Python Logging模块用于记录程序运行信息，支持DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL五个级别，默认只显示WARNING及以上级别；通过basicConfig可设置日志级别、格式和输出目标（如控制台和文件），支持灵活配置处理器和格式化，便于开发调试与生产监控，建议在项目中早期引入。
Python Logging 是 Python 内置的标准日志模块，用来记录程序运行过程中的信息，比如错误、警告、调试信息等。它比直接使用 print() 更灵活、更专业，适合在开发和生产环境中追踪问题、监控系统状态。
Logging 的基本作用
Logging 模块允许你按不同级别记录消息，控制输出位置（如控制台、文件），并自定义格式。相比 print，它可以在不修改代码逻辑的情况下，动态调整哪些信息需要显示或保存。
常见用途包括：
记录程序异常和错误堆栈跟踪函数调用流程输出调试信息而不影响正式发布版本将日志写入文件以便后期分析
日志级别（Log Levels）
Logging 定义了多个严重程度的等级，从低到高分别是：
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DEBUG：详细信息，通常只在调试时使用INFO：确认程序按预期运行WARNING：出现意外情况，但程序仍在工作ERROR：某些功能失败CRITICAL：严重错误，可能导致程序无法继续
默认情况下，Logging 只显示 WARNING 级别及以上信息。
简单使用示例
以下是一个基础的日志输出例子：
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)logger = logging.getLogger(name)
logger.info("程序开始运行")logger.warning("这是一个警告")logger.error("发生了一个错误")
这段代码会输出 INFO 及以上级别的日志信息到控制台。
配置日志输出格式和目标
你可以设置日志格式（如时间、级别、消息）并输出到文件：
logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('app.log'), logging.StreamHandler() ])
这样日志会同时输出到文件 app.log 和控制台，方便查看和归档。
基本上就这些。Python Logging 功能强大，支持处理器（Handler）、过滤器（Filter）、格式化（Formatter）等高级功能，适合从小脚本到大型项目的日志管理。不复杂但容易忽略细节，建议尽早引入项目中。
以上就是Python Logging是什么？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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