Python日志级别是按严重程度和用途分层的信息分类工具：DEBUG用于开发调试细节，INFO记录关键运行节点，WARNING提示异常苗头，ERROR标识局部故障并带堆栈，CRITICAL表示全局性危机；定级本质是明确“谁看、为什么看、看到后做什么”的沟通契约。
Python日志级别不是随便设的，它本质是信息分类工具——按严重程度和用途把消息分层，让开发、运维、调试各取所需。选错级别不仅影响排查效率，还可能掩盖关键问题或刷屏无用信息。
DEBUG：仅限开发阶段的“显微镜”
记录最细粒度的操作细节，比如变量值、函数入参、循环内状态。生产环境默认关闭，避免性能损耗和敏感信息泄露。
- 适合在本地调试时临时开启，配合
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) - 不要写密码、token、用户手机号等敏感内容
- 上线前检查所有
logger.debug()，确认是否应降级或删除
INFO：系统“运行快报”，聚焦关键路径
标记正常流程中的重要节点，如服务启动、配置加载完成、任务开始/结束、外部调用成功返回。目标是让人一眼看清“系统在干什么”。
- 避免每行都打INFO，例如循环体内的单次处理不记INFO
- 推荐格式：
logger.info("User %s logged in via %s", user_id, auth_method)（用占位符，非字符串拼接） - 运维可通过INFO日志快速确认服务是否按预期流转
WARNING：异常苗头，尚未失控
表示出现非预期但未中断流程的情况，比如接口返回码非200但已重试成功、配置项缺失使用了默认值、磁盘剩余空间低于85%。
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- 不是报错，但值得人工关注——可作为监控阈值触发依据
- 避免滥用：不要把“用户输入为空”这种业务校验逻辑记为WARNING
- 建议附带上下文，例如
logger.warning("Fallback to cache for order %s, DB timeout", order_id)
ERROR & CRITICAL：必须响应的故障信号
ERROR代表局部失败（如单次数据库查询失败、第三方API调用超时），CRITICAL代表全局性危机（如数据库连接池耗尽、核心配置加载失败导致服务无法启动）。
- ERROR要带异常堆栈：
logger.error("Failed to send email", exc_info=True) - CRITICAL极少使用，通常只在
if not essential_init(): logger.critical("Abort: config invalid"); sys.exit(1)这类场景 - 不要用ERROR代替raise——该抛异常的地方别只打日志
日志级别设计的核心是“谁看、为什么看、看到后做什么”。定级不是技术选择，而是沟通契约。合理分级后，grep、ELK、告警规则才能真正起作用。
