14 logging日志系统

写代码的时候，print()能帮你调试，但到了生产环境，print()就不够用了——你不知道什么时候发生的错误、错误有多严重、错误发生在哪个文件哪一行。logging模块就是干这个的，它是Python内置的日志系统。

一、快速开始

1.1 基本用法

python

import logging

# 基础配置
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 记录日志
logging.debug("调试信息")      # 不会输出（级别太低）
logging.info("普通信息")       # 输出
logging.warning("警告信息")    # 输出
logging.error("错误信息")      # 输出
logging.critical("严重错误")   # 输出

输出格式：

INFO:root:普通信息
WARNING:root:警告信息
ERROR:root:错误信息
CRITICAL:root:严重错误

1.2 日志级别

从低到高5个标准级别：

级别	数值	用途
`DEBUG`	10	调试信息，详细的技术细节
`INFO`	20	普通信息，程序正常运行的记录
`WARNING`	30	警告，不影响运行但需要注意
`ERROR`	40	错误，某些功能无法执行
`CRITICAL`	50	严重错误，程序可能无法继续运行

设置某个级别后，只会记录该级别及以上的日志。

二、basicConfig配置

2.1 常用参数

python

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
    filename="app.log",
    filemode="w",
    encoding="utf-8"
)

logging.info("程序启动")

输出到文件app.log：

2026-06-13 10:30:00 - root - INFO - 程序启动

2.2 格式化变量

变量	含义
`%(asctime)s`	时间
`%(name)s`	Logger名称
`%(levelname)s`	日志级别名
`%(levelno)s`	日志级别数值
`%(message)s`	日志内容
`%(filename)s`	文件名
`%(lineno)d`	行号
`%(funcName)s`	函数名
`%(pathname)s`	完整路径
`%(process)d`	进程ID
`%(thread)d`	线程ID

2.3 同时输出到控制台和文件

python

import logging

# basicConfig只能配置一次，想同时输出到控制台和文件需要用Handler
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 控制台Handler
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)

# 文件Handler
file_handler = logging.FileHandler("app.log", encoding="utf-8")
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

# 格式化器
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

logging.info("这条日志会同时出现在控制台和文件")

三、Logger对象

3.1 创建Logger

python

import logging

# 创建具名Logger
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 添加Handler
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(logging.Formatter("%(name)s - %(message)s"))
logger.addHandler(handler)

logger.info("来自my_module的信息")
# 输出: my_module - 来自my_module的信息

3.2 Logger层次

用.分隔的Logger名称会形成父子关系：

python

import logging

# 父Logger
parent_logger = logging.getLogger("myapp")

# 子Logger
child_logger = logging.getLogger("myapp.database")

# 子Logger会把日志传播给父Logger
child_logger.info("数据库连接成功")
# 会同时被child_logger和parent_logger的Handler处理

3.3 常用方法

python

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.debug("调试")       # 10
logger.info("信息")        # 20
logger.warning("警告")     # 30
logger.error("错误")       # 40
logger.critical("严重")    # 50

# 记录异常信息（包含堆栈）
try:
    1 / 0
except Exception:
    logger.exception("发生异常")
# 会自动记录完整的异常堆栈

# 设置级别
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 检查级别
logger.isEnabledFor(logging.DEBUG)  # True

四、Handler

4.1 常用Handler

Handler	用途
`StreamHandler`	输出到流（默认stderr）
`FileHandler`	输出到文件
`RotatingFileHandler`	按大小轮转文件
`TimedRotatingFileHandler`	按时间轮转文件
`NullHandler`	丢弃所有日志（用于库）

4.2 RotatingFileHandler

按文件大小轮转，避免日志文件无限增大。

python

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

handler = RotatingFileHandler(
    "app.log",
    maxBytes=1024 * 1024,  # 1MB
    backupCount=5,          # 保留5个备份
    encoding="utf-8"
)
logger.addHandler(handler)

当app.log达到1MB时，会自动轮转为app.log.1、app.log.2等。

4.3 TimedRotatingFileHandler

按时间轮转。

python

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

handler = TimedRotatingFileHandler(
    "app.log",
    when="midnight",    # 每天午夜轮转
    interval=1,
    backupCount=30,     # 保留30天
    encoding="utf-8"
)

when参数：'S'(秒)、'M'(分)、'H'(时)、'D'(天)、'midnight'(午夜)、'W0'-'W6'(星期几)。

五、Formatter

5.1 自定义格式

python

import logging

formatter = logging.Formatter(
    fmt="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s:%(lineno)d - %(message)s",
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S"
)

handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(formatter)

5.2 不同Handler不同格式

python

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

# 控制台：简洁格式
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(levelname)s - %(message)s"))

# 文件：详细格式
file_handler = logging.FileHandler("app.log", encoding="utf-8")
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(
    "%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s:%(lineno)d - %(message)s"
))

logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

六、Filter

6.1 过滤日志

python

import logging

class NoDebugFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        return record.levelno > logging.DEBUG

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

handler = logging.StreamHandler()
handler.addFilter(NoDebugFilter())
logger.addHandler(handler)

logger.debug("这条不会输出")
logger.info("这条会输出")

七、实战配置

7.1 项目日志配置

python

import logging
import logging.config

LOGGING_CONFIG = {
    "version": 1,
    "disable_existing_loggers": False,
    "formatters": {
        "standard": {
            "format": "%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s:%(lineno)d - %(message)s"
        },
        "simple": {
            "format": "%(levelname)s - %(message)s"
        }
    },
    "handlers": {
        "console": {
            "class": "logging.StreamHandler",
            "level": "INFO",
            "formatter": "simple",
            "stream": "ext://sys.stdout"
        },
        "file": {
            "class": "logging.handlers.RotatingFileHandler",
            "level": "DEBUG",
            "formatter": "standard",
            "filename": "app.log",
            "maxBytes": 10485760,  # 10MB
            "backupCount": 5,
            "encoding": "utf-8"
        }
    },
    "root": {
        "level": "DEBUG",
        "handlers": ["console", "file"]
    }
}

logging.config.dictConfig(LOGGING_CONFIG)

7.2 模块化使用

python

# database.py
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def connect():
    logger.info("连接数据库")
    # ...
    logger.debug("连接成功")

# main.py
import logging
import database

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
database.connect()

八、常见问题

8.1 重复日志

python

# 错误：多次调用basicConfig或addHandler会导致重复日志
logging.basicConfig()
logging.basicConfig()  # 不会生效，但也不会报错

# 正确：只配置一次
# 或者检查是否已有Handler
logger = logging.getLogger(__name__)
if not logger.handlers:
    logger.addHandler(handler)

8.2 日志不输出

python

# 原因1：级别设置太高
logger.setLevel(logging.WARNING)
logger.info("不会输出")  # INFO < WARNING

# 原因2：没有Handler
logger = logging.getLogger("test")
logger.info("不会输出")  # 没有Handler

# 原因3：propagate被设为False
logger.propagate = False

九、总结

logging模块的核心：

组件	作用
`Logger`	记录日志的对象
`Handler`	决定日志输出到哪里
`Formatter`	决定日志的格式
`Filter`	过滤日志

常用模式：

python

import logging

# 快速配置
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(message)s")

# 使用
logging.info("程序启动")

# 或者用具名Logger
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("模块加载完成")

记住basicConfig()配置一次，然后到处用logging.info()就够了。生产环境再加上文件Handler和轮转。

14 logging日志系统 ​

一、快速开始 ​

1.1 基本用法 ​

1.2 日志级别 ​

二、basicConfig配置 ​

2.1 常用参数 ​

2.2 格式化变量 ​

2.3 同时输出到控制台和文件 ​

三、Logger对象 ​

3.1 创建Logger ​

3.2 Logger层次 ​

3.3 常用方法 ​

四、Handler ​

4.1 常用Handler ​

4.2 RotatingFileHandler ​

4.3 TimedRotatingFileHandler ​

五、Formatter ​

5.1 自定义格式 ​

5.2 不同Handler不同格式 ​

六、Filter ​

6.1 过滤日志 ​

七、实战配置 ​

7.1 项目日志配置 ​

7.2 模块化使用 ​

八、常见问题 ​

8.1 重复日志 ​

8.2 日志不输出 ​

九、总结 ​

14 logging日志系统

一、快速开始

1.1 基本用法

1.2 日志级别

二、basicConfig配置

2.1 常用参数

2.2 格式化变量

2.3 同时输出到控制台和文件

三、Logger对象

3.1 创建Logger

3.2 Logger层次

3.3 常用方法

四、Handler

4.1 常用Handler

4.2 RotatingFileHandler

4.3 TimedRotatingFileHandler

五、Formatter

5.1 自定义格式

5.2 不同Handler不同格式

六、Filter

6.1 过滤日志

七、实战配置

7.1 项目日志配置

7.2 模块化使用

八、常见问题

8.1 重复日志

8.2 日志不输出

九、总结