Python 中的日志记录（Logging）如何配置和使用？-Python教程-PHP中文网

Python日志记录通过logging模块实现，核心组件包括Logger、Handler、Formatter和Filter。使用basicConfig可快速配置，而复杂场景可通过自定义Logger和Handler将日志输出到控制台、文件或滚动文件。相比print，logging支持级别控制（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL），可灵活配置输出目标与格式，适用于调试、监控和生产环境。通过FileHandler写入文件，RotatingFileHandler按大小滚动，TimedRotatingFileHandler按时间滚动，实现高效日志管理。

python 中的日志记录（logging）如何配置和使用？

Python中的日志记录，核心在于通过

logging

登录后复制

模块建立一套结构化的信息捕获、处理和输出机制。它不仅仅是打印消息那么简单，更是一种系统性的管理，让你能够精细控制哪些信息在何时、何地、以何种形式被记录下来，这对于程序的调试、监控和后期维护至关重要。它提供了一种比

print

登录后复制

语句强大得多的方式来理解你的代码在做什么。

解决方案

要配置和使用Python的日志记录，你需要理解几个核心组件：

Logger

登录后复制

（记录器）、

Handler

登录后复制

（处理器）、

Formatter

登录后复制

（格式器）和

Filter

登录后复制

（过滤器）。

最基础的用法，可以直接通过

logging.basicConfig()

登录后复制

来快速配置，这对于简单的脚本或开发环境非常方便：

import logging

# 配置基本日志，将INFO级别及以上的消息输出到控制台
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

logging.debug('这是一条调试信息') # 不会显示，因为级别低于INFO
logging.info('程序启动了')
logging.warning('检测到潜在问题')
logging.error('发生了一个错误')
logging.critical('系统崩溃！')

登录后复制

当你需要更复杂的控制时，比如将日志同时输出到文件和控制台，或者自定义不同的日志级别和格式，就需要手动创建和配置

Logger

登录后复制

、

Handler

登录后复制

和

Formatter

登录后复制

：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

import logging

# 1. 获取一个记录器实例
logger = logging.getLogger('my_app')
logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置记录器最低处理级别为DEBUG

# 2. 创建一个文件处理器，用于将日志写入文件
file_handler = logging.FileHandler('app.log', encoding='utf-8')
file_handler.setLevel(logging.INFO) # 文件处理器只处理INFO及以上级别的日志

# 3. 创建一个控制台处理器，用于将日志输出到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 控制台处理器处理DEBUG及以上级别的日志

# 4. 定义日志的格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 5. 将格式器添加到处理器
file_handler.setFormatter(formatter)
console_handler.setFormatter(formatter)

# 6. 将处理器添加到记录器
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)

# 现在可以使用logger来记录日志了
logger.debug('这条调试信息会出现在控制台')
logger.info('这条信息会出现在文件和控制台')
logger.warning('这是一个警告，也会出现在两处')

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logger.exception('除零错误发生！') # exception会自动记录堆栈信息

登录后复制

这段代码展示了如何细致地控制日志流向和内容。

getLogger

登录后复制

可以获取一个具名的记录器，这在大型应用中区分不同模块的日志非常有用。通过为不同的

Handler

登录后复制

设置不同的级别，我们可以实现日志分流，比如调试信息只在控制台显示，而重要的错误信息则同时写入文件。

为什么Python的logging模块比简单的print语句更具优势？

说实话，刚开始写Python脚本时，谁不是满屏的

print()

登录后复制

？快速、直接，看一眼就知道结果。但很快你就会发现，当程序规模稍微大一点，或者需要部署到生产环境时，

print()

登录后复制

的局限性就暴露无遗了。

logging

登录后复制

模块之所以是标准库，自有其道理。

首先，它提供了日志级别。

DEBUG

登录后复制

INFO

登录后复制

WARNING

登录后复制

ERROR

登录后复制

CRITICAL

登录后复制

，这些级别让你能够区分信息的轻重缓急。你可以设置一个全局的阈值，比如在开发时显示所有

DEBUG

登录后复制

信息，而到了生产环境，只记录

INFO

登录后复制

或

WARNING

登录后复制

及以上的内容。

print()

登录后复制

可没这功能，它就是一股脑儿地输出。

其次，输出目标多样化。

print()

