python日志需用Logging模块分级管理，依DEBUG/INFO/WARNING/Error/CRITICAL语义合理选级；须同步配置Logger与Handler的level；异常记录用exc_info=True或exception()；线上宜结构化字段、分文件、轮转控制。
Python日志分级输出不是简单调用print()，而是通过logging模块按严重程度组织信息，让问题定位更高效、更精准。关键在于理解级别含义、合理配置输出目标与格式，并在代码中分层打点。
日志级别怎么选？别全用INFO
Python内置5个标准级别（从低到高）：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。它们不只是“标颜色”，而是代表不同语义：
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DEBUG：仅开发调试时启用，如变量值、函数入参、循环内部状态；上线前应关闭 -
INFO：记录程序正常运行的关键节点，比如“用户登录成功”“订单已创建” -
WARNING：出现异常但未中断流程，如配置项缺失、接口返回降级数据 -
ERROR：发生明确错误，功能失败但服务仍存活，如数据库连接超时、文件写入失败 -
CRITICAL：系统级崩溃风险，如内存耗尽、主进程退出前最后一条日志
建议：线上环境默认设为WARNING或ERROR，避免INFO刷屏掩盖真正问题；调试时临时调至DEBUG，配合logger.debug("var=%r", var)安全打印变量。
为什么日志总看不到？检查Handler和Level双过滤
日志不输出，90%是两级过滤没配对：
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- Logger自身level：决定“要不要往上送”。例如
logger.setLevel(logging.WARNING)，则INFO及以下被直接丢弃 - Handler的level：决定“接收到的日志要不要输出”。即使Logger发出了
ERROR，若Handler设为INFO，它仍会输出；但如果Handler设为CRITICAL，ERROR也会被拦下
常见误操作：只改了Logger level，忘了Handler也得同步设（尤其自定义FileHandler时）。验证方法：打印logger.level和handler.level，确保后者 ≥ 前者。
如何让报错带堆栈？用exc_info=True别手写traceback
捕获异常后想记录完整错误链，别再拼接traceback.format_exc()：
- 正确做法：
logger.error("数据库查询失败", exc_info=True)—— 自动附加当前异常的完整堆栈 - 更简洁：
logger.exception("数据库查询失败")—— 等价于error(..., exc_info=True)，且默认级别为ERROR - 注意：仅在
except块内调用才有效；在其他地方传exc_info=True会记录当前无异常的空堆栈
线上日志怎么查得快？加字段、分文件、控大小
单个日志文件几GB？搜索靠Ctrl+F？优化三步走：
- 加结构化字段：用
Formatter加入%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(funcName)s:%(lineno)d，快速定位时间、模块、函数行号 - 按级别分文件：给
WARNING及以上建error.log，日常信息写入app.log，避免混杂 - 自动轮转防爆盘：用
RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler，例如maxBytes=10*1024*1024, backupCount=5，单个最大10MB，保留5份
示例片段：
handler = RotatingFileHandler("app.log", maxBytes=10485760, backupCount=5) formatter = logging.Formatter("%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s %(funcName)s:%(lineno)d - %(message)s") handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler)