教你快速入门：Python Logging 使用指南

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原创最新推荐文章于 2026-07-07 11:13:34 发布 467 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

python Logging日志记录模块详解写在篇前 logging是Python的一个标准库，其中定义的函数和类为应用程序和库的开发实现了一个灵活的事件日志系统。Python logging 的配置由四个部分组成：Logger、Handlers、Filter、Formatter。本篇博客将依次介绍这四个主要部分以及logging的基本应用。在开始之前，我们有必要先了解一下，什么时候我们才有必要使用logging模块，什么时候抛出... 阅读详情

对程序员来说，Logging 是一种非常重要的功能。无论调试程序还是程序运行时的信息显示，Logging 都很有用。在本文中，我会演示为什么要使用以及如何使用 Python 中的 Logging 模块。

为什么要使用 Logging 而不使用 print()

print 语句跟 Logging 输出存在本质上的不同。一般地，print 语句用于向 stdout（标准输出）写入有用的信息或程序需要输出的信息。然而 Logging 将这些信息写入 stderr（标准错误输出）。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO) #We'll talk about this soon!

logging.warning('Something bad could happen!')
logging.info('You are running the program')
logging.error('Aw snap! Everything failed.')

print("This is the program output")
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如果我运行这段程序，可以看到命令行输出了如下信息。

$ python log_test.py
WARNING:root:Something bad could happen!
INFO:root:You are running the program
ERROR:root:Aw snap! Everything failed.
This is the program output
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然而对于普通用户来说，信息太多了。虽然这些都在命令行显示，但数据却被分开了。所以用户应当这样运行程序。

这里多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以进裙930900780领取。

$ python log_test.py > program_output.txt
WARNING:root:Something bad could happen!
INFO:root:You are running the program
ERROR:root:Aw snap! Everything failed.

$ cat program_output.txt
This is the program output
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在这里，需要输出的信息通过重定向符 > 写入到一个文件。所以我们能看到终端的运行情况，也可以方便地从文件中得到输出信息。现在我们来了解日志等级！

Logging 和日志等级

需要使用 Logging 的原因各有不同。这些原因可以根据严重性的不同分为如下几类。

DEBUG: 开发者调试信息，包括经计算得到的值、参数估值、URL、API 调用信息等。
INFO: 一般性的信息。
WARNING: 关于输入、参数等的警告。
ERROR: 报告由于用户操作不当或程序运行时发生的错误。
CRITICAL: 最高等级的日志输出，通常用于某些关键问题（取决于具体情况）。

最常用的日志类型有：DEBUG、INFO 和 ERROR。然而，经常会出现因 Python 版本不匹配抛出警告的情况。

配置 Logger 和日志处理程序

Logger 可以配置不同的参数，可以配置特定日志等级、日志文件名、文件模式和日志打印的输出格式。

配置 Logger 的参数

Logger 可采用如下配置。

import logging

logging.basicConfig(filename='program.log', filemode='w', level=logging.DEBUG)
logging.warning('You are given a warning!')
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上面的代码向 program.log 文件输出日志。filemode='w' 用于设置文件读写模式。filemode='w' 表示需要打开一个新文件并覆盖原来的内容。该参数默认设置为 'a'，此时会打开相应文件，并追加日志内容，因为有时需要获取历史日志。表示等级的参数 level 用于确定日志的最低等级。例如，当设置 level 为 INFO，程序就不会输出 DEBUG 级别的日志。你可能知道，需要设置 'verbose=debug' 才能获取一些参数。日志等级默认为 INFO。

创建日志处理器

虽然上述方法直接明了，满足了一个简单的应用程序的需求，但对于一个软件产品或服务来说，需要全面的日志处理流程。因为很难在数以百万计的 DEBUG 级日志中找到某个 ERROR 级日志。此外，在整个程序和模块中，我们应当使用单一的 Logger。这样我们就可以正确地把日志添加到同一文件中。所以我们可以使用具有不同配置的 Handler 来处理这种任务。

import logging

logger = logging.getLogger("My Logger")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

console_handler = logging.StreamHandler()
file_handler = logging.FileHandler('file.log', mode='w')
console_handler.setLevel(logging.INFO)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
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可以看出，我们首先通过名称获取到一个 Logger。以此可以在程序的其他任意地方使用同一个 Logger。我们把全局的 Logging 等级设为最低的 DEBUG，这样我们就可以在其他日志处理器中设置任意日志等级。

接着，我们创建两个日志处理器，分别用于 console 和 file 形式的输出，并设置各自的日志等级。这可以减少控制台输出的开销，转而在文件中输出。这方便了以后的调试。

对输出日志进行格式化

Logging 不是只用来打印我们自己的信息的。有时候我们需要打印其他信息，例如时间、日志等级、进程 ID。因此我们需要对日志进行格式化。我们来看下面的代码。

console_format = logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_format = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

console_handler.setFormatter(console_format)
file_handler.setFormatter(file_format)
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添加 Handler 之前，我们可以像上面的代码那样设置日志输出的格式。可以用于设置日志格式的参数远不止这些，你可以访问(docs.python.org/3/library/l…

可重用的代码

下面是我在许多应用程序中都用到的代码段。它可能会对你有所帮助。

import logging

logger = logging.getLogger('Program Name-Version')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

consoleHeader = logging.StreamHandler()
consoleHeader.setFormatter(formatter)
consoleHeader.setLevel(logging.INFO)

fileHandler = logging.FileHandler(f"{output}/metabcc-lr.log")
fileHandler.setLevel(logging.DEBUG)
fileHandler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fileHandler)
logger.addHandler(consoleHeader)
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