对Python环境变量进行述说介绍

对Python环境变量进行述说介绍

Python环境变量具有一个强大灵活的工业级的记录模块，该模块能够在不同的层次把消息记录到任意位置，例如内存、文件、网络和控制台等。要想使用该模块，需要进行必要的配置。

对于那些想要提供日志记录的程序库，可以选择让用户使用程序库的默认配置(这样不会打扰用户)，或者选择让用户亲自配置日志记录功能。当然，如果您是一位程序库开发人员的话，最好替用户搭理好一切，而不是去惹他们讨厌。那么，你的程序库配置本身应该做哪些设置呢?

这里有两个常见的选项：将记录写到一个文件中，或者写到控制台。不过这两个选项都会导致混乱。直到Python环境变量，最佳实践要求程序库开发人员包含一个小型的do-nothing处理程序。

并配置它的logger使用这个处理程序。Python 3.1将这种NullHandler作为记录模块本身的一部分。下面我们举例进行说明。假设您的lib.py模块中含有下面所示的程序库代码。这里有一个接收日志记录处理程序的init()函数，但是默认时接收的却是新的NullHandler。

之后，将logger对象设置为使用提供的logger(或者默认的logger)。日志记录处理程序是一个对象，它确定把记录输出到何处。这里的示例函数a_function_that_uses_logging()调用了全局logger对象，并记录一些有趣的消息：

　import HTMLParser  
 
import urllib  
 
import sys  
 
#定义HTML解析器  
 
class parseLinks(HTMLParser.HTMLParser):  
 
def handle_starttag(self, tag, attrs):  
 
if tag == 'a':  
 
for name,value in attrs:  
 
if name == 'href':  
 
print value  
 
print self.get_starttag_text()  
 
#创建HTML解析器的实例  
 
lParser = parseLinks()  
 
#打开HTML文件  
 
lParser.feed(urllib.urlopen( \  
 
"http://www.python.org/index.html").read())  
 
lParser.close() 

为此，我们的代码将此处理程序配置为每个日志文件只保存250字节内容，并且最多维护5个备份文件。最后，代码调用a_function_that_uses_logging()函数。下面的应用程序代码配置了一个回旋式文件处理程序，这是一个改进过的处理程序，可用于长期运行的系统，因为这些系统会生成大量的日志信息。

此处理程序会限制每个文件中日志记录信息的数量，并且还保持了一个备份文件的预设数量。这些限制能够保证日志文件不会超过规定尺寸，并且总是保留(达到此限制之前的)最新的日志记录信息。

这种做法很好，因为有时候用户并不关心记录的消息——他们想要的是在调用函数时无需配置logger，并且这些日志不会耗尽他们的硬盘空间，也不会出现满屏的消息。这时，NullHandler正好可以派上用场。

下面的代码所做的事情与上面一致，不过它并没有配置日志记录处理程序，所以也就得不到日志记录结果。注意，这里没有导入logging和logging.handlers，并且也没有确定使用哪个处理程序以及如何对Python环境变量说明。

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