Python API日志监控需结构化日志、上下文绑定、集中收集与可观测性集成：用JsonFormatter输出JSON，绑定request_id等字段，按环境设日志级别，FastAPI中通过Depends和LoggerAdapter自动注入上下文，重点在入口层、业务主干、外部调用、后台任务埋点，并对接CloudWatch/Loki/ELK等平台实现分钟级问题定位。
在Python API开发中，日志监控不是“加个print就行”的事，而是要能定位问题、追踪请求链路、区分环境级别、支持快速检索和告警联动。核心是：结构化日志 + 上下文绑定 + 集中式收集 + 可观测性集成。
Python自带的logging足够用，但默认输出是纯文本，不利于解析。关键改造点有三个：
每次HTTP请求进来，都要生成唯一request_id，并透传到整个处理链路。以FastAPI为例：
不是所有地方都该打日志，重点监控这四类节点：
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本地日志写完只是第一步。要真正用起来，需导出到集中式系统：
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是上下文一致性——从Nginx access log到Python应用日志再到数据库慢查询日志，request_id必须全程透传。做到这点，一次线上问题排查时间能从小时级降到分钟级。
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