最佳实践是在每个模块中都定义一个记录器，如下所示：
import logginglogger = logging.getLogger(__name__)
在模块顶部附近，然后在模块中的其他代码中执行例如
logger.debug('My message with %s', 'variable data')如果您需要在模块内部细分日志记录活动，请使用例如
loggerA = logging.getLogger(__name__ + '.A')loggerB = logging.getLogger(__name__ + '.B')
和日志记录
loggerA，并
loggerB适当。
在您的一个或多个主程序中，执行例如：
def main(): "your program pre"if __name__ == '__main__': import logging.config logging.config.fileConfig('/path/to/logging.conf') main()要么
def main(): import logging.config logging.config.fileConfig('/path/to/logging.conf') # your program preif __name__ == '__main__': main()见这里用于从多个模块记录，并在这里用于代码日志配置将被用作其它的代码库模块。
更新： 调用时
fileConfig()，您可能想要指定
disable_existing_loggers=False是否使用Python
2.6或更高版本（有关更多信息，请参阅文档）。缺省值是
True为了向后兼容，
fileConfig()除非所有现有记录器或其祖先在配置中被明确命名，否则它将被禁用。将该值设置为
False，将保留现有记录器。如果使用的是Python
2.7 / Python
3.2或更高版本，则不妨考虑使用
dictConfig()API，
fileConfig()因为它提供了对配置的更多控制，因此比它更好。
