在python中创建模块范围的记录器是否很好？

在Python中创建模块范围的记录器是一种很好的做法。记录器是Python中用于记录日志信息的工具，它可以帮助开发人员在应用程序中实现日志记录功能，以便在运行时跟踪和调试代码。

创建模块范围的记录器有以下优势：

1. 模块范围的记录器可以在整个模块中共享，方便在不同的函数和类中使用相同的记录器对象，避免了重复创建记录器的开销。
2. 模块范围的记录器可以通过设置不同的日志级别来控制日志输出的详细程度，从而灵活地满足不同场景下的需求。
3. 模块范围的记录器可以通过配置日志处理器和格式化器，将日志信息输出到不同的目标（如控制台、文件、数据库等），并按照指定的格式进行展示，方便日志的收集和分析。
4. 模块范围的记录器可以通过设置日志过滤器，对日志信息进行过滤，只输出符合条件的日志，提高日志的可读性和有用性。

在Python中，可以使用内置的logging模块来创建模块范围的记录器。以下是一个示例代码：

import logging

# 创建模块范围的记录器
logger = logging.getLogger(__name__)

# 设置日志级别
logger.setLevel(logging.INFO)

# 创建日志处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
file_handler = logging.FileHandler('app.log')

# 创建日志格式化器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 设置日志处理器的格式化器
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

# 添加日志处理器到记录器
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

# 使用记录器输出日志
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')

在上述示例中，我们通过logging.getLogger(__name__)创建了一个模块范围的记录器，使用logger.setLevel(logging.INFO)设置了日志级别为INFO，然后创建了一个控制台处理器和一个文件处理器，并设置了相应的格式化器。最后，通过logger.addHandler()方法将处理器添加到记录器中，并使用记录器输出了不同级别的日志信息。

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