Python logging模块使用详解与Flask集成实践

沈知远

发布时间：2026-10-13| 4人浏览过

原创

本文系统梳理Python logging模块的核心用法，详解CRITICAL至DEBUG五级日志及其数值对应关系。深入解析basicConfig函数的filename、format等关键参数，并演示如何配置RotatingFileHandler与TimedRotatingFileHandler实现按大小和时间的自动日志分割。最后提供在Flask项目中自定义Logger类、集成日志模块及工厂模式创建的完整代码示例。

Python日志级别详解

日志级别用于区分消息的重要程度，Python内置了五个标准级别。

CRITICAL 50：代表最严重的错误，通常导致程序无法继续运行。
ERROR 40：表示发生了错误，但程序仍能继续运行。
WARNING 30：提示潜在问题或警告信息，不影响程序执行。
INFO 20：提供一般性信息，确认程序按预期运行。
DEBUG 10：用于调试阶段的详细信息，通常包含变量状态或执行流程。

basicConfig函数参数解析

logging.basicConfig()函数用于配置根记录器，其具体参数含义如下：

filename：指定日志输出的文件名，若提供此参数，日志将被写入指定文件而非控制台。
filemode：指定文件的打开模式，仅在设置了filename时生效。默认值为“w”（覆盖写入），也可指定为“a”（追加写入）。
format：定义日志记录的格式字符串，控制输出内容的排列方式。
datefmt：指定日期时间的格式化字符串，参考strftime函数的时间格式化规则（详见下文）。
level：设置根记录器（root logger）的最低日志级别，低于该级别的消息将被忽略。
stream：指定用于创建StreamHandler的输出流，可指定为sys.stderr、sys.stdout或文件对象，默认为sys.stderr。若同时提供了filename和stream参数，stream参数将被忽略，日志仅写入文件。

日志格式化符号说明

format参数支持多种格式化符号，用于嵌入日志上下文信息。

参数	描述
%(name)s	Logger的名字
%(levelno)s	数字形式的日志级别
%(levelname)s	文本形式的日志级别
%(pathname)s	调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s	调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s	调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s	调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d	调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f	当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮点数表示
%(relativeCreated)d	输出日志信息时的，自Logger创建以来的毫秒数
%(asctime)s	字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d	线程ID。可能没有
%(threadName)s	线程名。可能没有
%(process)d	进程ID。可能没有
%(message)s	用户输出的消息

基础日志输出与文件存储

通过调用logging模块的debug、info、warning等方法，可以将日志直接打印到标准输出。


import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')

使用logging.basicConfig()函数可以将日志重定向并持久化存储到指定文件中。


import os

logging.basicConfig(
  filename=os.path.join(os.getcwd(),'all.log'),
  level=logging.DEBUG,
  format='%(asctime)s %(filename)s : %(levelname)s %(message)s', # 定义输出log的格式
  filemode='a',
  datefmt='%Y-%m-%d %A %H:%M:%S',
)

logging.debug('this is a message')

自定义Logger与日志分割策略

除了基础配置，还可以自定义Logger类以满足更复杂的日志管理需求。

配置RotatingFileHandler可实现按照日志文件大小自动分割并写入文件。


import logging
from logging import handlers


class Logger(object):
  level_relations = {
    'debug': logging.DEBUG,
    'info': logging.INFO,
    'warning': logging.WARNING,
    'error': logging.ERROR,
    'crit': logging.CRITICAL
  }

  def __init__(self, filename, level='info', when='D', backCount=3,
         fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'):
    self.logger = logging.getLogger(filename)
    format_str = logging.Formatter(fmt) # 设置日志格式
    self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 设置日志级别

    # 向控制台输出日志
    stream_handler = logging.StreamHandler()
    stream_handler.setFormatter(format_str)
    self.logger.addHandler(stream_handler)

    # 日志按文件大小写入文件
    # 1MB = 1024 * 1024 bytes
    # 这里设置文件的大小为500MB
    rotating_file_handler = handlers.RotatingFileHandler(
      filename=filename, mode='a', maxBytes=1024 * 1024 * 500, backupCount=5, encoding='utf-8')
    rotating_file_handler.setFormatter(format_str)
    self.logger.addHandler(rotating_file_handler)


log = Logger('all.log', level='info')

log.logger.info('[测试log] hello, world')

配置TimedRotatingFileHandler可实现按照设定的时间间隔自动生成新的日志文件。


import logging
from logging import handlers


class Logger(object):
  level_relations = {
    'debug': logging.DEBUG,
    'info': logging.INFO,
    'warning': logging.WARNING,
    'error': logging.ERROR,
    'crit': logging.CRITICAL
  }

  def __init__(self, filename, level='info', when='D', backCount=3,
         fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'):
    self.logger = logging.getLogger(filename)
    format_str = logging.Formatter(fmt) # 设置日志格式
    self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 设置日志级别

