日志记录器缓冲区的大小一般根据个人来进行调整，可以设置的小一点，清理起来快一些，如果不怎么在乎的话就可以稍微设大一点，像100左右。日志缓冲区最多不必超过数MB,如果将其设置为大于默认值，就会对性能产生极坏的影响 。
本文目录导读：
在计算机科学和软件开发领域，日志记录是一个至关重要的概念，日志记录是将程序运行过程中的信息(如错误、警告、调试信息等)输出到文件或控制台的过程，这些信息对于诊断问题、分析性能、监控系统以及进行安全审计都非常有用，本文将介绍日志记录的基本概念，并提供一些高级技巧，帮助您更好地利用日志记录工具。
日志记录的基本概念
1、日志级别
日志级别是用来区分不同重要性的日志信息的，通常有以下几个级别：
- DEBUG:用于开发和调试阶段，提供详细的程序运行信息。
- INFO:用于记录正常的程序运行过程，提供关于程序运行状态的基本信息。
- WARN:用于记录潜在的问题，但不影响程序的正常运行。
- ERROR:用于记录错误事件，可能导致程序中断或异常终止。
- FATAL:用于记录严重错误，导致程序无法继续运行。
2、日志格式
日志格式定义了日志信息的显示方式，包括时间戳、日志级别、消息内容等，一个简单的日志格式示例如下：
[时间戳] [日志级别] [消息内容]
3、日志处理器
日志处理器负责将日志信息输出到指定的目标，如文件、控制台或远程服务器，常见的日志处理器有：
- FileHandler:将日志信息输出到文件。
- ConsoleHandler:将日志信息输出到控制台。
- HTTPHandler:将日志信息发送到远程服务器。
- SocketHandler:将日志信息通过网络套接字发送出去。
高级技巧
1、自定义日志格式
可以根据需要自定义日志格式，以便更好地展示程序运行信息，可以在格式中添加线程ID、堆栈跟踪等信息，在Python中，可以使用logging模块的Formatter类来实现自定义格式：
import logging
formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(levelname)s] [ThreadID: %(thread)d] [File: %(filename)s, Line: %(lineno)d] [Message]')
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setFormatter(formatter)
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.addHandler(file_handler)2、使用上下文管理器自动关闭日志处理器
当程序结束时，可以使用上下文管理器确保日志处理器被正确关闭，避免资源泄漏，在Python中，可以使用with语句结合logging模块的captureWarnings函数实现自动关闭日志处理器：
import logging
import sys
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def capture_warnings(logger):
with warnings.catch_warnings():
logger.warning('This is a test warning')
yield logger.records
for record in logger.records:
if record.levelno == logging.WARNING:
print(f"Captured warning: {record.message}")
else:
print(f"Uncaptured warning: {record.message}")
logger.handlers = [] # 清空处理器列表，确保所有处理器被关闭
print("Logger closed")3、异步日志记录
在高并发场景下，为了避免阻塞主线程，可以使用异步日志记录库，如loguru或aiologger，这些库可以将日志记录操作放入事件循环中执行，提高程序性能，使用loguru库记录异步任务的完成情况：
from loguru import logger
import asyncio
async def my_task():
await asyncio.sleep(1)
logger.info("Task completed")
async def main():
task = asyncio.create_task(my_task())
await task
asyncio.run(main())
