日志级别选择需严格匹配场景：debug仅开发测试用且上线必关；info是唯一长期开启级别，记录业务动作；warning表潜在问题但未崩溃；error必须带exc_info=true；格式化须用懒求值参数传递而非拼接或f-string。
日志级别怎么选才不被同事喷
团队里最常吵的不是用不用 logging，而是谁把 logging.debug() 提到生产环境、谁又把 logging.error() 当 print() 乱打。关键不是“能不能用”，而是“在哪用、为什么用这个级别”。
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DEBUG只在开发/测试环境有效，上线前必须关掉（靠logging.basicConfig(level=...)或配置文件控制），否则磁盘爆得比日志内容还快 -
INFO是唯一该长期开启的级别，只记录“业务发生了什么”——比如"user_id=123 logged in"，不记录变量快照、不打印堆栈 -
WARNING不代表“问题不大”，而是“可能出错但没崩”，比如第三方 API 返回非预期状态码但兜底逻辑已生效 -
ERROR必须带异常上下文：logger.error("failed to send email", exc_info=True)，否则查问题时只剩一句“失败了”
格式化字符串别用 % 或 .format() 打日志
看似只是写法偏好，实则影响性能和可读性：字符串拼接会在日志未启用时也执行，而 logging 的懒求值机制只在真正输出时才解析参数。
- 错：
logger.info("user %s paid %d" % (user.name, amount))—— 拼接提前发生，哪怕日志级别是WARNING - 对：
logger.info("user %s paid %d", user.name, amount)—— 参数延迟传入，不触发计算 - Python 3.7+ 可用 f-string？不行。f-string 总是立即求值，
f"user {user.name} paid {amount}"和%一样危险
多模块共享 logger 时别用 getLogger(__name__) 就完事
看似标准写法，但实际团队协作中容易导致日志归属混乱、配置失效或重复输出。
- 每个模块用
getLogger(__name__)没问题，但必须确保根 logger（getLogger()）已配置 handler，否则日志静默消失 - 避免在模块里调
basicConfig()—— 它只生效一次，后加载的模块会覆盖前者的配置 - 推荐统一入口初始化：在
main.py或app/__init__.py里调logging.config.dictConfig(...)，用 YAML/JSON 配置所有 handler、filter、formatter - 如果要用 JSON 配置，注意
class字段必须是完整路径，比如"class": "logging.handlers.RotatingFileHandler"，少个点就报ValueError: Unable to configure handler 'file'
结构化日志字段不能靠手拼 JSON
想加 trace_id、user_id 这类字段？别在每条 logger.info() 里手动塞字典，一来易漏，二来破坏日志解析一致性。
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- 用
LoggerAdapter注入上下文：adapter = LoggerAdapter(logger, {"trace_id": "abc123"})，之后adapter.info("order created")自动带上字段 - 若用
structlog，务必禁用默认的stdlib.BoundLogger包装器，否则和原生logging配置冲突，出现双时间戳、双 level 字段 - 字段名统一用小写+下划线（
request_id而非requestId），避免不同服务解析规则打架 - 敏感字段如
password、token必须在 formatter 层过滤，不能依赖“大家自觉不打”
print() 习惯、接受日志要像接口一样约定字段含义、以及接受 ERROR 级别日志必须能直接触发告警而不是等人翻文件。 
