Python 的 logging 模块是标准库中成熟、灵活的日志工具，核心在于“级别控制”和“处理器分发”——不是所有日志都该打印到屏幕，也不是所有错误都需要写进文件。
日志级别：从低到高决定“谁该被记录”
logging 定义了 6 个标准级别（按数值升序）：
DEBUG（10）、INFO（20）、WARNING（30）、ERROR（40）、CRITICAL（50），以及最低的 NOTSET（0）。
实际生效的日志级别由 logger 对象自身的 level 和 handler 的 level 共同决定——只有同时 ≥ 两者设定值的日志才会被输出。
- 默认 root logger 级别是 WARNING，所以 debug()、info() 调用默认不显示
- 想看到 INFO 及以上：调用
logging.basicConfig(level=logging.INFO) - 临时提升某 handler 的粒度：比如文件里记 DEBUG，控制台只显示 WARNING+，只需分别设置 handler.level
基础配置：basicConfig 是快速启动，不是万能方案
logging.basicConfig() 只在 root logger 尚未添加 handler 时生效，适合脚本或简单应用。它一次性配置格式、级别、输出目标（默认 sys.stderr）。
- 常用参数：
level、format（如'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'）、filename（指定后输出到文件，否则为控制台） - ⚠️ 注意：一旦你手动创建了 logger 或添加了 handler，basicConfig 就不再起作用
- 示例：
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s: %(message)s')
进阶结构：Logger + Handler + Formatter = 精确控制流
真实项目推荐显式构造组件链，便于按模块、按用途分流日志：
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-
Logger：按功能/模块命名（如
logging.getLogger('db.query')），继承父 logger 级别，可单独设 level -
Handler：决定日志去哪——
StreamHandler（终端）、FileHandler（普通文件）、RotatingFileHandler（自动轮转）、TimedRotatingFileHandler（按时间切分） -
Formatter：定义每条日志长什么样，支持
%(name)s、%(funcName)s、%(lineno)d等占位符
典型组合：
一个 logger 绑定多个 handler（比如同时输出到控制台和带时间戳的文件）；
不同 logger 使用不同 handler（如 'api' logger 写 access.log，'error' logger 单独写 error.log）。
实用技巧与避坑点
日常开发中几个高频问题：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 日志重复？大概率是多次调用 basicConfig 或重复 addHandler —— 检查是否在循环或 import 时反复初始化
- 中文乱码？Windows 控制台需加
stream=sys.stdout并确保终端编码为 UTF-8；文件写入时指定encoding='utf-8' - 想动态改级别？直接修改 logger 或 handler 的
.level属性即可，无需重启程序（例如调试时临时设为 DEBUG） - 避免在日志消息里做耗时操作：不要写
logger.info(f"result: {heavy_func()}")，应先判断级别再拼接：if logger.isEnabledFor(logging.DEBUG): logger.debug(f"result: {heavy_func()}")
