Python Logging 模块的最佳实践：编写干净、可维护的代码

百变鹏仔 1天前 #Python

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日志级别

日志级别决定了哪些消息会输出到日志。python Logging 模块提供了 6 个日志级别（从低到高）：

DEBUGINFOWARNINGERRORCRITICALFATAL

通常，建议使用以下级别：

日志格式

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日志格式决定了日志消息中包含的信息。Python Logging 模块提供了多种预定义的格式器，例如：

logging.FORMatter()logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

还可以自定义格式器，添加其他信息，例如进程 ID、线程名称或调用堆栈。

日志处理

日志处理决定了日志消息如何输出和处理。Python Logging 模块提供了多种处理器，例如：

可以同时使用多个处理器，以不同的方式处理日志消息。

最佳实践

以下是一些 Python Logging 模块的最佳实践：

代码示例

以下是一个使用 Python Logging 模块的简单示例：

import logging# 创建一个 logger，传递名称为 my_applogger = logging.getLogger("my_app")# 设置日志级别为 INFOlogger.setLevel(logging.INFO)# 创建一个流处理器，将日志消息输出到 stdouthandler = logging.StreamHandler()handler.setLevel(logging.INFO)# 创建一个格式器formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")handler.setFormatter(formatter)# 将处理器添加到 loggerlogger.addHandler(handler)# 记录一條 INFO 級別的日誌信息logger.info("This is an info message")

通过遵循这些最佳实践，你可以有效地使用 Python Logging 模块记录应用程序中的事件，提高代码的可维护性、可读性和可调试性。

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