使用logging模块可灵活控制日志级别、输出到多目标、自定义格式并实现集中管理，相比print更专业可控，是Python生产环境必备工具。
在Python中使用logging模块有诸多实际好处，它不仅替代了简单的print语句，还提供了更强大、灵活的日志管理能力。以下是几个关键优势：
1. 灵活控制输出级别
通过日志级别（如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL），可以按需开启或关闭特定信息的输出。
- 开发时设置为DEBUG，查看详细流程
- 上线后改为WARNING或ERROR，减少干扰日志
- 无需删除调试代码，只需调整配置即可
2. 支持多目标输出
日志可以同时输出到多个地方，比如控制台和文件。
- 方便开发者实时查看运行状态
- 长期运行的服务可将日志写入文件用于后续分析
- 支持通过网络发送日志或记录到数据库
3. 结构化与格式自定义
可自定义日志格式，包含时间、模块名、日志级别等上下文信息。
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- 便于排查问题时定位时间和来源
- 统一格式利于日志收集系统（如ELK）解析
- 提升日志可读性和专业性
4. 易于维护和集中管理
大型项目中，不同模块使用同一个日志系统，结构清晰。
- 可通过logger = logging.getLogger(__name__)创建命名日志器，避免冲突
- 支持层级配置，父模块影响子模块行为
- 可在程序启动时统一配置，减少重复代码
基本上就这些。相比print，logging更专业、更可控，是生产环境不可或缺的工具。不复杂但容易忽略。
