Python logging 日志模块正确使用方式

python Logging模块需统一配置而非在模块中调用basicconfig()；各模块应使用logging.getlogger(__name__)获取命名logger，通过propagate和setlevel精细控制日志流向与级别，并用exception()记录带traceback的异常。

Python 的 logging 模块不是“print 的高级替代品”，而是需要合理配置才能真正发挥作用的系统级工具。核心原则是：不要在模块顶层直接调用 logging.basicConfig()，避免日志被重复初始化或覆盖；每个模块应使用 logging.getLogger(__name__) 获取命名 logger；日志级别、输出目标和格式应在程序入口（如 main() 或启动脚本）统一配置。

避免在模块中调用 basicConfig()

basicConfig() 只有在 root logger 尚未配置时才生效，且只能生效一次。如果多个模块各自调用，只有第一个生效，后续会被静默忽略——这会导致日志不输出、级别不生效、格式错乱等隐蔽问题。

• ❌ 错误示例（在 utils.py 中）：

import logging<br>logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')  # 不要这样写

• ✅ 正确做法：所有配置集中在应用启动处，比如 app.py 或 __main__.py：

import logging<br><br>if __name__ == '__main__':<br>    logging.basicConfig(<br>        level=logging.DEBUG,<br>        format='%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)-8s %(message)s',<br>        handlers=[<br>            logging.StreamHandler(),<br>            logging.FileHandler('app.log', encoding='utf-8')<br>        ]<br>    )<br>    # 启动主逻辑<br>    main()

按模块命名获取 logger，不共用 root

使用 logging.getLogger(__name__) 能自动继承 root logger 的配置，同时支持独立设置级别、添加专属 handler，便于后期按模块开关日志或分流输出。

• 在 database.py 中：

import logging<br><br>logger = logging.getLogger(__name__)  # 名为 'database'<br><br>def connect():<br>    logger.debug('Connecting to DB...')<br>    logger.info('Connected successfully')

• 在 api/handler.py 中：

logger = logging.getLogger(__name__)  # 名为 'api.handler'<br>logger.warning('Rate limit exceeded for user: %s', user_id)

这样终端里就能看到带模块前缀的日志：2024-05-20 10:30:12 [api.handler] WARNING Rate limit exceeded...

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谨慎使用 logger.setLevel() 和 propagate

子 logger 默认 propagate=True，即日志会逐级向上传递到父 logger（最终到 root）。若某个模块想屏蔽日志，不要设 logger.setLevel(logging.CRITICAL)，而应设 logger.propagate = False 或调整 root 级别。

• 常见需求与写法：
• 仅关闭某模块日志： logging.getLogger('third_party_lib').setLevel(logging.WARNING)
• 让某模块日志不打印到控制台（但保留文件输出）：给它单独加 FileHandler，并设 propagate=False
• 临时提高调试粒度：运行时执行 logging.getLogger('database').setLevel(logging.DEBUG)

记录异常要带完整上下文

用 logger.exception() 或 logger.Error('msg', exc_info=True)，而不是手动拼接 str(e) ——前者会自动附加 traceback，包含行号、函数名、变量状态，对排障至关重要。

try:<br>    risky_operation()<br>except ValueError as e:<br>    logger.exception('Failed to process input')  # ✅ 自动记录 traceback<br>    # 不要写成：logger.error('Failed: %s', str(e))  ❌