本文系统回答了如何在Python中进行日志记录：使用标准库logging创建命名logger、配置多种handler与formatter，并以dictConfig集中管理；在生产中采用结构化JSON日志、日志轮转、QueueHandler异步、安全脱敏与统一时区；与云端集中化平台和分布式追踪结合，利用trace_id等字段提升检索与定位效率；将日志治理纳入团队协作与变更管理，通过项目系统如PingCode把日志线索与工作项关联，构建从观测到行动的闭环。

判断是否正常工作，应以业务目标为锚，先定义SLA/SLO与动态基线，再用多源健康信号（指标、日志、追踪、RUM与合成监测）持续校验，配合阈值与异常检测提升准确性。通过错误预算与决策闸门治理变更，把用户体验与安全纳入判断范围，并以运行手册、演练与回溯形成闭环。对流程与团队，用看板度量、交付与质量指标检验“正常”，可在研发场景引入PingCode贯通全流程，在通用协作中采用Worktile增强可见性，最终实现可解释、可审计、可复用的状态判定。