在Python中打出日志（log）的方式有很多种，最常见的方法是使用Python内置的logging模块。通过配置logging模块、使用不同的日志级别、将日志输出到文件或控制台、并添加日志格式，我们可以实现强大的日志记录功能。下面将详细介绍如何使用这些方法记录日志。
一、配置logging模块
在Python中，logging模块是一个用于记录日志的标准库。使用logging模块的第一步是配置日志记录器。我们可以通过调用logging.basicConfig()函数来设置日志记录的基本配置，包括日志级别、日志格式和日志输出位置。
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[logging.StreamHandler()])
上述代码配置了一个基础的日志记录器，设置了日志级别为DEBUG，日志格式包括时间、记录器名称、日志级别和日志消息，并将日志输出到控制台。
二、使用不同的日志级别
logging模块提供了五个不同的日志级别，分别是DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。我们可以根据需要在代码中使用不同的日志级别来记录日志消息。
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')
其中，DEBUG级别的日志用于详细信息，主要用于诊断问题；INFO级别的日志用于确认程序按预期运行；WARNING级别的日志表示潜在问题；ERROR级别的日志记录程序中的错误；CRITICAL级别的日志表示严重错误，程序可能无法继续运行。
三、将日志输出到文件
除了将日志输出到控制台外，我们还可以将日志记录到文件中。为此，我们需要在logging.basicConfig()函数中指定filename参数。
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
上述代码将日志记录到名为app.log的文件中，日志级别为DEBUG，日志格式与前面相同。
四、添加日志格式
日志格式可以通过format参数进行配置。logging模块提供了一些占位符，可以用来表示日志消息的不同部分。常见的占位符包括：
- %(asctime)s：日志消息的时间戳
- %(name)s：记录器的名称
- %(levelname)s：日志消息的级别
- %(message)s：日志消息的内容
我们可以根据需要组合这些占位符来定义日志格式。
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
五、使用Logger对象
logging模块的核心是Logger对象。Logger对象用于生成日志消息，并将其分发到适当的处理器。我们可以通过调用logging.getLogger()函数来获取一个Logger对象。
logger = logging.getLogger('my_logger')
获取Logger对象后，我们可以使用它的各种方法来记录日志消息。
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')
六、添加处理器
处理器（Handler）用于将日志消息发送到适当的目的地，例如控制台、文件、网络等。logging模块提供了多种处理器，包括StreamHandler、FileHandler、HTTPHandler等。我们可以通过调用Logger对象的addHandler()方法来添加处理器。
import logging
创建一个Logger对象
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个文件处理器
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
将格式器添加到处理器
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)
将处理器添加到Logger对象
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
记录日志消息
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')
上述代码创建了一个Logger对象，并为其添加了一个控制台处理器和一个文件处理器。日志消息将被同时发送到控制台和文件中。
七、日志的其他高级用法
1. 日志的分级
在实际应用中，我们可能需要为不同的模块或功能设置不同的日志级别。我们可以通过为每个模块或功能创建不同的Logger对象来实现日志的分级。
import logging
创建一个主Logger对象
main_logger = logging.getLogger('main')
main_logger.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个子Logger对象
sub_logger = logging.getLogger('main.sub')
sub_logger.setLevel(logging.INFO)
创建一个控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
将处理器添加到主Logger对象
main_logger.addHandler(console_handler)
记录日志消息
main_logger.debug('This is a debug message from main')
sub_logger.info('This is an info message from sub')
上述代码创建了一个主Logger对象和一个子Logger对象，并为主Logger对象添加了一个控制台处理器。日志消息将根据Logger对象的日志级别进行过滤和记录。
2. 动态修改日志级别
在某些情况下，我们可能需要在运行时动态修改日志级别。我们可以通过调用Logger对象的setLevel()方法来实现这一点。
import logging
创建一个Logger对象
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
创建一个格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
将处理器添加到Logger对象
logger.addHandler(console_handler)
记录日志消息
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
动态修改日志级别
logger.setLevel(logging.WARNING)
记录日志消息
logger.debug('This debug message will not be shown')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
上述代码在运行时修改了Logger对象的日志级别，DEBUG级别的日志消息将不再被记录。
3. 使用配置文件配置日志
logging模块还支持通过配置文件来配置日志记录器。我们可以将日志配置写入一个配置文件中，然后通过调用logging.config.fileConfig()函数来加载配置文件。
首先，创建一个日志配置文件logging.conf：
[loggers]
keys=root
[handlers]
keys=consoleHandler
[formatters]
keys=simpleFormatter
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)
[formatter_simpleFormatter]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
然后，在代码中加载配置文件：
import logging
import logging.config
加载日志配置文件
logging.config.fileConfig('logging.conf')
获取Logger对象
logger = logging.getLogger('root')
记录日志消息
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')
上述代码通过配置文件配置了日志记录器，并记录了日志消息。
八、总结
通过上述方法，我们可以在Python中灵活地记录日志，并根据需要进行配置。logging模块提供了丰富的功能，包括设置日志级别、定义日志格式、将日志输出到不同的目的地、动态修改日志级别等。无论是在开发阶段还是在生产环境中，合理使用日志记录功能都可以帮助我们更好地监控和调试程序。希望本文能够帮助大家更好地理解和使用Python中的日志记录功能。
相关问答FAQs：
如何在Python中使用logging模块记录日志？
在Python中，logging模块是用于记录日志的标准库。你可以通过导入logging模块，使用不同的日志级别（如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL）来记录信息。示例如下：
import logging
# 配置日志格式和级别
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 记录不同级别的日志
logging.debug('这是调试信息')
logging.info('这是一般信息')
logging.warning('这是警告信息')
logging.error('这是错误信息')
logging.critical('这是严重错误信息')
这样，日志信息将会打印到控制台，你也可以设置将其输出到文件中。
如何自定义日志格式和输出目标？
可以通过logging.basicConfig()函数自定义日志的格式和输出目标。你可以设置日志输出到文件，或是更改日志的显示格式。示例如下：
import logging
# 配置日志记录到文件，并定义格式
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.info('信息将会被记录到app.log文件中')
以上代码会将日志信息记录到名为app.log的文件中，方便后续查看和分析。
如何使用日志记录异常信息？
记录异常信息对于调试非常重要。可以使用logging的exception()方法来记录异常信息，它会自动捕捉栈跟踪。示例如下：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.ERROR)
try:
1 / 0 # 故意引发一个异常
except ZeroDivisionError:
logging.exception('捕获到除零异常')
这样，发生的异常信息和栈跟踪将会被记录，便于你后续分析问题。
