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 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:
Logging 定义了多个严重程度的等级,从低到高分别是:
默认情况下,Logging 只显示 WARNING 级别及以上信息。
以下是一个基础的日志输出例子:
阿里云-虚拟数字人
阿里云-虚拟数字人是什么? ...
2
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<font face="Courier New">
import logging
<p>logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(<strong>name</strong>)</p><p>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")
</font>这段代码会输出 INFO 及以上级别的日志信息到控制台。
你可以设置日志格式(如时间、级别、消息)并输出到文件:
<font face="Courier New">
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('app.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
</font>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。
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2025-11-23
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