Python Logging模块用于记录程序运行信息，支持DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL五个级别，默认只显示WARNING及以上级别；通过basicConfig可设置日志级别、格式和输出目标（如控制台和文件），支持灵活配置处理器和格式化，便于开发调试与生产监控，建议在项目中早期引入。
Python Logging 是 Python 内置的标准日志模块，用来记录程序运行过程中的信息，比如错误、警告、调试信息等。它比直接使用 print() 更灵活、更专业，适合在开发和生产环境中追踪问题、监控系统状态。
Logging 的基本作用
Logging 模块允许你按不同级别记录消息，控制输出位置（如控制台、文件），并自定义格式。相比 print，它可以在不修改代码逻辑的情况下，动态调整哪些信息需要显示或保存。
常见用途包括：
- 记录程序异常和错误堆栈
- 跟踪函数调用流程
- 输出调试信息而不影响正式发布版本
- 将日志写入文件以便后期分析
日志级别（Log Levels）
Logging 定义了多个严重程度的等级，从低到高分别是：
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- DEBUG：详细信息，通常只在调试时使用
- INFO：确认程序按预期运行
- WARNING：出现意外情况，但程序仍在工作
- ERROR：某些功能失败
- CRITICAL：严重错误，可能导致程序无法继续
默认情况下，Logging 只显示 WARNING 级别及以上信息。
简单使用示例
以下是一个基础的日志输出例子：
<font face="Courier New">
import logging
<p>logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(<strong>name</strong>)</p><p>logger.info("程序开始运行")
logger.warning("这是一个警告")
logger.error("发生了一个错误")
</font>这段代码会输出 INFO 及以上级别的日志信息到控制台。
配置日志输出格式和目标
你可以设置日志格式（如时间、级别、消息）并输出到文件：
<font face="Courier New">
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('app.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
</font>这样日志会同时输出到文件 app.log 和控制台，方便查看和归档。
基本上就这些。Python Logging 功能强大，支持处理器（Handler）、过滤器（Filter）、格式化（Formatter）等高级功能，适合从小脚本到大型项目的日志管理。不复杂但容易忽略细节，建议尽早引入项目中。
