记录 python 程序日志的推荐方式是使用内置 logging 模块。1. 基本用法：调用 logging.basicconfig() 配合 info、warning 等方法输出日志，默认只显示 warning 及以上级别，需设置 level=logging.info 才能显示 info 级别；常用级别按从低到高顺序为 debug、info、warning（默认）、error、critical。2. 进阶配置：通过 basicconfig 设置 filename 将日志写入文件，通过 format 定义格式并添加时间戳等信息。3. 多模块打日志：使用 getlogger 创建不同 logger 并设置独立级别和输出格式，便于区分来源与管理。4. 注意事项：避免混用 print 与 logging，防止重复添加 handler 导致重复输出，生产环境建议关闭 debug 级别以提升性能。logging 功能全面，建议先掌握基础再逐步深入。
记录 Python 程序的日志，最常用也最推荐的方式就是使用内置的 logging 模块。它功能全面、配置灵活，能满足大多数项目的日志需求。
基本用法：快速上手
刚开始用 logging 的时候，直接调用 logging.basicConfig() 配合几个常用的日志输出方法就能满足基本需求。
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("这是一条信息日志")
logging.warning("这是一条警告日志")这样会把日志输出到控制台，默认只显示 WARNING 及以上级别。如果你想看到 INFO 级别的日志，记得设置 level=logging.INFO。
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常用日志级别从低到高分别是：
- DEBUG
- INFO
- WARNING（默认）
- ERROR
- CRITICAL
进阶配置：格式和输出位置
如果你希望日志有更清晰的格式，或者想保存到文件里，就需要对 basicConfig 做进一步配置。
比如下面这个例子，把日志写入文件，并加上时间戳：
logging.basicConfig(
filename="app.log",
level=logging.DEBUG,
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)这样你就可以在 app.log 文件中看到类似这样的内容：
2025-04-05 10:30:00,123 - INFO - 这是一条信息日志 2025-04-05 10:30:05,456 - ERROR - 出错了！
关键参数说明：
-
filename：指定日志文件名 -
format：定义日志格式 -
datefmt：可选，自定义时间格式
多个模块/组件打日志：使用 logger 名字
当项目变大后，建议为不同模块创建不同的 logger，方便区分日志来源。
logger = logging.getLogger("my_module")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
handler = logging.FileHandler("my_module.log")
formatter = logging.Formatter("%(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.debug("来自 my_module 的调试信息")这种方式的好处是：
- 可以为不同模块设置不同的日志级别或输出方式
- 日志结构更清晰，排查问题更快捷
常见注意事项
- 不要混用 print 和 logging：上线后应该统一用 logging，print 不便于管理。
- 避免重复添加 handler：多次运行脚本时，可能会导致日志重复输出，可以在添加前判断是否已有 handler。
- 生产环境建议关闭 DEBUG 级别：避免产生大量日志影响性能。
基本上就这些。logging 模块功能很全，但一开始不需要全掌握，先学会基础用法，遇到具体需求再深入研究。
