Python工程日志追踪核心是通过结构化日志、唯一trace_id贯穿请求链路、分层记录关键节点与异常上下文、规范级别与字段，并对接可观测平台实现闭环。
Python工程中做好日志追踪，核心是让每条日志能准确关联到具体请求、用户、上下文和代码路径，从而在出问题时快速定位根因。不是日志越多越好，而是关键节点有标识、链路可串联、字段可过滤、格式易解析。
统一使用结构化日志 + 请求唯一ID
避免用red">print或基础logging.info()拼接字符串。推荐使用structlog或loguru，输出JSON格式日志。每个HTTP请求（或任务入口）生成一个唯一trace_id（如UUID4），通过中间件/装饰器注入到当前线程/协程的上下文，并自动附加到所有后续日志中。
- Web框架（如FastAPI/Flask）：在请求开始时生成trace_id，存入request.state或contextvars
- 异步任务（如Celery）：用task_id替代trace_id，并在日志中显式标注task_name和retry_count
- 下游调用（如HTTP请求、DB查询）：透传trace_id到headers或参数中，确保跨服务可追溯
分层记录关键节点，不遗漏异常上下文
日志不是只记“成功”或“失败”，而是记录“谁、在什么条件下、执行了什么、输入是什么、中间状态如何、最终结果怎样”。尤其要捕获异常时的完整上下文：
- 入口处：记录method、path、user_id（如有）、ip、trace_id
- 业务逻辑中：在分支判断、外部调用前后、数据转换点打日志，注明step和status
- 异常捕获时：用logger.exception()（非error），并补充input_data、attempted_action等字段，敏感字段需脱敏
规范日志级别与字段命名，便于检索分析
不同级别承担不同职责，避免混用；字段名保持项目内一致，不随意缩写或换词：
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- DEBUG：仅本地开发或问题复现时开启，含详细变量值、循环索引等
- INFO：正常流程关键节点（如“订单创建成功”、“缓存命中”），必须含trace_id和event字段
- WARNING：异常但未中断流程（如降级响应、重试成功），说明影响范围
- ERROR：导致功能不可用的错误，必须带堆栈+上下文+可操作建议（如“检查Redis连接池配置”）
- 通用字段建议：trace_id、service、host、level、event、duration_ms（耗时）、user_id（脱敏）
对接可观测性平台，建立日志-指标-链路闭环
日志本身只是原始数据，需配合工具才能发挥价值：
- 采集：用Filebeat或fluentd收集JSON日志，避免解析失败
- 检索：在ELK或Loki中按trace_id聚合查看完整请求生命周期
- 告警：对高频ERROR、特定event（如“payment_failed”）设置阈值告警
- 联动：点击某条慢日志，直接跳转到对应trace_id的APM链路图（如Jaeger），查看各服务耗时分布
