Python里logging模块配置 Python标准日志模块logging最佳实践

穿越時空
发布: 2025-06-10 13:54:03
原创
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python中logging模块的正确使用方法包括:1.基础配置,设置日志级别和格式;2.使用logger对象区分模块来源并单独控制日志级别;3.添加filehandler将日志写入文件并保留控制台输出;4.上线前关闭debug日志、用模块名命名logger、避免在库代码中配置logging、使用dictconfig做复杂配置。logging.basicconfig设置级别和格式,logger = logging.getlogger(__name__)创建模块logger,同时添加streamhandler和filehandler实现多输出,并通过setlevel控制不同模块或全局的日志级别,确保日志结构清晰且便于维护。

在Python项目中,logging模块是记录日志的首选工具。它灵活、功能强大,但很多人用不好,导致日志信息混乱、缺失或难以维护。配置好logging,不仅能帮助排查问题,还能提升系统的可观测性。

基本配置:别再用print了

刚开始用logging时,很多人直接logging.info("something"),这样虽然比print强点,但远远不够。建议一开始就做基础配置:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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这一步设定了最低日志级别为INFO,意味着DEBUG级别的日志不会显示。如果你希望看到更详细的日志,可以改成DEBUG;如果只关心错误,可以设成WARNING。

另外,建议设置格式和时间戳,比如:

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logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
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这样每条日志都有时间、级别和内容,看起来清晰多了。

使用logger而不是直接调用logging

很多人习惯直接使用logging.info()这样的写法,但在实际项目中,尤其是多个模块协同工作时,应该使用logger对象。例如:

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("This is an info log")
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好处有几个:

  • 每个模块有自己的logger,便于区分来源
  • 可以单独控制不同模块的日志级别
  • 更容易添加handler、formatter等高级配置

举个例子,你有两个模块main.py和utils.py,分别获取各自的logger:

# main.py
logger = logging.getLogger(__name__)  # __name__ 是 'main'

# utils.py
logger = logging.getLogger(__name__)  # __name__ 是 'utils'
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之后你可以单独设置某个模块的日志级别,比如让utils输出DEBUG级别的日志,而main只输出INFO以上:

logging.getLogger('utils').setLevel(logging.DEBUG)
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把日志写入文件,同时保留控制台输出

开发时看控制台没问题,但上线后通常需要把日志保存下来。这时候就需要添加FileHandler。

一个典型的配置方式如下:

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)

# 控制台输出
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)

# 文件输出
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.INFO)

# 设置格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

# 添加到logger
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
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这样你的日志就会同时出现在终端和文件里,结构清晰、方便查看。

注意:如果你用了多个handler,记得不要重复添加,否则可能出现日志重复打印的问题。可以通过logger.handlers检查当前绑定的handler。

此外,还可以考虑使用RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler来实现日志滚动,避免单个日志文件过大或过久。

最后几点小建议

  • 别忘了关闭DEBUG日志:上线前确保日志级别不是DEBUG,避免产生大量无用信息。
  • 命名logger时尽量用模块名:像logging.getLogger(__name__)这种做法能保证层级清晰。
  • 避免在库代码中配置logging:作为第三方库开发者,不应该主动配置root logger,而是让使用者去统一管理。
  • 可以用dictConfig做更复杂的配置:对于大型项目,用字典形式配置logging会更清晰、易维护。

基本上就这些。logging不算难,但细节不少,稍不注意就踩坑。掌握这几个关键点,基本就能应付大多数场景了。

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