介绍

Python 内置的 logging 是标准日志模块，替代 print()，用于程序调试、问题排查、运行记录，支持分级输出、文件持久化、格式化、多模块复用等核心功能，是生产环境必备工具。

为什么用 logging，不用 print？

结论：只要是正式项目，必须用 logging。

日志 5 个级别（从低到高）

DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL

• DEBUG：调试细节，开发时用
• INFO：程序正常运行信息（如启动成功）
• WARNING：警告，不影响运行，但需要注意
• ERROR：错误，部分功能失败
• CRITICAL：严重错误，程序可能崩溃

默认级别：WARNING，低于它的日志不会输出。

入门使用

import logging

# 基础配置
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 输出日志
logging.debug("调试信息")
logging.info("普通信息")
logging.warning("警告信息")
logging.error("错误信息")
logging.critical("严重错误")

输出：

DEBUG:root:调试信息
INFO:root:普通信息
WARNING:root:警告信息
ERROR:root:错误信息
CRITICAL:root:严重错误

进阶使用-基本配置

通过 basicConfig 常用参数

logging.basicConfig(
    # 1. 日志级别
    level=logging.DEBUG,

    # 2. 输出到文件（默认控制台）
    filename="app.log",

    # 3. 写入模式：w=覆盖，a=追加
    filemode="a",

    # 4. 日志格式（最关键）
    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s - %(lineno)d",

    # 5. 时间格式
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S"
)

常用 format 字段

logging 四大核心组件

logging 不是简单函数，而是模块化设计，由 4 个组件协作：

1. Logger（日志器）

产生日志的入口，全局唯一，可设置级别。

logger = logging.getLogger("my_app")  # 命名日志器
logger.setLevel(logging.DEBUG)

2. Handler（处理器）

决定日志输出到哪：

• StreamHandler → 控制台
• FileHandler → 文件
• RotatingFileHandler → 按大小切分
• TimedRotatingFileHandler → 按时间切分（生产常用）

3. Formatter（格式器）

定义日志长什么样。

4. Filter（过滤器）

过滤不需要的日志（极少用）。

高级使用-企业级标准配置

同时输出到控制台 + 文件 + 自动按天切割

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

def get_logger():
    # 1. 创建日志器
    logger = logging.getLogger("my_project")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 全局最低级别
    logger.handlers.clear()  # 避免重复添加handler

    # 2. 日志格式
    formatter = logging.Formatter(
        "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s:%(lineno)d - %(message)s",
        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S"
    )

    # 3. 控制台处理器
    console_handler = logging.StreamHandler()
    console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
    console_handler.setFormatter(formatter)

    # 4. 文件处理器（每天生成一个文件，保留 30 天）
    file_handler = TimedRotatingFileHandler(
        filename="project.log",
        when="midnight",  # 每天凌晨切割
        interval=1,
        backupCount=30,
        encoding="utf-8"
    )
    file_handler.setLevel(logging.INFO)  # 文件只记录 INFO 及以上
    file_handler.setFormatter(formatter)

    # 5. 添加处理器
    logger.addHandler(console_handler)
    logger.addHandler(file_handler)

    return logger

# 全局使用
logger = get_logger()

使用：

logger.debug("连接数据库成功")
logger.info("服务启动")
logger.warning("磁盘空间不足")
logger.error("请求接口失败")

多模块使用

只要名字相同，全局共用一个日志器，不用重复配置。

a.py

from log_config import logger

def test():
    logger.info("a 模块运行")

b.py

from log_config import logger

def run():
    logger.error("b 模块出错")

main.py

import a
import b
from log_config import logger

logger.info("主程序启动")
a.test()
b.run()

所有日志统一输出，不会混乱。

常见问题与坑

1. 日志重复输出

原因：多次 addHandler
解决：每次获取 logger 前清空

logger.handlers.clear()

2. 中文乱码

文件处理器加 encoding="utf-8"

FileHandler("app.log", encoding="utf-8")

3. 日志不输出

检查级别：

logger.setLevel(logging.DEBUG)
handler.setLevel(logging.DEBUG)

使用建议

1. 项目 只配置一次 logger，全局复用
2. 开发用 DEBUG，生产用 INFO
3. 文件日志用 TimedRotatingFileHandler 按天切割
4. 格式必须包含：时间、级别、文件名、行号
5. 禁止在生产环境用 print()

总结

• logging 是 Python 标准日志库，功能强大、生产必备
• 5 个级别：DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL
• 四大组件：Logger/Handler/Formatter/Filter
• 企业用法：控制台 + 按天切割文件 + 统一格式
• 多项目可直接复制我提供的标准配置使用

原文出处：/show_1GW3IGLyrUEx.html