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Python日志记录教程_logging模块配置与使用实例

舞夢輝影

舞夢輝影

发布时间:2025-12-30 11:42:37

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来源于php中文网

原创

Python logging模块是标准库中成熟灵活的日志工具,核心在于合理配置、恰当分级与可追溯输出;推荐使用命名logger实例、Handler-Formatter-Level三层协作、分离配置及结构化日志。

python日志记录教程_logging模块配置与使用实例

Python 的 logging 模块是标准库中成熟、灵活的日志工具,不用安装第三方包就能实现分级记录、多目标输出、格式自定义和运行时动态控制。关键不是“怎么打日志”,而是“怎么让日志真正有用”——这取决于配置是否合理、级别是否得当、输出是否可追溯。

基础用法:从 print 到 logging.getLogger()

直接调用 logging.debug()logging.info() 看似简单,但默认只显示 WARNING 及以上级别,且没有格式、无时间戳,也不写入文件。推荐始终使用 logger 实例:

  • logger = logging.getLogger(__name__) 获取命名 logger,便于按模块区分日志来源
  • 不直接调用顶层函数(如 logging.info()),避免污染 root logger,影响后续配置
  • 首次使用前建议调用 logging.basicConfig() 做简易配置(仅用于脚本调试,正式项目应显式配置)

核心配置:Handler、Formatter、Level 三要素

一条日志从产生到落地,需经过 logger → handler → formatter 三层协作:

  • Logger:负责接收日志调用、判断是否满足 level 条件、分发给 handler;可通过 setLevel() 设置最低记录级别(如 INFO
  • Handler:决定日志输出去向,常见有 StreamHandler(控制台)、FileHandler(普通文件)、RotatingFileHandler(自动轮转)、TimedRotatingFileHandler(按时间切分)
  • Formatter:定义日志文本结构,常用占位符包括 %(asctime)s%(name)s%(levelname)s%(message)s%(lineno)d

配置示例(控制台 + 文件双输出):

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import logging

logger = logging.getLogger(name) logger.setLevel(logging.DEBUG)

控制台输出

console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO) console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_handler.setFormatter(console_formatter)

文件输出(带轮转)

file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler( 'app.log', maxBytes=510241024, backupCount=3 ) file_handler.setLevel(logging.DEBUG) file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(funcName)s:%(lineno)d - %(message)s') file_handler.setFormatter(file_formatter)

logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler)

实用技巧:过滤、上下文与结构化日志

真实项目中常需更精细控制:

  • Filter 子类可拦截特定条件日志(如排除健康检查请求、只保留某用户 ID 的操作)
  • 借助 LoggerAdapter 注入固定字段,比如每次记录都带上 request_id:adapter = logging.LoggerAdapter(logger, {'request_id': 'abc123'}),之后调用 adapter.info("处理完成") 就会自动补全
  • 结构化日志不依赖 JSON 字符串拼接,而是用 extra 参数传字典,配合自定义 Formatter 提取字段(如 %(user_id)s),再由日志收集系统(如 ELK)解析

生产环境建议:配置分离与动态调整

避免硬编码日志逻辑,推荐将配置抽离为字典或 YAML 文件:

  • 使用 logging.config.dictConfig() 加载字典配置,支持 handler 复用、logger 继承、禁用 propagation
  • 通过环境变量(如 LOG_LEVEL=DEBUG)控制日志级别,开发/测试/生产环境一键切换
  • 在 Web 应用中(如 Flask/FastAPI),可在启动时完成配置,禁止 root logger 自动创建 StreamHandler 导致重复输出

不复杂但容易忽略:确保每个模块获取 logger 时使用 __name__,这样层级关系自然形成,方便后期按模块开关日志或调整级别。

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