登录后复制

只能往标准输出（通常是控制台）打印。但

logging

登录后复制

可以通过不同的

Handler

登录后复制

将日志发送到文件、网络（TCP/UDP）、邮件、HTTP服务器，甚至操作系统的日志系统。这在分布式系统或需要集中式日志管理的场景下，是

print()

登录后复制

望尘莫及的。想象一下，你的程序崩溃了，日志信息自动发送到你的邮箱，这比你盯着控制台找错误要高效得多。

再者，格式化输出。

logging.Formatter

登录后复制

让你能自定义日志消息的格式，包含时间戳、日志级别、模块名、文件名、行号、函数名等等。这使得日志信息更具可读性和可追溯性。

print()

登录后复制

要实现这些，你得手动拼接字符串，既麻烦又容易出错。而且，

logging

登录后复制

还能自动处理多线程环境下的日志同步，避免输出混乱。

最后，也是我认为最关键的一点，

logging

登录后复制

提升了代码的可维护性和专业性。它强制你思考日志的用途和重要性，而不是随意地插入打印语句。当你的程序出现问题时，一份结构良好、信息丰富的日志远比一堆无序的

print

登录后复制

输出更能帮助你快速定位问题。它就像是程序运行的“黑匣子”，记录下关键的飞行数据，以便事后分析。

Python日志级别有哪些，如何选择合适的级别？

Python的

logging

登录后复制

模块定义了五个标准的日志级别，它们代表了事件的不同严重程度。理解这些级别并正确使用它们，是有效日志记录的关键。

DEBUG (10)：这是最低的级别，用于详细的调试信息。通常只在开发阶段或需要深入排查问题时启用。比如，某个变量的值在特定代码点是什么，某个函数被调用时传入了什么参数。
```
logger.debug("处理用户请求，用户ID: %s", user_id)
```
登录后复制
INFO (20)：用于确认程序按预期运行的事件。这些是程序正常运行时的“里程碑”信息，可以用来了解程序的整体流程。
```
logger.info("数据库连接成功")
logger.info("任务调度器启动")
```
登录后复制
WARNING (30)：表示发生了意外或将来可能出现问题的情况，但程序仍然能够正常运行。这通常是一些需要注意但不是致命的问题。
```
logger.warning("配置文件未找到，使用默认设置")
logger.warning("缓存刷新失败，将尝试重试")
```
登录后复制
ERROR (40)：由于某个严重的问题，程序无法执行某些功能。这通常意味着某个操作失败了，但整个应用程序可能还没有完全崩溃。
```
logger.error("文件写入失败：%s", file_path)
logger.error("API调用返回错误状态码：%d", status_code)
```
登录后复制
CRITICAL (50)：这是最高的级别，表示发生了非常严重的错误，导致程序本身或系统组件无法继续运行。通常需要立即采取行动。

如知AI笔记
如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型

27

查看详情
```
logger.critical("数据库服务不可用，应用程序即将退出")
logger.critical("内存溢出，系统崩溃！")
```
登录后复制

如何选择合适的级别？

选择日志级别更像是一种艺术，而非严格的科学。我的经验是，从目的出发。

开发阶段：我会把记录器级别设为
```
DEBUG
```
登录后复制
，甚至
```
DEBUG
```
登录后复制
以下（如果有自定义级别的话），这样我能看到所有细节。每一个分支、每一个变量的变化，都可能成为我调试的线索。
测试环境：通常会设为
```
INFO
```
登录后复制
或
```
DEBUG
```
登录后复制
，根据测试的深度和对日志量的容忍度来决定。目标是捕获所有潜在问题，同时避免日志文件过大。
生产环境：这是最需要谨慎的地方。通常将记录器级别设为
```
INFO
```
登录后复制
或
```
WARNING
```
登录后复制
。
```
INFO
```
登录后复制
用于记录关键业务流程的进展，
```
WARNING
```
登录后复制
用于提示潜在风险。
```
ERROR
```
登录后复制
和
```
CRITICAL
```
登录后复制
是必须捕获的，它们是系统健康状况的晴雨表。在生产环境，
```
DEBUG
```
登录后复制
级别的日志通常会被禁用，因为它会产生巨大的日志量，影响性能，并可能暴露敏感信息。

