答案：Python日志配置通过logger、handler和formatter实现，logger设置级别并记录日志，handler定义日志输出位置，formatter指定日志格式；可通过dictConfig将配置集中管理，多模块使用同名logger可共享配置，主程序需先初始化logging。
Python配置日志，简单来说，就是告诉Python程序，发生什么事情应该记录下来，记录到哪里去，以及用什么格式记录。这对于调试、监控和问题排查至关重要。
配置Python的logging模块，主要涉及到配置logger、handler和formatter。
解决方案
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Logger (记录器): Logger是logging系统的入口，你可以创建多个logger，每个logger可以有不同的级别和handler。
import logging # 创建一个logger logger = logging.getLogger('my_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置logger的级别 -
Handler (处理器): Handler决定了日志信息输出到哪里，例如控制台、文件、网络等。你可以添加多个handler到一个logger。
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# 创建一个handler，输出到文件 file_handler = logging.FileHandler('my_app.log') file_handler.setLevel(logging.INFO) # 设置handler的级别# 创建一个handler，输出到控制台 stream_handler = logging.StreamHandler() stream_handler.setLevel(logging.DEBUG)
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Formatter (格式器): Formatter定义了日志信息的格式。
# 创建一个formatter formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(formatter) stream_handler.setFormatter(formatter) -
将handler添加到logger:
# 将handler添加到logger logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(stream_handler)
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使用logger记录日志:
# 记录日志 logger.debug('This is a debug message') logger.info('This is an info message') logger.warning('This is a warning message') logger.error('This is an error message') logger.critical('This is a critical message')
如何选择合适的日志级别？
日志级别从低到高依次是：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL。选择哪个级别取决于你想记录的信息的重要程度。DEBUG适合开发调试阶段，INFO记录程序运行的关键信息，WARNING提示潜在的问题，ERROR记录错误信息，CRITICAL记录严重错误，可能导致程序崩溃。一般来说，生产环境至少要设置为INFO级别，甚至WARNING级别。
如何将日志配置写到配置文件中？
使用配置文件可以更方便地管理日志配置，例如使用
logging.config.fileConfig或
logging.config.dictConfig。下面是一个使用
dictConfig的例子：
import logging
import logging.config
config = {
'version': 1,
'formatters': {
'standard': {
'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
},
},
'handlers': {
'file': {
'level': 'INFO',
'formatter': 'standard',
'class': 'logging.FileHandler',
'filename': 'my_app.log',
'encoding': 'utf8',
},
'console': {
'level': 'DEBUG',
'formatter': 'standard',
'class': 'logging.StreamHandler',
'stream': 'ext://sys.stdout',
},
},
'loggers': {
'my_logger': {
'handlers': ['file', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False
},
},
'disable_existing_loggers': False
}
logging.config.dictConfig(config)
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.debug('This is a debug message from config')
logger.info('This is an info message from config')将配置信息写在字典
config中，然后使用
logging.config.dictConfig(config)加载配置。这样可以更灵活地管理日志配置，例如可以从JSON或YAML文件中读取配置。
如何在多模块中使用同一个logger？
在不同的模块中，使用相同的logger name，logging系统会自动使用同一个logger实例。例如，在
module1.py中：
import logging
logger = logging.getLogger('my_logger')
def do_something():
logger.info('Doing something in module1')在
module2.py中：
import logging
logger = logging.getLogger('my_logger')
def do_something_else():
logger.info('Doing something else in module2')在主程序中：
import logging
import logging.config
import module1
import module2
config = { # ... (同上例) ... }
logging.config.dictConfig(config)
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.info('Starting the application')
module1.do_something()
module2.do_something_else()这样，所有模块都使用同一个名为
my_logger的logger实例，日志信息会统一输出到配置文件中指定的handler。注意，需要在主程序中配置logging，确保在其他模块使用logger之前，logging系统已经初始化。否则，可能会出现日志信息丢失的情况。
