Python日志处理：logging模块详解，从零基础到精通，收藏这篇就够了！_python logging 使用教程

Ai大模型小凯

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于 2025-02-28 14:45:54 首次发布

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大家好，今天我要和大家聊聊Python中的日志处理。还在用print调试代码吗？或者遇到线上问题却不知道出了什么状况？这就说明你需要好好学习一下日志处理了！Python的logging模块是一个强大的日志框架，今天我就带大家掌握这个必备技能。

 ## 1. 日志的基本使用      logging模块提供了简单易用的日志功能，我们先来看最基础的用法：      ```python   import logging      # 配置基本的日志格式   logging.basicConfig(       level=logging.INFO,  # 设置日志级别       format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'  # 设置日志格式   )      # 输出不同级别的日志   logging.debug('这是debug信息')  # 不会显示，因为级别设置为INFO   logging.info('程序开始运行')   logging.warning('这是一个警告')   logging.error('出错了！')   logging.critical('严重错误！')

运行后你会看到类似这样的输出：

2025-02-22 10:30:15,123 - INFO - 程序开始运行   2025-02-22 10:30:15,124 - WARNING - 这是一个警告   2025-02-22 10:30:15,125 - ERROR - 出错了！   2025-02-22 10:30:15,126 - CRITICAL - 严重错误！

小贴士：日志级别从低到高依次是：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL。只有大于等于设置级别的日志才会输出。

2. 配置日志输出到文件

在实际项目中，我们通常需要将日志保存到文件中：

import logging      # 配置日志输出到文件   logging.basicConfig(       level=logging.INFO,       format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',       filename='my_app.log',  # 指定日志文件       filemode='a'# 'a'表示追加模式，'w'表示覆盖模式   )      def process_data():       logging.info('开始处理数据...')       try:           result = 10 / 0# 故意制造一个错误       except Exception as e:           logging.error(f'处理数据时出错: {str(e)}')       else:           logging.info('数据处理完成')      process_data()

3. 创建自定义的Logger

在大型项目中，我们通常需要创建多个Logger来分别处理不同模块的日志：

import logging      # 创建Logger对象   logger = logging.getLogger('my_app')   logger.setLevel(logging.DEBUG)      # 创建控制台处理器   console_handler = logging.StreamHandler()   console_handler.setLevel(logging.INFO)      # 创建文件处理器   file_handler = logging.FileHandler('app.log')   file_handler.setLevel(logging.DEBUG)      # 创建格式化器   formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')   console_handler.setFormatter(formatter)   file_handler.setFormatter(formatter)      # 添加处理器到Logger   logger.addHandler(console_handler)   logger.addHandler(file_handler)      # 使用Logger记录日志   def process_user(user_id):       logger.info(f'开始处理用户{user_id}的数据')       try:           # 模拟一些操作           if user_id < 0:               raise ValueError('用户ID不能为负数')           logger.debug(f'用户{user_id}的数据处理成功')       except Exception as e:           logger.error(f'处理用户{user_id}数据时出错: {str(e)}')      process_user(1)   process_user(-1)

4. 日志轮转

当日志文件变得太大时，我们需要进行日志轮转：

import logging   from logging.handlers import RotatingFileHandler      # 创建Logger   logger = logging.getLogger('my_app')   logger.setLevel(logging.INFO)      # 创建RotatingFileHandler   # 最大文件大小为1MB，最多保留3个备份文件   handler = RotatingFileHandler(       'app.log',       maxBytes=1024*1024,  # 1MB       backupCount=3   )   handler.setFormatter(logging.Formatter(       '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'   ))   logger.addHandler(handler)      # 写入大量日志来测试轮转   for i in range(10000):       logger.info(f'这是第{i}条日志消息')

5. 在类中使用日志

在面向对象编程中，我们可以这样使用日志：

import logging      class UserManager:       def __init__(self):           self.logger = logging.getLogger('user_manager')           self.logger.setLevel(logging.INFO)                      # 创建处理器和格式化器           handler = logging.StreamHandler()           formatter = logging.Formatter(               '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'           )           handler.setFormatter(formatter)           self.logger.addHandler(handler)              def create_user(self, username):           self.logger.info(f'正在创建用户: {username}')           try:               # 模拟用户创建过程               if len(username) < 3:                   raise ValueError('用户名太短')               self.logger.debug(f'用户{username}创建成功')           except Exception as e:               self.logger.error(f'创建用户{username}失败: {str(e)}')               raise      # 使用示例   manager = UserManager()   try:       manager.create_user('ab')   except:       pass   manager.create_user('alice')