Python屏蔽输出信息如何屏蔽日志模块的特定级别输出 Python屏蔽输出信息的日志级别管控技巧-Python教程-PHP中文网

要屏蔽Python输出需分日志与普通输出处理：首先通过设置logging模块的Logger和Handler级别、使用logging.disable()控制日志输出级别；其次对print等普通输出，可重定向sys.stdout和sys.stderr至空流；常见问题如不必要输出多因日志传播至root Logger或第三方库日志未关闭，可通过调整对应Logger级别或设propagate=False解决；高级控制包括使用Filter过滤日志、自定义Handler处理输出及通过dictConfig从配置文件管理日志。

python屏蔽输出信息如何屏蔽日志模块的特定级别输出 python屏蔽输出信息的日志级别管控技巧

在Python里，要屏蔽输出信息，特别是精细控制日志模块（

logging

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）的特定级别输出，核心在于理解并恰当配置

logging

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模块的级别设定、处理器（Handler）和过滤器（Filter）。对于非日志模块的普通输出（比如

print()

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），则需要通过重定向标准输出流来达到目的。

解决方案

要有效管理Python的输出，我们通常会从两个层面入手：一个是针对

logging

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模块，另一个是针对

print()

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等直接输出。

1. 精细控制

logging

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模块的输出

logging

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模块是Python处理日志的标准库，它设计得非常灵活。要屏蔽或控制特定级别的输出，你需要关注以下几个关键点：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

Logger的级别设置（

setLevel

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）：每个Logger都有一个级别。只有当日志记录的级别高于或等于Logger设定的级别时，这条记录才会被Logger处理。

import logging

# 获取一个Logger实例
logger = logging.getLogger('my_app')
logger.setLevel(logging.INFO) # 设置Logger的最低处理级别为INFO

# 创建一个控制台处理器
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG) # 设置处理器的最低处理级别为DEBUG

# 定义日志格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)

# 将处理器添加到Logger
logger.addHandler(ch)

logger.debug("这是一条调试信息，通常不会显示，因为Logger级别是INFO。")
logger.info("这是一条普通信息，会显示。")
logger.warning("这是一条警告信息，会显示。")

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在这个例子里，

logger.setLevel(logging.INFO)

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意味着任何低于INFO级别的消息（如DEBUG）都会被这个

logger

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本身忽略，即使处理器（

ch

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）的级别设得再低也没用。

Handler的级别设置（

setLevel

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）：除了Logger，每个Handler也有自己的级别。一条日志记录只有同时满足Logger和Handler的级别要求，才会被Handler实际输出。这给我们提供了更多灵活性，比如你可以让所有DEBUG级别的日志都写入文件，但只有INFO及以上级别的日志才显示在控制台。

import logging

logger = logging.getLogger('my_app_advanced')
logger.setLevel(logging.DEBUG) # Logger本身处理所有级别

# 控制台处理器：只显示INFO及以上
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)
console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(levelname)s: %(message)s'))
logger.addHandler(console_handler)

# 文件处理器：记录所有DEBUG及以上
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(file_handler)

logger.debug("这条调试信息不会在控制台显示，但会写入文件。")
logger.info("这条信息会在控制台显示，也会写入文件。")

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使用

logging.disable()

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：如果你想在某个特定时期（比如测试或部署时）完全关闭所有或某个级别以下的日志输出，

logging.disable()

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是一个非常直接的全局控制方法。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO) # 基础配置，默认输出INFO及以上
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("这条信息会显示。")

# 禁用所有低于WARNING的日志（即只显示WARNING、ERROR、CRITICAL）
logging.disable(logging.WARNING)
logger.info("这条信息现在不会显示了。")
logger.warning("这条警告信息仍然会显示。")

# 恢复日志输出（设置为NOTSET会恢复到默认行为，即由Logger和Handler的级别决定）
logging.disable(logging.NOTSET)
logger.info("日志功能已恢复，这条信息又会显示了。")

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这招在某些场景下特别好用，比如你想暂时压制第三方库那些你根本不关心的DEBUG信息。

2. 屏蔽

print()

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等普通输出

对于不是通过

logging

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模块输出的内容，比如直接使用

print()

