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Python Logging 模块完全指南

目录

1.日志等级详解

2.基础使用方法

日志记录函数

3.日志格式配置

常用格式字段

basicConfig() 快速配置

4.处理器与输出

控制台输出

文件输出

完整示例

5.最佳实践

日志记录建议

6.总结


前言:为什么需要专业的日志记录?

相比简单的 print() 语句,Python 的 logging 模块提供了企业级的日志记录功能,包括多级别日志、灵活格式配置、多种输出目标和线程安全等特性。

1.日志等级详解

Python logging 定义了5个标准日志级别,按严重程度递增排列:

级别数值描述使用场景
DEBUG10详细信息,通常仅在调试时使用变量值、流程跟踪
INFO20确认程序按预期运行服务启动、重要事件
WARNING30表示意外情况或潜在问题磁盘空间不足、API响应慢
ERROR40严重错误,程序部分功能失效数据库连接失败、API调用异常
CRITICAL50致命错误,程序可能无法继续运行系统崩溃、关键资源不可用

默认日志级别:如果不设置日志级别,logging 默认只记录 WARNING 及以上级别的日志。

2.基础使用方法

日志记录函数

logging 模块提供了不同级别的日志记录函数:

logging.debug(msg, *args, **kwargs)
logging.info(msg, *args, **kwargs)
logging.warning(msg, *args, **kwargs)
logging.error(msg, *args, **kwargs)
logging.critical(msg, *args, **kwargs)

这些函数都接受一个字符串消息和可选参数,用于字符串格式化:

logger.info("User %s logged in from %s", username, ip_address)

性能提示:使用 % 格式化而不是 f-string 或 .format() 可以提高性能,因为只有在消息实际需要输出时才会进行格式化。

3.日志格式配置

常用格式字段

logging 使用 Formatter 类来定义日志的输出格式:

基本字段

  • %(asctime)s - 日志创建时间
  • %(name)s - 记录器名称
  • %(levelname)s - 日志级别
  • %(message)s - 日志消息

调试字段

  • %(filename)s - 产生日志的文件名
  • %(lineno)d - 代码行号
  • %(funcName)s - 函数名
  • %(thread)d - 线程ID

basicConfig() 快速配置

logging.basicConfig() 是快速配置 logging 模块的便捷方法:

import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',filename='app.log',filemode='a'
)

重要限制:basicConfig() 只能在第一次调用时生效,后续调用不会改变配置。

4.处理器与输出

控制台输出

使用 StreamHandler 可以将日志输出到控制台:

import logginglogger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)  # 控制台只显示INFO及以上# 创建格式器并添加到处理器
formatter = logging.Formatter('%(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)# 将处理器添加到记录器
logger.addHandler(console_handler)logger.info("This will appear on console")
logger.debug("This debug message won't appear on console")

文件输出

使用 FileHandler 可以将日志输出到文件:

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandlerlogger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建文件处理器(自动滚动)
file_handler = RotatingFileHandler('app.log',maxBytes=1024*1024,  # 1MBbackupCount=5,       # 保留5个备份encoding='utf-8'
)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)# 创建格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)logger.addHandler(file_handler)logger.info("This will be written to the log file")

完整示例

import logging# 创建 logger 对象(建议使用 __name__)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置记录器级别# 创建格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')# 文件处理器(如果文件不存在会自动创建)
fh = logging.FileHandler('api.log', mode='a', encoding='utf-8')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
fh.setFormatter(formatter)# 控制台处理器(建议添加)
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel(logging.DEBUG)
sh.setFormatter(formatter)# 添加处理器(避免重复添加)
if not logger.handlers:logger.addHandler(fh)logger.addHandler(sh)if __name__ == "__main__":logger.debug('----- 调试信息 [debug]-----')logger.info('----- 有用的信息 [info]-----')logger.warning('----- 警告信息 [warning]-----')logger.error('----- 错误信息 [error]-----')logger.critical('----- 严重错误信息 [critical]-----')

5.最佳实践

日志记录建议

模块化记录器

为不同模块使用不同的记录器(使用 __name__

合理设置级别

避免输出过多无用信息,生产环境通常设为INFO

文件滚动

使用RotatingFileHandler防止日志文件过大

上下文信息

在关键位置添加足够的上下文信息便于调试

6.总结

Python 的 logging 模块提供了强大而灵活的日志记录功能。在实际项目中,良好的日志实践可以大大提高调试效率和系统可维护性。

END

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