    # 往文件里写入
    # 指定间隔时间自动生成文件的处理器
    timed_rotating_file_handler = handlers.TimedRotatingFileHandler(
      filename=filename, when=when, backupCount=backCount, encoding='utf-8')

    # 实例化TimedRotatingFileHandler
    # interval是时间间隔，backupCount是备份文件的个数，如果超过这个个数，就会自动删除，when是间隔的时间单位，单位有以下几种：
    # S 秒
    # M 分
    # H 小时、
    # D 天、
    # W 每星期（interval==0时代表星期一）
    # midnight 每天凌晨
    timed_rotating_file_handler.setFormatter(format_str) # 设置文件里写入的格式
    self.logger.addHandler(timed_rotating_file_handler)

    # 往屏幕上输出
    stream_handler = logging.StreamHandler()
    stream_handler.setFormatter(format_str)
    self.logger.addHandler(stream_handler)


log = Logger('all.log', level='info')
log.logger.info('[测试log] hello, world')

Flask项目中集成Logging模块

logging 模块在Flask中的使用我在使用Flask的过程中看了很多Flask关于logging的文档，但使用起来不是很顺手，于是自己就根据Flask的官方文档写了如下的log模块，以便集成到Flask中使用。

restful api 项目目录：


.
├── apps_api
│  ├── common
│  ├── models
│  └── resources
├── logs
├── migrations
│  └── versions
├── static
├── templates
├── test
└── utils
└── app.py
└── config.py
└── exts.py
└── log.py
└── manage.py
└── run.py
└── README.md
└── requirements.txt

log.py 文件


# -*- coding: utf-8 -*-

import logging
from flask.logging import default_handler
import os

from logging.handlers import RotatingFileHandler
from logging import StreamHandler

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'logs')

LOG_PATH_ERROR = os.path.join(LOG_PATH, 'error.log')
LOG_PATH_INFO = os.path.join(LOG_PATH, 'info.log')
LOG_PATH_ALL = os.path.join(LOG_PATH, 'all.log')

# 日志文件最大 100MB
LOG_FILE_MAX_BYTES = 100 * 1024 * 1024
# 轮转数量是 10 个
LOG_FILE_BACKUP_COUNT = 10


class Logger(object):

  def init_app(self, app):
        # 移除默认的handler
    app.logger.removeHandler(default_handler)

    formatter = logging.Formatter(
      '%(asctime)s [%(thread)d:%(threadName)s] [%(filename)s:%(module)s:%(funcName)s] '
      '[%(levelname)s]: %(message)s'
    )

    # 将日志输出到文件
    # 1 MB = 1024 * 1024 bytes
    # 此处设置日志文件大小为500MB，超过500MB自动开始写入新的日志文件，历史文件归档
    file_handler = RotatingFileHandler(
      filename=LOG_PATH_ALL,
      mode='a',
      maxBytes=LOG_FILE_MAX_BYTES,
      backupCount=LOG_FILE_BACKUP_COUNT,
      encoding='utf-8'
    )

    file_handler.setFormatter(formatter)
    file_handler.setLevel(logging.INFO)

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

    for logger in (
        # 这里自己还可以添加更多的日志模块，具体请参阅Flask官方文档
        app.logger,
        logging.getLogger('sqlalchemy'),
        logging.getLogger('werkzeug')

    ):
      logger.addHandler(file_handler)
      logger.addHandler(stream_handler)

在exts.py扩展文件中添加log模块，以便在其他模块中统一调用。


# encoding: utf-8
from log import Logger

logger = Logger()

在app.py 文件中引入logger模块，这个文件是create_app的工厂模块。


# encoding: utf-8
from flask import Flask
from config import CONFIG
from exts import logger


def create_app():
  app = Flask(__name__)

  # 加载配置
  app.config.from_object(CONFIG)

    # 初始化logger
  logger.init_app(app)

  return app

运行run.py启动应用，观察日志输出情况。


# -*- coding: utf-8 -*-

from app import create_app

app = create_app()

if __name__ == '__main__':
  app.run()


$ python run.py
* Serving Flask app "app" (lazy loading)
* Environment: production
  WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
  Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: on
2019-07-08 08:15:50,396 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
2019-07-08 08:15:50,397 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Restarting with stat
2019-07-08 08:15:50,748 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [WARNING]: * Debugger is active!
2019-07-08 08:15:50,755 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Debugger PIN: 234-828-739

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