我对 Python 有点陌生，尤其是在多个文件中编写模块和函数，而不仅仅是原始脚本。
\n\n我正在编写一个命令行应用程序，我想要一个函数（我称之为argpconf）来解析命令行参数并相应地设置日志级别。最重要的是，我希望在此函数中设置一次日志级别，并在创建记录器时以最小的开销在所有模块中设置相同的日志级别。此外，我希望能够在使用通用格式化程序时识别消息来自的模块：
logging.Formatter("%(levelname)s : %(name)s : %(message)s")\n部分基于cookiecutter 模板，我创建了以下文件：
\n\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 api\n\xe2\x94\x82\xc2\xa0\xc2\xa0 \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 __init__.py\n\xe2\x94\x82\xc2\xa0\xc2\xa0 \xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 some_functionality.py\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 cli.py\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 core\n\xe2\x94\x82\xc2\xa0\xc2\xa0 \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 argpconf.py\n\xe2\x94\x82\xc2\xa0\xc2\xa0 \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 __init__.py\n\xe2\x94\x82\xc2\xa0\xc2\xa0 \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 logger.py\n\xe2\x94\x82\xc2\xa0\xc2\xa0 \xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 __version__.py\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 __init__.py\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 __main__.py\ncore/logger.py有以下内容：
from logging import Formatter, Logger as _Logger, NullHandler, StreamHandler\n\nclass Logger(_Logger):\n def __init__(self, name=None):\n super(Logger, self).__init__(name or __name__.split(".")[0])\n self.addHandler(NullHandler()) # default to no output\n def start(self, level="WARN", stream=None,\n fmt="%(levelname)s : %(name)s : %(message)s"):\n handler = StreamHandler(stream)\n handler.setFormatter(Formatter(fmt))\n self.addHandler(handler)\n self.setLevel(level.upper())\n def stop(self):\n for handler in self.handlers[1:]:\n # Remove everything but the NullHandler.\n self.removeHandler(handler)\n\nlogger = Logger()\n与这些问题的答案中提出的想法相比：
\n\n我真的很喜欢带有记录器的 cookiecutter 模板中采用的方法，因为它允许您拥有import logger一个logger对象，它的日志级别在所有模块中都是相同的。但是，我对此并不完全满意，因为在我的情况下，它argpconf.py是第一个启动的模块，logger因此来自所有模块的所有日志消息都被%(name)s替换为core，因为它是 \' argpconf.pys __name__.split(".")[0]。
我如何改进logger模块，以便它能够检测调用它的模块并使用模块打印日志消息，%(name)s甚至可能是打印它们的函数？
这种方法似乎使事情变得比实际需要的更加复杂。我意识到这来自您使用的 cookiecutter 模板，这只是我的意见，但该模板中采用的日志记录方法并不是我认为的最佳实践。你最了解你的用例，但如果我只想
有一个函数可以解析命令行参数并相应地设置日志级别。最重要的是，我希望在此函数中设置一次日志级别，并且在创建记录器时在所有模块中设置相同的开销，并以最小的开销。此外，我希望能够在使用通用格式化程序时识别消息来自的模块
那么最简单的方法是在主脚本中导入argparse并logging处理命令行参数并相应地设置日志记录级别，调用basicConfig()（如 Brian M. Sheldon 的评论中建议的那样），然后根据命令行参数确定分派到应用程序端点。您使用的每个需要记录某些内容的模块只需要import logging然后logger = logging.getLogger(__name__)或logger.debug(...)其他任何内容，无论该模块中需要什么。如果您坚持这一点，所有模块将自动使用设置的日志记录级别，并且如果您在参数中basicConfig()使用片段，那么您将在记录的消息中的该位置看到完整的模块名称，作为完全限定的点分名字（比如%(name)sformat=basicConfig()api.some_functionality）。与 cookiecutter 模板相比，这种方法在创建记录器方面的开销肯定会更少。
更新：我将用一个示例更新Python Logging Cookbook。现在，这里有一个仅包含代码的要点。