Python日志模块logging怎么用_多级日志配置解析【教学】

Python logging模块是可控、可分级、可持久化的系统级日志管理方案，核心在于理解日志级别、Handler、Formatter和Logger四者协作：级别决定记录阈值，Handler控制输出目标，Formatter定义格式，Logger按模块命名作为入口。

Python 的 logging 模块不是“打印工具”，而是可控、可分级、可持久化的系统级日志管理方案。用好它，关键不在写多少行代码，而在理解日志级别、处理器（Handler）、格式器（Formatter）和记录器（Logger）四者如何协作。

日志级别决定“什么该记、什么该忽略”

默认有 5 级（从低到高）：DEBUG → INFO → WARNING → ERROR → CRITICAL。每条日志自带级别，只有等于或高于当前设置的最低级别时才会被处理。

• 全局设为 WARNING：所有 DEBUG 和 INFO 日志直接丢弃，不进任何 Handler
• 某个 Logger 单独设为 DEBUG：它发出的调试日志就能被捕捉，哪怕根 Logger 是 WARNING
• 常见误操作：只改了 basicConfig(level=...)，但没注意 Handler 自身也有 level（优先级更高）

Handler 负责“日志往哪送”

一个 Logger 可以挂多个 Handler，比如同时输出到屏幕和文件：

• StreamHandler(sys.stdout)：打印到控制台（适合开发调试）
• FileHandler("app.log")：追加写入文件（适合线上归档）
• RotatingFileHandler("app.log", maxBytes=10*1024*1024, backupCount=5)：自动轮转，防止单个日志爆炸
• 每个 Handler 可独立设置 level —— 比如屏幕只看 WARNING+，文件保留 DEBUG+，靠的就是 Handler 级别过滤

Formatter 控制“日志长啥样”

用字符串格式定义输出结构，常用字段有：

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• %(asctime)s：时间（需配合 datefmt 微调格式）
• %(name)s：Logger 名（区分模块来源，比如 "db.query" 或 "api.auth"）
• %(levelname)s：级别名（INFO、ERROR）
• %(message)s：你传给 logger.info("xxx") 的内容
• %(lineno)d：代码行号（调试时很有用，但上线建议关掉，影响性能）

示例格式：%(asctime)s | %(name)-12s | %(levelname)-8s | %(message)s

Logger 是“日志入口”，推荐按模块命名

不要总用 logging.getLogger()（返回 root），而要按功能/模块取名：

• logger = logging.getLogger("user.auth")
• logger = logging.getLogger(__name__)（在模块文件里最常用，自动获取文件名）
• 名字带点号（如 "api.v1.users"）会自动形成父子关系，父 Logger 的 Handler 会向上传播日志（除非显式关闭 propagate=False）
• 避免全用同一个名字（如都叫 "main"），否则无法区分日志来源

配置不复杂但容易忽略细节：Handler 的 level、Logger 的 propagate、Formatter 的 datefmt 对齐、以及多线程下无需额外加锁（logging 本身线程安全）。真正用起来，一套清晰的层级命名 + 分开的控制台/文件 Handler + 合理的级别组合，就足够支撑中等规模项目了。

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