首先，理论上今天应该进展使用Python到写资料进mySql，但是我发现用来记录log的套件像是logging或是log4mongo不是很好用，如果只是想把log全部存在TXT文件中，也许logging是最快的，
但是呈现在网页中或是未来进行查询是比较麻烦的。而log4mongo是因为我尝试着让他能在blue_print中能执行，
from flask import current_app
current_app.logger.info('hot dog')
可惜并没有成功，最重要的是，多写了这篇能帮助我把天数凑到30天的机率提高一点。
下面可以分享一下目前自订义写log的function:
# !/usr/bin/python
# coding:utf-8
import pymongo
from datetime import datetime
def mongo_logging(info="",user='',level='debug',param=[],func_name=''):
now = datetime.now()
date_time = now.strftime("%m/%d/%Y, %H:%M:%S")
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["logs"]
mycol = mydb["logs_col"]
mydict = { "info": info , "time":date_time ,'level':level,"user":user,"param":param ,"func_name":func_name}
mycol.insert_one(mydict)
跟logging比起来，比较大的差异是logging可以在basicConfig的format直接设定好是程序的哪一只执行党，
哪一个function。
而自订义使用方法，也没有很难，而且多了参数的选项:
mongo_logging(info='Bob bring some food',user=Account,level='info',param=['Account',"food"],func_name='hello()')
而将log写入DB的好处是，有办法依据条件来过滤我们想要的资讯，像是使用者权限、帐号、函数名称等等。
而网页上的呈现,一样可以使用list的型态来呈现:
list(mycol.find(myquery,{ "_id": 0}))
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