Python日志用 logging 模块写，核心是先获取一个 logger，再配置输出位置、格式和级别——不直接用 print，才能在开发、测试、生产环境灵活控制日志行为。
1. 基础写法：5行搞定简单日志
最简可用的日志代码：
- 调用
logging.basicConfig()一次性设置全局基础配置（仅首次生效） - 用
logging.debug/info/warning/error/critical()直接记录 - 默认只显示
WARNING及以上级别，想看到INFO需显式设level=logging.INFO
示例：
```pythonimport logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.info("服务启动完成")
logging.warning("配置文件未找到，使用默认参数")
```
2. 推荐写法：用 logger 对象，避免污染根日志器
大型项目应创建独立 logger，而不是直接调用顶层函数，好处是可单独配置、避免被其他库干扰：
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- 用
logging.getLogger(__name__)获取命名 logger（推荐，模块名自动作标识） - 调用
setLevel()设置该 logger 的最低捕获级别 - 添加
Handler（如StreamHandler输出到控制台，FileHandler写入文件） - 为每个 Handler 绑定
Formatter控制输出格式
示例（控制台+文件双输出）：
```pythonimport logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 控制台输出
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
ch.setFormatter(logging.Formatter('%(levelname)s - %(message)s'))
# 文件输出
fh = logging.FileHandler('app.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
fh.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
logger.debug("数据库连接池初始化中...")
logger.info("用户登录成功：uid=1001")
```
3. 实用技巧：按需切换日志级别与输出目标
不同环境需要不同日志策略，靠配置而非改代码：
- 开发时设为
DEBUG，生产环境通常用WARNING或ERROR - 用
RotatingFileHandler自动轮转日志文件，防止单个文件过大 - 用
TimedRotatingFileHandler按天/小时切分日志（如每天生成app.log.2024-06-15） - 敏感信息（密码、token）不要打日志；必要时用占位符或手动脱敏
4. 常见踩坑提醒
这些细节容易忽略，却直接影响日志是否生效：
-
basicConfig()必须在任何logging.xxx()调用前执行，否则无效 - 多个
basicConfig()只有第一个起作用（它会跳过已存在的 handler） - logger 和 handler 都有 level，最终以“两者中更严格者”为准（取高值）
- 用
getLogger('a.b.c')和getLogger('a.b')是两个不同 logger，父子关系需显式设置传播（propagate=True默认开启）
