日志事件发生事件的毫秒部分。logging.basicConfig()中用了参数datefmt，将会去掉asctime中产生的毫秒部分，可以用这个加上
所以，结合上表中的内容，我们可以实现让每一条日志记录输出事件发生时间、事件发生位置、日志级别、事件内容等信息。
现在，我们来给刚才的日志添加一些输出，例如每条日志输出日志时间、日志级别、所在模块名、函数名、行号等信息，并指定时间输出格式，最后把日志输出到当前目录下的.log文件中。代码如下：
import logging fmt = '%(asctime)s , %(levelname)s , %(filename)s %(funcName)s line %(lineno)s , %(message)s' datefmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %a' logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=fmt, datefmt=datefmt, filename=".log") logging.debug('debug') logging.info('info') logging.warn('warn') logging.error('error') logging.critical('critical')
运行上述代码后，控制台不会再有输出了，但当前目录下的.log文件会写入一下内容：
2019-03-28 16:34:08 Thu , DEBUG , log_test.py <module> line 8 , debug
2019-03-28 16:34:08 Thu , INFO , log_test.py <module> line 9 , info
2019-03-28 16:34:08 Thu , WARNING , log_test.py <module> line 10 , warn
2019-03-28 16:34:08 Thu , ERROR , log_test.py <module> line 11 , error
2019-03-28 16:34:08 Thu , CRITICAL , log_test.py <module> line 12 , critical
3.2 记录日志之logging四大组件logging四大组件是logging日志记录的高级用法。四大组件包括Logger、Handelr、Filter、Formater，且都是以类的形式来使用。logging四大组件协同工作流如下如所示：
各组件功能如下：
组件名称 对应类名 功能描述 日志器 Logger 用于提供日志接口，常用于配置和发送日志消息 处理器 Handler 用于写入日志并输出到指定位置，例如控制台、文件或网络位置等 过滤器 Filter 对日志记录进行进一步过滤，输出符合条件的日志记录 格式器 Formatter 配置日志记录的最终输出格式
（1）日志器：Logger
日志器Logger以工厂化的形式返回一个Logger类实例。一般而言，大多使用下面的方法获得Logger类实例：
logging.getLogger(name)
属性name是为Logger实例指定的名称，如果使用同一个名称进行实例化，则实际上只是将后面实例对象名指向前面的同名Logger实例。在使用logging模块时，系统会自动实例化一个名为root的日志器（根日志器），当未指定name属性时，事实上就是将变量名指向跟日志器
另外，Logger实例具有层级继承的特点，层级之间已“.”连接，例如：“a.b”，“a.b.c”，a是父日志器，b是子日志器，在未对子日志器进行配置情况下，子日志器默认继承父日志器的配置，对子日志器重新配置不会影响父日志器。这一点很重要，在多模块中记录日子是可以使用这一特性，我们在下文代码中实践这一特性。根日志器是所有日志器的默认父日志器。
Logger类还有以下的常用方法：
logger.setLevel() :设置日志器处理日志信息的最低级别
logger.addHandler()：为该logger对象添加一个handler对象
logger.removeHandler()：为该logger对象添加移除一个handler对象
logger.addFilter()：为该logger对象添加一个filter对象
logger.removeFilter()：为该logger对象移除一个filter对象
logger.debug(),logger.info(),logger.warning(),logger.error(),logger.critical()：创建一个对应等级的日志记录
（2）处理器：Handler