从系统开发的规范性来说，日志的记录是一个规范化的要求，但是，有些程序员会觉得麻烦，反而不愿意记录日志，还是太年轻了……

其实，如果个人保护意识稍微强一些，一定会主动进行日志的记录的，无论是后续的BUG追踪、定位，或者与用户的撕逼（这种情况更多，用户非说自己做了什么，其实可能没有做什么，最后赖系统有问题）。

从规范性和自我保护来看，我们都很有必要记录日志，问题点在于怎么让日志记录变得更加灵活、方便。本文继续聊聊装饰器在日志记录上的实战应用，从而更加便捷地实现日志的记录。

本文的主要内容

1、关于日志的基本认知

2、日志记录的内置模块

3、装饰器实现灵活的日志记录

日志（Log）是应用程序在运行过程中生成的一系列记录，这些记录可以描述系统当时的状态、行为、事件及可能的错误等。日志中通常会包含时间戳、日志级别、消息内容、以及相关上下文信息。日志可以输出到控制台、写入文件、写入数据库或者推送到远程服务等。

日志的核心组成部分有：

1、时间戳（timestamp）：记录事件的发生时间，很多时候定位问题，都是基于时间戳首先进行日志的检索。

2、日志级别（Log Level）：标识日志所记录事件的严重程度，一般分为：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL等。

3、消息内容（Message Content）：用于描述事件内容的信息，用于辅助定位事件类型、原因等。

4、上下文信息（Context Information）：通常会记录所属模块、函数、参数等额外信息，便于帮住定位问题。

关于日志的作用，主要有以下几点：

1、便于开发过程中的调试、问题定位等。

2、用于监控系统的健康状态和性能指标。

3、出于审计和合规的需要，保持业务的连续性。

4、用户行为分析，比如运营侧提出的数据埋点的需要。

5、交流和沟通：模块与模块之间的协作，以及撕逼的需要。

接下来，我们看一下在Python中进行日志记录的最基本的做法。

在Python中，我们可以通过logging模块来进行日志的记录。使用起来比较简单，这里我们以实际代码演示该模块的使用。

直接看代码：

执行结果：

logging模块的使用比较简单，需要注意的是：

1、首先需要获取一个日志记录对象，并通过setLevel()设置其记录的日志级别，按照重要程度，>=设置级别的日志都会被记录，但是<设置级别的日志不会被记录。比如，logger.setLevel(logging.INFO)，则DEBUG级别的日志是不会被记录的。

2、当需要记录异常的详细信息，比如调用栈信息，则在记录日志时，需要设置exc_info=True。

其他的内容就不展开了，感兴趣的同学可以自行查阅相关文档。

如果每个函数内部都要写一遍日志处理的代码，似乎有些繁琐。涉及到通用功能的动态添加，我们很自然地就会想到装饰器。

接下来，我们通过装饰器来实现日志的统一处理。这次，我们通过类装饰器来实现，同时实现日志记录灵活的打开与关闭功能。

直接看代码：

执行结果：

本文简单介绍了日志的主要组成部分，以及日志记录的重要性。简单介绍了Python中利用logging模块进行日志记录的简单使用案例。最后，编写一个可以自行控制日志记录开关的类装饰器，来实现日志记录功能的动态扩充。

感谢您的拨冗阅读，希望对您有所帮助。