Python logging模块配置指南:日志等级、文件处理与格式详解

蓝鲸
蓝鲸
发布时间:2026-10-13| 6人浏览过
原创

本文详细解析Python内置logging模块的核心用法,涵盖日志等级设置、文件处理器(FileHandler)创建及自定义输出格式。通过具体代码示例,展示如何配置日志保存路径、回滚机制及不同级别的日志输出,帮助开发者在服务器环境中高效进行问题排查与运行监控。

Python logging模块概述与优势

logging模块是Python标准库中用于处理运行日志的核心组件,支持配置日志输出等级、指定日志存储路径以及实现日志文件的自动回滚等功能。

该模块具备以下主要优势:

1. 支持自定义日志等级,在发布版本中仅输出关键信息,避免大量调试信息干扰;

2. 对于部署在服务器上的应用,可通过查阅日志文件快速定位并分析运行异常。

Logger基础配置与Handler设置

logging模块的基础使用流程如下:

首先,需指定Logger的名称。

代码实现为:logger = logging.getLogger(log_name)

其次,设定日志记录的最低级别。

代码实现为:logger.setLevel(logging.info)

接着,创建一个Handler实例,用于将日志写入指定文件。

代码实现为:fh = logging.FileHandler(log_file)

默认情况下,Handler的日志级别为logging.WARNING。

可通过字典映射设置具体级别:fh.setLevel(logLevel[log_level])

定义Handler的输出格式字符串。

代码实现为:formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(name)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')

将格式化器绑定到Handler:fh.setFormatter(formatter)

最后,将配置好的Handler添加到Logger中。

代码实现为:logger.addHandler(fh)

日志格式化占位符详解

Formatter中可用的占位符及其含义如下:

  • %(levelno)s:输出日志级别的数值
  • %(levelname)s:输出日志级别的名称
  • %(pathname)s:输出当前执行程序的路径(对应sys.argv[0])
  • %(filename)s:输出当前执行文件的文件名
  • %(funcName)s:输出生成日志的函数名称
  • %(lineno)d:输出日志所在的代码行号
  • %(asctime)s:输出日志生成的时间
  • %(thread)d:输出线程ID
  • %(threadName)s:输出线程名称
  • %(process)d:输出进程ID
  • %(message)s:输出具体的日志消息内容

完整配置代码示例

完整的配置示例代码如下:


import logging
import datetime
import os

# 定义日志级别字典
logLevelDic={
  "info":logging.INFO,
  "debug":logging.DEBUG,
  "warning":logging.WARNING,
  "error":logging.ERROR
}

# 日志保存路径
logSavePath=os.path.join(os.getcwd(),"logs")
if not os.path.exists(logSavePath):
  os.makedirs(logSavePath,exist_ok=True)
# 当前时间
curTime=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")
# 保存的日志的完整名称
logFile=os.path.join(logSavePath,curTime+".SADCI.log")
# 日志级别
logLevel="error"

class Logger:
  def __init__(self,logFile=logFile,logLevel=logLevelDic["error"]):
    self.logFile=logFile
    self.logLevel=logLevel
    # 设置logger名称
    self.logger=logging.getLogger()
    # 设置参数级别
    self.logger.setLevel(self.logLevel)
    self.formatter=logging.Formatter("%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s")
    # 判断handlers是否存在
    if not self.logger.handlers:
      # 写入控制台
      consoleStream=logging.StreamHandler()
      consoleStream.setLevel(self.logLevel)
      consoleStream.setFormatter(self.formatter)
      # 写入文件
      fileStream=logging.FileHandler(self.logFile,mode="a")
      fileStream.setLevel(self.logLevel)
      fileStream.setFormatter(self.formatter)
      self.logger.addHandler(consoleStream)
      self.logger.addHandler(fileStream)

def MyLogger():
  return Logger(logFile=logFile,logLevel=logLevelDic[logLevel]).logger


if __name__ == '__main__':
  MyLogger().error("test logg")

以上内容涵盖了Python日志处理模块的主要配置方法,希望能为读者的学习与工作提供参考,欢迎持续关注本站获取更多技术资讯。

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。