一个好的实践是，“宁滥勿缺”地记录，但“按需过滤”地输出。也就是说，在代码中，你可以在任何你觉得有用的地方打上

DEBUG

登录后复制

或

INFO

登录后复制

日志。但在实际运行中，通过配置

Handler

登录后复制

的级别来控制最终输出的日志量。这样，当你需要深入调试时，只需调整配置，就能获得更详细的信息，而不需要修改代码。

如何将日志输出到文件或滚动文件？

将日志输出到文件是日志记录最常见的需求之一，因为它提供了持久化的记录，便于事后分析和故障排查。而“滚动文件”机制则解决了日志文件无限增长的问题，避免占用过多磁盘空间。

1. 输出到单个文件 (

FileHandler

登录后复制

)

最直接的方式是使用

logging.FileHandler

登录后复制

。它会将所有日志写入一个指定的文件。

import logging

logger = logging.getLogger('file_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个文件处理器，指定日志文件路径和编码
# 默认是'a'模式（追加），如果文件不存在则创建
file_handler = logging.FileHandler('my_application.log', encoding='utf-8')
file_handler.setLevel(logging.INFO) # 文件中只记录INFO及以上级别的日志

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(file_handler)

logger.debug("这条调试信息不会写入文件，因为文件处理器级别是INFO")
logger.info("程序正常运行")
logger.warning("磁盘空间可能不足")
logger.error("致命错误发生")

登录后复制

这里需要注意的是，

FileHandler

登录后复制

默认以追加模式（

'a'

登录后复制

）打开文件。如果你希望每次程序启动都清空旧日志并重新开始，可以将

mode='w'

登录后复制

作为参数传递给

FileHandler

登录后复制

。

2. 输出到滚动文件 (

RotatingFileHandler

登录后复制

和
TimedRotatingFileHandler
登录后复制
)

当你的应用程序长时间运行，或者产生大量日志时，一个日志文件会变得非常大，这不仅难以管理，也可能耗尽磁盘空间。

RotatingFileHandler

登录后复制

和

TimedRotatingFileHandler

登录后复制

就是为解决这个问题而设计的。

RotatingFileHandler

登录后复制

：按文件大小滚动

这个处理器会在日志文件达到指定大小时，将其重命名（通常是加上

.1

登录后复制

.2

登录后复制

等后缀），然后创建一个新的空文件继续写入日志。它会保留指定数量的旧日志文件。

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
import time

logger = logging.getLogger('rotating_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个滚动文件处理器
# filename: 日志文件名
# maxBytes: 单个日志文件最大字节数，例如 10 * 1024 * 1024 (10MB)
# backupCount: 保留的旧日志文件数量
rotating_handler = RotatingFileHandler(
    'app_rotated.log', maxBytes=10 * 1024 * 1024, backupCount=5, encoding='utf-8'
)
rotating_handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
rotating_handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(rotating_handler)

for i in range(1000): # 模拟写入大量日志
    logger.info(f"这是第 {i} 条日志消息，程序正在正常运行。")
    time.sleep(0.01) # 稍微暂停，以便观察文件滚动

登录后复制

当

app_rotated.log

登录后复制

达到10MB时，它会被重命名为

app_rotated.log.1

登录后复制

，然后创建一个新的

app_rotated.log

登录后复制

。当新的

app_rotated.log

登录后复制

再次达到10MB时，

app_rotated.log.1

登录后复制

会被重命名为

app_rotated.log.2

登录后复制

，

app_rotated.log

登录后复制

变为

app_rotated.log.1

登录后复制

，再创建一个新的

app_rotated.log

登录后复制

。这个过程会持续，直到达到

backupCount

登录后复制

的限制，最旧的文件会被删除。

TimedRotatingFileHandler

登录后复制

：按时间间隔滚动

如果你更希望日志文件按天、按小时或按分钟滚动，

TimedRotatingFileHandler

登录后复制

是更好的选择。

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
import time

logger = logging.getLogger('timed_rotating_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个按时间滚动的处理器
# filename: 日志文件名
# when: 滚动周期，例如 'h' (小时), 'd' (天), 'midnight' (每天午夜)
# interval: 滚动间隔，例如 when='h', interval=1表示每小时滚动一次
# backupCount: 保留的旧日志文件数量
timed_rotating_handler = TimedRotatingFileHandler(
    'app_timed.log', when='midnight', interval=1, backupCount=7, encoding='utf-8'
)
timed_rotating_handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
timed_rotating_handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(timed_rotating_handler)

# 模拟日志写入
for i in range(50):
    logger.info(f"这是第 {i} 条定时滚动日志消息。")
    time.sleep(0.5)

登录后复制