logging 用法

最新推荐文章于 2025-06-08 09:57:23 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/94449793
本文详细介绍Python内置logging模块的使用方法，包括日志级别的设定、日志格式的配置、日志输出位置的选择及日志文件的管理。适用于开发环境中DEBUG、INFO级别的使用，以及生产环境中WARNING、ERROR、CRITICAL级别的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等。可以设置不同的日志等级，默认的日志级别设置为WARNING。还可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出。

 

1、logging日志级别

开发环境使用DEBUG、INFO级别，生产环境多使用WARNING、ERROR、CRITLCAL。

 

2、logging 模块使用

import logging : 导入包

logging.basicConfig() ：用于指定“要记录的日志级别”、“日志格式”、“日志输出位置”、“日志文件的打开模式”。

logging.warning('warning message') ：打印警告，其他级别用法一致。

 

3、具体参数说明

basicConfig() 参数如下：

 

 

 

logging模块的使用
Wincher's blog
03-05 247
总结自：https://www.bilibili.com/video/BV1sK4y1x7e1?from=search&seid=6715642328131087006 该模块主要用于处理日志信息。在大型项目中十分有用。 日志级别分类如下： 下图验证了默认日志级别是warning。默认在console打印出日志信息。 打印格式：级别：记录器（root）：日志信息 使用basicConfig可指定日志输出级别。 为什么会出现下图现象？（print先执行却后输出） A：多线程balabala（不是.
python中logging库使用
qq_38734327的博客
08-31 1505
编程代码中，日志的合理使用，能够很好地监控代码的运行过程；在业务部署中，通过日志的记录情况，快速查看代码状态，定位代码运行异常信息，能高效地进行代码维护、管理、执行等。
logging的用法
薰珞婷紫小亭子的博客
04-24 1571
** 一 、最简单的logging的用法如下： ** import logging #注意此处一定要，因为必须定义了格式，logging才能正常输出 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s') console_logger = logging.getLogger(__name__) console_logger.info("today is good!") 输出结果为
logging模块用法简介(Python)
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洞天察地，万物之理；物理人太难了！
06-08 1965
这是Python的一个常用模块，logging能有效帮助开发者跟踪程序运行状态，简化调试过程。
logging基本用法
qq_39991776的博客
07-18 993
logging的简单用法
logging使用
田晨丿ggss
12-26 642
Log（日志的记录） 1、日志的作用 如果我们现在只能得知当前问题的现象，而没有其他任何信息的话，如果我们想要解决掉这个问题的话，那么只能根据问题的现象来试图复现一下，然后再一步步去调试，这恐怕是很难的，很大的概率上我们是无法精准地复现这个问题的，而且 Debug 的过程也会耗费巨多的时间，这样一旦生产环境上出现了问题，修复就会变得非常棘手。但这如果我们当时有做日志记录的话，不论是正常运行还是出现...
Python中内置的日志模块logging用法详解
09-21
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09-20
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09-16
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03-05 208
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04-23 7207
1、日志级别 import logging # 引入logging模块 # 将信息打印到控制台上 logging.debug(u"苍井空") logging.info(u"麻生希") logging.warning(u"小泽玛利亚") logging.error(u"桃谷绘里香") logging.critical(u"泷泽萝拉") 回显： 上面可以看到只有后面三个能打印出来 默认生成的root logger的level是logging.WARNING,低于该级别的就不输出了 ...
【Python程序开发系列】一文了解日志模块logging的使用场景和方法
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01-24 2003
一文了解日志模块logging的使用场景和方法
python logging 使用方法
02-12
### Python中使用Logging模块进行日志记录 #### 导入Logging模块并设置基本配置 为了开始使用`logging`模块，在脚本文件的顶部导入该模块，并调用`basicConfig()`函数来设定一些必要的参数，比如日志级别、格式以及目标输出位置等[^1]。 ```python import logging # 配置日志的基本设置 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s", filename='app.log', # 将日志写入指定文件 filemode='w' # 覆盖模式打开日志文件，默认是追加模式'a' ) ``` #### 创建Logger对象 虽然可以直接通过`logging`模块的方法（如`debug()`, `info()`等）发送消息给默认的日志处理器，但是更推荐的做法是创建自己的`Logger`实例。这允许更加精细地控制不同部分的日志行为[^2]。 ```python logger = logging.getLogger('my_logger') handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) # 设置最低严重程度；低于这个级别的日志将被忽略 logger.setLevel(logging.INFO) ``` #### 记录不同类型的消息 一旦完成了上述准备工作之后就可以利用不同的方法来记录各种类型的事件了。每种类型对应着特定的颜色编码和重要性等级： - `DEBUG`: 开发期间用于调试目的的信息； - `INFO`: 描述正常操作流程的一般状态更新； - `WARNING`: 表明某些意外情况发生但不影响整体功能的通知； - `ERROR`: 报告错误条件下的异常状况； - `CRITICAL`: 极其严重的错误，可能导致应用程序无法继续运行下去[^3]。 ```python try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError as e: logger.error(f"An error occurred while dividing by zero: {e}") finally: logger.info("Operation completed.") ``` #### 自定义日志格式与多目的地输出 除了简单的文本形式外还可以自定义日志条目所呈现的方式，甚至同时向多个地方发送相同的内容副本。例如，既保存至本地磁盘又显示于终端屏幕上[^4]。 ```python console_handler = logging.StreamHandler() file_handler = logging.FileHandler('error_log.txt') # 定义两种不同的格式化器分别应用于两个处理程序上 simple_formatter = logging.Formatter('%(levelname)s:%(message)s') detailed_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s') console_handler.setFormatter(simple_formatter) file_handler.setFormatter(detailed_formatter) # 添加这两个新的处理器到我们的logger里去 logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler) # 测试一下效果 logger.warning('This will appear on screen and also saved into the file.') ```
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