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函数，或者某些库内部直接打印到标准输出（

sys.stdout

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）或标准错误（

sys.stderr

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）的信息，我们需要通过重定向这些流来屏蔽。

微信 WeLM

WeLM不是一个直接的对话机器人，而是一个补全用户输入信息的生成模型。

查看详情

import sys
import os
from io import StringIO

# 保存原始的stdout和stderr
original_stdout = sys.stdout
original_stderr = sys.stderr

# 创建一个假的输出流，所有写入都会被丢弃
# 或者可以重定向到os.devnull，但StringIO在内存中更灵活
devnull = StringIO() # 或者 open(os.devnull, 'w')

try:
    sys.stdout = devnull
    sys.stderr = devnull

    print("这条信息不会显示在控制台。")
    # 假设某个库内部有直接的print语句
    # library_function_that_prints()

except Exception as e:
    # 错误处理，确保最终恢复stdout/stderr
    print(f"发生错误: {e}", file=original_stderr)
finally:
    # 恢复原始的stdout和stderr，非常重要！
    sys.stdout = original_stdout
    sys.stderr = original_stderr

print("这条信息会正常显示在控制台。")

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这种方法比较暴力，它会屏蔽所有通过

print

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或直接写入

sys.stdout

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sys.stderr

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的内容。通常只在特定、需要完全静默的场景下使用，比如运行一些有副作用的第三方脚本时。

为什么我设置了日志级别，但还是看到了不想要的输出？

这绝对是初学者，甚至是一些有经验的开发者都会遇到的困惑。我个人就遇到过好几次，明明我把自己的Logger级别设得很高了，怎么还能看到一堆DEBUG信息蹦出来？这背后其实有几个核心原因，理解它们能帮你彻底搞定日志的“噪音”。

日志器的层级与传播（Propagation）机制： Python的
```
logging
```
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模块有一个很重要的概念叫做“日志器层级”。当你创建一个
```
logging.getLogger('my_module.sub_module')
```
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时，它其实是继承自它的父级日志器
```
my_module
```
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，而
```
my_module
```
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又继承自
```
root
```
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日志器。默认情况下，日志记录会从子日志器向上传播到父日志器，直到根日志器（
```
root
```
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logger）。如果你的子日志器级别设置得很高（比如
```
WARNING
```
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），但它的父日志器（或者
```
root
```
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logger）级别设置得很低（比如
```
DEBUG
```
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），并且父日志器有处理器，那么即使子日志器不处理这条
```
DEBUG
```
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消息，它也可能把这条消息传递给父日志器，然后父日志器再把它输出出来。要阻止这种传播，你可以设置
```
logger.propagate = False
```
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。
```
import logging

# 默认root logger是WARNING级别，但很多框架会把它设为INFO或DEBUG
# logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 假设root logger是DEBUG

app_logger = logging.getLogger('my_app')
app_logger.setLevel(logging.INFO) # 我只想看INFO及以上
# app_logger.propagate = False # 尝试禁用传播

# 给root logger添加一个handler，如果root logger有handler且级别较低，就可能输出
# 如果没有这一行，且没有basicConfig，root logger默认是WARNING，可能不会输出DEBUG
if not logging.root.handlers: # 避免重复添加
    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 确保root logger有handler且级别较低

app_logger.debug("这条调试信息理论上不该出现，但如果root logger处理，它就会出现！")
```
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很多时候，你看到的不想要的输出，其实是
```
root
```
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日志器在“捣乱”，因为很多库或者默认配置都会把日志流最终导向
```
root
```
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日志器。
处理器（Handler）的级别比日志器（Logger）的级别更低：我们前面提到过，一个日志事件要被输出，必须同时满足Logger和其附加的Handler的级别要求。但反过来想，如果Logger的级别是
```
INFO
```
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，而它附加的Handler的级别是
```
DEBUG
```
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，那么只有
```
INFO
```
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及以上的消息才能通过Logger这一关，
```
DEBUG
```
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消息在Logger那里就被过滤掉了，根本到不了Handler。但如果Logger的级别是
```
DEBUG
```
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，而Handler的级别是
```
INFO
```
登录后复制
，那么
```
DEBUG
```
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消息会通过Logger，但在Handler那里被过滤掉，
```
INFO
```
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及以上的消息才能被Handler输出。所以，确保你的Logger和Handler的级别设置是协同工作的。
第三方库的日志器：这是一个非常常见的问题。你可能配置好了自己应用的日志，但当你引入像
```
requests
```
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、
```
urllib3
```
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、
```
SQLAlchemy
```
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等第三方库时，它们内部也可能使用
```
logging
```
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模块，并且有自己的日志器实例（例如
```
logging.getLogger('requests.packages.urllib3')
```
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）。这些库的日志器默认级别可能很低（比如
```
DEBUG
```
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），而且它们通常会将日志传播到
```
root
```
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日志器。要解决这个问题，你需要显式地去调整这些特定第三方库的日志器级别：
```
import logging
import requests

# 禁用requests库的DEBUG日志
logging.getLogger('requests').setLevel(logging.WARNING)
logging.getLogger('urllib3').setLevel(logging.WARNING) # requests依赖urllib3

# 确保自己的应用日志正常
app_logger = logging.getLogger('my_app')
app_logger.setLevel(logging.INFO)
if not app_logger.handlers: # 避免重复添加
    app_logger.addHandler(logging.StreamHandler())

app_logger.info("我的应用信息。")
requests.get('https://www.example.com') # 这次应该不会看到requests的DEBUG信息了
```
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这需要你对你使用的库有所了解，或者在运行程序时留意那些不属于你代码的日志来源，然后针对性地去调整它们的日志器。

