Python日志系统是可配置、可扩展、分层级的事件记录机制，核心在于理解Logger（分级中枢与父子传播）、Handler（输出目标与多通道）、Formatter（格式定义）和Filter（内容过滤）四者协作逻辑，并通过组合应用实现精准控制。
Python日志系统不是“加个logging.basicConfig就完事”的工具，而是一套可配置、可扩展、分层级的事件记录机制。真正用好它，关键在理解Logger、Handler、Formatter、Filter四者协作的底层逻辑，以及如何在不同场景中精准控制输出内容、位置和格式。
Logger：日志的发起者与分级中枢
Logger是日志调用的入口，每个Logger有独立名称（如"api.auth"）和日志级别（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL）。父子关系默认按点号分隔（"api"是"api.auth"的父Logger），子Logger会向上传播日志到父级，除非显式设置propagate=False。实际开发中建议用logging.getLogger(__name__)获取模块级Logger，既保证命名清晰，又利于后期统一配置。
Handler：决定日志“去哪”和“怎么存”
Handler负责输出目标，常见类型包括：
- StreamHandler：输出到控制台（默认sys.stderr）
- FileHandler：写入单个文件（不自动轮转）
- RotatingFileHandler：按大小轮转，避免单文件过大
- TimedRotatingFileHandler：按时间（如每天）切分日志文件
- SMTPHandler：发生ERROR及以上时自动发邮件告警
一个Logger可绑定多个Handler，例如同时输出到控制台（DEBUG起）和文件（WARNING起），实现开发调试与生产归档分离。
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Formatter：定义日志“长什么样”
Formatter控制每条日志的字符串结构。常用占位符有：%(asctime)s（时间）、%(name)s（Logger名）、%(levelname)s（级别）、%(message)s（正文）、%(funcName)s（函数名）、%(lineno)d（行号）。推荐在生产环境使用带毫秒和进程/线程ID的格式，便于排查并发问题：
'%(asctime)s | %(process)d | %(thread)d | %(name)s | %(levelname)-8s | %(funcName)s:%(lineno)d | %(message)s'实战案例：Web接口请求全链路记录
以Flask为例，需在请求进入和结束时记录耗时、状态码、参数与响应摘要：
- 用before_request获取request开始时间并存入g对象
- 用after_request计算耗时，结合response.status_code和部分body生成日志
- 为避免敏感字段（如password）被打印，自定义Filter继承logging.Filter，重写filter()方法对log record.message做脱敏处理
- 将该Filter添加到Handler，确保所有经此Handler输出的日志都自动过滤敏感词
这种组合方式比全局替换或手动打点更稳定、低侵入，也易于后续对接ELK或Prometheus日志监控体系。
