配置Python日志需先调用basicConfig设置级别、格式和输出位置，或创建Logger实例并添加Handler与Formatter以实现多目标输出；对于长期运行服务，应使用RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler实现按大小或时间轮转日志文件。
H3 配置Python日志记录的基本方法
在Python中，logging 模块是内置的日志管理工具，使用它能有效记录程序运行过程中的信息。合理配置日志有助于调试和监控系统行为。
H3 使用 basicConfig 进行简单配置
最基础的配置方式是调用 logging.basicConfig()，可以在程序启动时一次性设置日志格式、输出位置和级别。
示例：
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import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, # 设置最低记录级别format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',filename='app.log', # 日志写入文件filemode='a' # 追加模式)
使用日志
logging.info("程序启动")logging.warning("这是一个警告")logging.error("发生错误")
说明：
level：控制哪些级别的日志会被记录（DEBUG format：定义日志输出格式，常用字段包括时间、日志器名、级别、消息内容filename：指定日志文件路径，不设置则默认输出到控制台filemode：’a’ 表示追加，’w’ 表示每次覆盖
H3 使用 Logger 对象实现更灵活控制
对于复杂项目，推荐创建独立的 Logger 实例，并添加 Handler 和 Formatter。
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import logging获取一个独立的日志器
logger = logging.getLogger('my_app')logger.setLevel(logging.DEBUG)
避免重复输出（防止向上级传递）
logger.propagate = False
创建处理器：同时输出到文件和控制台
fh = logging.FileHandler('debug.log')ch = logging.StreamHandler()
设置级别
fh.setLevel(logging.DEBUG)ch.setLevel(logging.INFO)
定义格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(funcName)s - %(message)s')fh.setFormatter(formatter)ch.setFormatter(formatter)
添加处理器
logger.addHandler(fh)logger.addHandler(ch)
使用
logger.debug("详细调试信息")logger.info("普通提示")logger.error("出错了！")
这种方式的优点：
可为不同模块分配不同的日志器支持多个输出目标（文件、控制台、网络等）每个输出可以有不同的格式和级别控制
H3 日志轮转（按大小或时间切割）
长时间运行的服务会产生大量日志，建议使用 RotatingFileHandler 或 TimedRotatingFileHandler 自动分割日志文件。
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from logging.handlers import RotatingFileHandlerimport os按文件大小轮转
handler = RotatingFileHandler('app.log',maxBytes=1010241024, # 10MBbackupCount=5 # 保留5个备份)
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from logging.handlers import TimedRotatingFileHandlerimport time按时间轮转（每天一个文件）
handler = TimedRotatingFileHandler('app.log',when='midnight',interval=1,backupCount=7,encoding='utf-8')
文件名自动加上日期后缀
handler.suffix = "%Y-%m-%d"
基本上就这些。根据项目规模选择合适的配置方式，小项目用 basicConfig 就够了，大项目建议使用自定义 Logger + 多处理器的方式，便于维护和排查问题。
以上就是python配置日志记录的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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