python中如何使用logging模块记录日志？

在python开发中，logging模块是标准库自带的日志记录工具，相比print函数，它支持分级管理、格式化输出和多目标写入，更适合真实项目使用。通过合理的配置，我们可以把程序运行中的关键信息持久化保存，方便后续排查异常。

logging模块的核心概念

logging模块主要包含以下几个组成部分：

• Logger：日志器，程序的入口，用来发出日志。
• Handler：处理器，决定日志输出到哪里，比如控制台或文件。
• Formatter：格式器，定义日志的显示样式。
• Level：日志级别，用于控制日志的详细程度。

日志级别从低到高

快速使用basicConfig

如果只是做简单记录，可以用logging.basicConfig()一次性配置好输出文件和格式。

import logging

# 基础配置：写入app.log，级别为INFO，带时间、级别和消息
logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

logging.info('程序启动成功')
logging.warning('内存使用偏高')

同时输出到控制台和文件

实际项目中常需要既在屏幕看到日志，又保存到文件，这时要自己添加Handler。

import logging

logger = logging.getLogger('my_app')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 控制台处理器
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)

# 文件处理器
fh = logging.FileHandler('run.log', encoding='utf-8')
fh.setLevel(logging.DEBUG)

# 公共格式
fmt = logging.Formatter('%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s')
ch.setFormatter(fmt)
fh.setFormatter(fmt)

logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)

logger.debug('调试信息写入文件')
logger.error('发生错误，请检查配置')

在代码中使用logger

配置好之后，在业务代码里直接调用logger.info()或logger.error()即可，不需要再使用print。

常见注意事项

• 不要重复调用basicConfig，它只在第一次生效。
• 多线程下logging是线程安全的，可放心使用。
• 敏感信息如密码不要写进日志。

合理使用logging模块，可以让python项目的运维和调试更加轻松。

pythonlogging日志记录日志级别日志配置修改时间：2026-07-25 01:24:16