除了调整级别，还有哪些更高级的日志输出控制技巧？

仅仅调整级别有时候还不够，特别是在需要更细粒度控制，或者日志量非常大的时候。Python的

logging

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模块提供了非常强大的机制，可以让你玩出更多花样。

日志过滤器（Filters）：这是我觉得

logging

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模块里最被低估但又异常强大的功能。过滤器允许你在日志记录被处理之前，根据任何自定义逻辑来决定是否通过。你可以附加过滤器到Logger或Handler上。一个常见的应用场景是，你只想记录来自特定模块的日志，或者排除包含某些敏感信息的日志。

import logging

class SpecificModuleFilter(logging.Filter):
    def __init__(self, name=''):
        super().__init__(name)
        self.module_name = name

    def filter(self, record):
        # 只允许来自特定模块的日志通过
        # record.name 是Logger的名字，record.module 是产生日志的模块名
        # 这里我们根据Logger的名字来过滤
        return record.name.startswith(self.module_name)

logger = logging.getLogger('my_app.sub_module')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
ch.setFormatter(logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))

# 添加过滤器到Handler
ch.addFilter(SpecificModuleFilter('my_app')) # 只允许'my_app'及其子Logger的日志通过

logger.addHandler(ch)

# 另一个Logger
other_logger = logging.getLogger('another_module')
other_logger.setLevel(logging.DEBUG)
other_logger.addHandler(ch) # 共享同一个handler

logger.debug("这是my_app.sub_module的调试信息，会被过滤通过。")
other_logger.debug("这是another_module的调试信息，会被过滤器阻止。")

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通过自定义

filter

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方法，你可以实现任何复杂的过滤逻辑，比如根据日志消息内容、日志记录的额外属性（

extra

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参数）、甚至当前用户身份来决定是否记录。

自定义处理器（Custom Handlers）：如果内置的
```
StreamHandler
```
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、
```
FileHandler
```
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、
```
RotatingFileHandler
```
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等无法满足你的需求，你可以继承
```
logging.Handler
```
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类来创建自己的处理器。这在需要将日志发送到非标准目的地时非常有用，比如：
- 发送到消息队列（Kafka, RabbitMQ）。
- 发送到数据库。
- 发送到远程API服务。
- 在特定条件下执行回调函数。
- 甚至可以创建一个
```
NullHandler
```
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  ，它什么都不做，但可以用来防止“No handlers could be found for logger”的警告。
```
import logging
```
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class CustomDiscardHandler(logging.Handler): def emit(self, record):

这个处理器什么都不做，只是丢弃日志记录
```
    # 你可以在这里加入复杂逻辑，比如只记录特定类型的错误
    pass
```
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logger = logging.getLogger('discard_logger') logger.setLevel(logging.INFO)

添加自定义的丢弃处理器

discard_handler = CustomDiscardHandler() logger.addHandler(discard_handler)

