### 创建自定义日志记录器 为了满足需求，可以通过 Python 的 `logging` 模块创建一个定制化的日志系统。此模块提供了灵活性，允许开发者根据不同的标准（如类别、来源、ID 或 IP）来统计和保存日志。 #### 定义自定义 Logger 类 首先，定义一个新的 Logger 类，继承自内置的 `logging.Logger` 类，在其中加入额外的功能以便于按照特定条件分类统计数据： ```python import logging from collections import defaultdict class CustomLogger(logging.Logger): def __init__(self, name, level=logging.NOTSET): super().__init__(name, level) self.stats = defaultdict(int) def log_with_stats(self, category, source=None, id_or_ip=None, msg=""): """增加一条带有附加信息的日志""" key = (category, source or "", str(id_or_ip)) self.stats[key] += 1 extra_info = { 'category': category, 'source': source, 'id_or_ip': id_or_ip } self.info(msg=msg, extra=extra_info) def setup_custom_logger(name='custom'): logger = CustomLogger(name) formatter = logging.Formatter( fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - ' '[Category:%(category)s Source:%(source)s ID/IP:%(id_or_ip)s] - %(message)s' ) console_handler = logging.StreamHandler() file_handler = logging.FileHandler(filename=f'{name}.log') for handler in [console_handler, file_handler]: handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) return logger ``` 这段代码实现了两个主要部分：一是扩展了默认的 `Logger` 类以支持带参数的日志记录方法；二是设置了格式化输出方式，并向控制台与文件添加处理器[^2]。 #### 应用实例 下面是一个简单的例子展示如何利用上面定义好的 `CustomLogger` 来记录包含类别、来源及 ID/Ip 的日志条目： ```python if __name__ == '__main__': custom_logger = setup_custom_logger() # 记录几条不同类型的消息 custom_logger.log_with_stats('ERROR', 'web_server', '192.168.0.1', 'Connection refused by server.') custom_logger.log_with_stats('INFO ', 'database', None , 'Database connection established successfully.') print("\n--- Statistics ---") for k, v in sorted(custom_logger.stats.items()): cat, src, ip_id = k print(f"{cat:<7}{src:<15}{ip_id:<15}: {v}") ``` 以上示例展示了如何使用自定义的日志记录器来捕获并显示有关错误的信息，同时也能够打印出已发生的各类事件次数汇总表。 #### 集成至更大规模的应用程序中 当这个自定义日志机制被集成到更复杂的软件环境中时，可以根据实际业务逻辑调整 `log_with_stats()` 方法内的字段名称及其含义，从而更好地适应具体应用场景下的需求[^3]。