置。
配置示例如下：
- 如果反對日志有各種彩色，可以設置 DEFAULUT_USE_COLOR_HANDLER = False
- 如果反對日志有塊狀背景彩色，可以設置 DISPLAY_BACKGROUD_COLOR_IN_CONSOLE = False
- 如果想屏蔽nb_log包對怎么設置pycahrm的顏色的提示，可以設置 WARNING_PYCHARM_COLOR_SETINGS = False
- 如果想改變日志模板，可以設置 FORMATTER_KIND 參數，只帶了7種模板，可以自定義添加喜歡的模板
import logging
ELASTIC_HOST = '127.0.0.1'
ELASTIC_PORT = 9200
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = ['192.168.199.202:9092']
ALWAYS_ADD_KAFKA_HANDLER_IN_TEST_ENVIRONENT = False
MONGO_URL = 'mongodb://myUserAdmin:mima@127.0.0.1:27016/admin'
DEFAULUT_USE_COLOR_HANDLER = True # 是否默認使用有彩的日志。
DISPLAY_BACKGROUD_COLOR_IN_CONSOLE = True # 在控制台是否顯示彩色塊狀的日志。為False則不使用大塊的背景顏色。
AUTO_PATCH_PRINT = True # 是否自動打print的猴子補丁，如果打了后指不定，print自動變色和可點擊跳轉。
WARNING_PYCHARM_COLOR_SETINGS = True
DEFAULT_ADD_MULTIPROCESSING_SAFE_ROATING_FILE_HANDLER = False # 是否默認同時將日志記錄到記log文件記事本中。
LOG_FILE_SIZE = 100 # 單位是M,每個文件的切片大小，超過多少后就自動切割
LOG_FILE_BACKUP_COUNT = 3
LOG_LEVEL_FILTER = logging.DEBUG # 默認日志級別，低於此級別的日志不記錄了。例如設置為INFO，那么logger.debug的不會記錄，只會記錄logger.info以上級別的。
RUN_ENV = 'test'
FORMATTER_DICT = {
1: logging.Formatter(
'日志時間【%(asctime)s】 - 日志名稱【%(name)s】 - 文件【%(filename)s】 - 第【%(lineno)d】行 - 日志等級【%(levelname)s】 - 日志信息【%(message)s】',
"%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
2: logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)d - %(levelname)s - %(message)s',
"%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
3: logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - 【 File "%(pathname)s", line %(lineno)d, in %(funcName)s 】 - %(levelname)s - %(message)s',
"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), # 一個模仿traceback異常的可跳轉到打印日志地方的模板
4: logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - "%(filename)s" - %(funcName)s - %(lineno)d - %(levelname)s - %(message)s - File "%(pathname)s", line %(lineno)d ',
"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), # 這個也支持日志跳轉
5: logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - "%(pathname)s:%(lineno)d" - %(funcName)s - %(levelname)s - %(message)s',
"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), # 我認為的最好的模板,推薦
6: logging.Formatter('%(name)s - %(asctime)-15s - %(filename)s - %(lineno)d - %(levelname)s: %(message)s',
"%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
7: logging.Formatter('%(levelname)s - %(filename)s - %(lineno)d - %(message)s',"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), # 一個只顯示簡短文件名和所處行數的日志模板
}
FORMATTER_KIND = 5 # 如果get_logger_and_add_handlers不指定日志模板，則默認選擇第幾個模板
- 各種日志截圖
釘釘
控制台日志模板之一
控制台日子模板之二
郵件日志
文件日志
elastic日志
mongo日志
8 關於日志的觀察者模式
不會擴展日志記錄到什么地方，主要是不懂什么叫觀察者模式
# 例如 日志想實現記錄到 控制台、文件、釘釘群、redis、mongo、es、kafka、發郵件其中的幾種的任意組合。
# low的人，會這么寫，以下是偽代碼，實現記錄到控制台、文件、釘釘群這三種的任意幾種組合。
def 記錄到控制台(msg):
"""實現把msg記錄到控制台"""
def 記錄到文件(msg):
"""實現把msg記錄到文件"""
def 記錄到釘釘(msg):
"""實現把msg記錄到釘釘"""
def 記錄到控制台和文件(msg):
"""實現把msg記錄到控制台和文件"""
def 記錄到控制台和釘釘(msg):
"""實現把msg記錄到控制台和釘釘"""
def 記錄到文件和釘釘(msg):
"""實現把msg記錄到文件和釘釘"""
def 記錄到控制台和文件和釘釘(msg):
"""實現把msg記錄到控制台和文件和釘釘"""
#當需要把msg記錄到文件時候，調用函數 記錄到文件(msg)
#當需要把msg記錄到控制台時候，調用函數 記錄到控制台(msg)
#當需要把msg記錄到釘釘時候，調用函數 記錄到釘釘(msg)
#當需要把msg記錄到控制台和文件，調用函數 記錄到控制台和文件(msg)
#當需要把msg記錄到控制台和釘釘，調用函數 記錄到控制台和釘釘(msg)
#當需要把msg記錄到控制台和文件和釘釘，調用函數 記錄到控制台和文件和釘釘(msg)
"""
這樣會造成，僅記錄到控制台 文件 釘釘這三種的任意幾個，需要寫6個函數，調用時候需要調用不同的函數名。
但是現在日志可以記錄到8種地方，如果還這么low的寫法，需要寫8的階乘個函數，調用時候根據場景需要會調用8的階乘個函數名。
8的階乘結果是 40320 ，如果很low不學設計模式做到靈活組合，需要多寫 4萬多個函數，不學設計模式會多么嚇人。
"""
觀察者模式圖片
菜鳥教程的觀察者模式demo連接 觀察者模式demo
這個uml圖上分為Subject 和 基類Observer，以及各種繼承或者實現Observer的XxObserver類， 其中每個不同的Observer需要實現doOperation方法。
如果對應到python內置的logging日志包的實現，那么關系就是：
Logger是uml圖的Subject
loging.Handler類是uml圖的Observer類
StreamHandler FileHandler DingTalkHandler 是uml圖的各種XxObservers類。
StreamHandler FileHandler DingTalkHandler類的 emit方法是uml圖的doOperation方法
只有先學設計模式，才能知道經典固定套路達到快速看代碼，能夠達到秒懂源碼是怎么規划設計實現的。
如果不先學習經典設計模式，每次看包的源碼，需要多浪費很多時間看他怎么設計實現的，不懂設計模式，會覺得太難了看着就放棄了。
在python日志的使用和理解上，能夠和風神打成平手的，國內沒有幾人。