默认的控制台处理器，用于对比

console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(console_handler)

logger.info("这条信息会显示在控制台，但也会被CustomDiscardHandler接收但丢弃。")
```
自定义处理器提供了极大的灵活性，让你可以完全控制日志记录的最终去向和处理方式。
```
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通过配置文件进行日志管理（

dictConfig

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/
fileConfig
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）：当你的日志配置变得复杂时，比如有多个Logger、多个Handler、不同的Formatter和Filter时，用代码一行一行地配置会变得非常冗长且难以维护。Python的

logging.config

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模块提供了从字典（

dictConfig

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）或文件（

fileConfig

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，支持INI格式）加载配置的功能。这使得日志配置可以与代码分离，方便修改和部署，也更清晰。

# logging_config.yaml (示例YAML配置，需要安装PyYAML)
# version: 1
# disable_existing_loggers: False
#
# formatters:
#   simpleFormatter:
#     format: '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
#
# handlers:
#   console:
#     class: logging.StreamHandler
#     level: INFO
#     formatter: simpleFormatter
#     stream: ext://sys.stdout
#   file_handler:
#     class: logging.handlers.RotatingFileHandler
#     level: DEBUG
#     formatter: simpleFormatter
#     filename: app.log
#     maxBytes: 10485760 # 10MB
#     backupCount: 5
#
# loggers:
#   my_app:
#     level: DEBUG
#     handlers: [console, file_handler]
#     propagate: False # 不向上级传播
#   another_module:
#     level: WARNING
#     handlers: [console]
#
# root:
#   level: INFO
#   handlers: [console]

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然后，在你的Python代码中：

import logging.config
import yaml # pip install pyyaml

# 假设logging_config.yaml在同一目录下
with open('logging_config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f.read())
    logging.config.dictConfig(config)

logger = logging.getLogger('my_app')
other_logger = logging.getLogger('another_module')

logger.debug("这是my_app的调试信息，会写入文件，但不会在控制台显示（因为console handler是INFO）。")
logger.info("这是my_app的普通信息，会写入文件，也会在控制台显示。")
other_logger.info("这是another_module的普通信息，不会显示（因为another_module是WARNING）。")
other_logger.warning("这是another_module的警告信息，会在控制台显示。")

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使用配置文件是管理复杂日志策略的黄金标准，它让日志配置变得声明式，清晰易读，也方便团队协作。

如何临时或全局性地关闭Python的日志输出？

有时候，我们可能需要更粗暴、更直接的方式来关闭日志，无论是为了性能测试、调试特定问题，还是在部署环境中临时屏蔽所有非关键日志。这里有几种方法，各有侧重。

使用

logging.disable(level)

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进行全局控制：这是

logging

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模块提供的一个非常方便的全局开关。当你调用

logging.disable(level)

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时，它会告诉

logging

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模块：所有级别低于

level

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的日志记录都将被忽略，无论它们的Logger或Handler设置了什么级别。如果你想完全关闭所有日志，可以传入

logging.CRITICAL + 1

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，或者一个足够高的值。

import logging

# 假设我们已经有了一些日志配置
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(levelname)s: %(message)s')
logger = logging.getLogger('my_app')

logger.debug("这条调试信息会显示。")
logger.info("这条普通信息会显示。")

print("\n--- 临时禁用所有INFO及以下的日志 ---")
# 禁用所有低于WARNING的日志
logging.disable(logging.WARNING)
logger.debug("这条调试信息现在不会显示了。")
logger.info("这条普通信息现在也不会显示了。")
logger.warning("这条警告信息仍然会显示。")

print("\n--- 临时禁用所有日志 ---")
# 禁用所有日志（通过设置一个比CRITICAL更高的级别）
logging.disable(logging.CRITICAL + 1)
logger.error("这条错误信息现在也不会显示了。")

print("\n--- 恢复日志功能 ---")
# 恢复日志功能（设置为NOTSET会取消禁用）
logging.disable(logging.NOTSET)
logger.info("日志功能已恢复，这条信息又会显示了。")

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以上就是Python屏蔽输出信息如何屏蔽日志模块的特定级别输出 Python屏蔽输出信息的日志级别管控技巧的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！