python多进程日志库，python多进程操作数据库

Python中的logger和handler到底是个什么鬼

1、回头再看log记录的步骤，也就明白了logger和handler到底是个什么鬼：logger可以看做是一个记录日志的人，对于记录的每个日志，他需要有一套规则，比如记录的格式（formatter），等级（level）等等，这个规则就是handler。

2、Handler 对象负责将日志消息（基于日志消息的严重性）分派给处理器的指定目标。在上一步中提到，可以使用 Logger.addHandler() 来添加零个或多个处理器对象。

3、logging模块将日志系统从高向低依次定义了四个类，分别是logger（日志器）、handler（处理器）、filter(过滤器)和formatter(格式器)。其中由日志器生成的实例将接管原本日志记录函数logging.log的功能。

4、我只能说一般来说，习惯性的logger = logging.getLogger()， handler一般是函数回调用，日志里的handler就是日志输出到哪里。

相关问答

Q1: Python多进程multiprocessing模块介绍

1、multiprocessing模块提供了能够控制服务器进程的Manager类。所以，Manager类也提供了一种创建可以在不同流程之间共享的数据的方法。

2、multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

3、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

4、进程之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。我们接下来就以Queue的方式进行学习。

5、如果需要做一些危险操作，可能会崩溃的，就用子进程去做。 如果需要高度稳定性，同时并发数又不高的服务。则强烈建议用多进程的multiprocessing模块实现。在linux或者是unix里，进程的使用代价没有windows高。还是可以接受的。

Q2: Python实现多进程+进度条显示

1、　从运行结果中可以发现：因为cpu最大核心数是8，所以前8个任务的进程id都不一样，任务9的进程id与任务2的相同，即任务2执行结束后再执行任务9，依此类推。

2、作为进度条标题（类似于说明）leave 在迭代结束时保留进度条的所有痕迹，否则结束后会消失。

3、phython：首先利用pip快速安装第三方库，tqdm 使用tqdm的函数之前需要导入qdm库 在tqdm的应用中，直接在for结构上，添加一个tdqm()即可。执行上一步的操作，就可以观察到进度条。

4、用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。

5、Unix系统提供了forx，python可借助os模块调用，从而实现多进程，然而windows系统并不具备，所以我们选择python内置的multiprocessing多进程模块进行学习。

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