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前言 python的logging模块是用来设置日志的，是python的标准模块。 系列文章 python模块分析之random（一） python模块分析之hashlib加密（二） python模块分析之typing（三） python模块分析之logging日志（四） python模块分析之unittest测试（五） python模块分析之collections（六） 日志记录的级别 DEBUG:优先级10，记录调试的详细信息，只在调试时开启； INFO：优先级20，记录普通的消息，包括错误和警告等等； WARNING:优先级30，记录相关的警告信息； ERROR:优先级40，记录错误信息，程序崩溃； CRITICAL：优先级50，记录错误信息； 如果不设置级别的话，默认为warning，系统记录设置的日志级别优先级以上的日志信息。 logging模块的主要结构 查看logging的源码，可知主要有四个类实现功能； Loggers：提供应用程序直接使用的接口，如相关的配置设置； Handlers：将Loggers产生的日志传到指定位置，设置日志保存的位置； Filters：对输出日志进行过滤操作； Formatters：控制日志的输出格式； Formatters Formatter对象定义了日志的输出格式，有多种可选参数。 %(name)s Logger的名字 %

可能是因为有 Java 项目的开发习惯，很多时候都希望能够有一个标准或者通用点的 Python 项目结构。 这样的好处是所有你的项目都会从这个结构开始，你的思路会更加清晰。 但是找来找去，Python 并不是和 java 一样有 lib ，有构建等的强依赖。 但是我们还是找的了一篇文章： https://docs.python-guide.org/writing/structure/ 如你希望查看中文版的，你可以单击下面的链接： https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/writing/structure.html 在上面的文章中，提到了一个示例的代码仓库 https://github.com/kennethreitz/samplemod 我们将上面的代码仓库 fork 后重新编辑并且上传到 GitHub 上了。 我们修改后上传的项目地址为： https://github.com/ossez-com/python-project-structure-sample Python 的项目目录可以比较灵活，但是有约束的项目结构其实是非常有必要的，能够更快更好的表达你的项目。同时也可以让你的项目能够更好的被管理和编辑。 你可以在 IntelliJ 中将这个示例项目导入进去。 如我们常见的套路，导入这个项目后，你可以写一个 print