在Python中使用多线程和多进程进行日志记录

2023-04-02 00:00:00 记录多线程进程

在Python中，我们可以使用多线程和多进程来记录日志，以便在多任务环境下，多个线程或进程能够并发地记录日志。下面是一个简单的例子，演示了如何在多线程和多进程中使用Python内置的logging模块来记录日志。

多线程日志记录示例代码：

import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s [%(threadName)s] [%(levelname)s] %(message)s')

def log_msg():
    logging.debug('pidancode.com - Debugging message')
    logging.info('pidancode.com - Informational message')
    logging.warning('pidancode.com - Warning message')
    logging.error('pidancode.com - Error message')
    logging.critical('pidancode.com - Critical message')

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=log_msg)
        t.start()

在上面的代码中，我们使用Python的内置logging模块来记录日志，并使用了基本的配置，将日志级别设置为DEBUG，并使用了简单的格式化字符串来输出日志信息。然后，我们创建了5个线程，每个线程都会执行log_msg函数，这样就可以在多线程环境下并发地记录日志。

多进程日志记录示例代码：

import multiprocessing
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s [%(processName)s] [%(levelname)s] %(message)s')

def log_msg():
    logging.debug('皮蛋编程 - Debugging message')
    logging.info('皮蛋编程 - Informational message')
    logging.warning('皮蛋编程 - Warning message')
    logging.error('皮蛋编程 - Error message')
    logging.critical('皮蛋编程 - Critical message')

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=log_msg)
        p.start()

在上面的代码中，我们同样使用Python的内置logging模块来记录日志，并使用了基本的配置，将日志级别设置为DEBUG，并使用了简单的格式化字符串来输出日志信息。然后，我们创建了5个进程，每个进程都会执行log_msg函数，这样就可以在多进程环境下并发地记录日志。

需要注意的是，由于多进程环境下，每个进程都有自己的内存空间，因此需要使用特定的进程锁或队列来协调多个进程之间的日志记录。

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