代码收藏家 Python日志处理详解：从入门到精通，logging模块全解析——一篇文章收藏无忧！
大家好，我是墨韵。今天我要和大家聊聊Python中的日志处理。还在用print调试代码吗？或者遇到线上问题却不知道出了什么状况？这就说明你需要好好学习一下日志处理了！Python的logging模块是一个强大的日志框架，今天我就带大家掌握这个必备技能。 ## 1. 日志的基本使用 logging模块提供了简单易用的日志功能，我们先来看最基础的用法： ```python import logging # 配置基本的日志格式 logging.basicConfig( level=logging.INFO, # 设置日志级别 format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' # 设置日志格式 ) # 输出不同级别的日志 logging.debug('这是debug信息') # 不会显示，因为级别设置为INFO logging.info('程序开始运行') logging.warning('这是一个警告') logging.error('出错了！') logging.critical('严重错误！')
运行后你会看到类似这样的输出：
2025-02-22 10:30:15,123 - INFO - 程序开始运行 2025-02-22 10:30:15,124 - WARNING - 这是一个警告 2025-02-22 10:30:15,125 - ERROR - 出错了！ 2025-02-22 10:30:15,126 - CRITICAL - 严重错误！
小贴士：日志级别从低到高依次是：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL。只有大于等于设置级别的日志才会输出。
2. 配置日志输出到文件
在实际项目中，我们通常需要将日志保存到文件中：
import logging # 配置日志输出到文件 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', filename='my_app.log', # 指定日志文件 filemode='a'# 'a'表示追加模式，'w'表示覆盖模式 ) def process_data(): logging.info('开始处理数据...') try: result = 10 / 0# 故意制造一个错误 except Exception as e: logging.error(f'处理数据时出错: {str(e)}') else: logging.info('数据处理完成') process_data()
3. 创建自定义的Logger
在大型项目中，我们通常需要创建多个Logger来分别处理不同模块的日志：
import logging # 创建Logger对象 logger = logging.getLogger('my_app') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建控制台处理器 console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO) # 创建文件处理器 file_handler = logging.FileHandler('app.log') file_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 创建格式化器 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_handler.setFormatter(formatter) file_handler.setFormatter(formatter) # 添加处理器到Logger logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler) # 使用Logger记录日志 def process_user(user_id): logger.info(f'开始处理用户{user_id}的数据') try: # 模拟一些操作 if user_id < 0: raise ValueError('用户ID不能为负数') logger.debug(f'用户{user_id}的数据处理成功') except Exception as e: logger.error(f'处理用户{user_id}数据时出错: {str(e)}') process_user(1) process_user(-1)
4. 日志轮转
当日志文件变得太大时，我们需要进行日志轮转：
import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler # 创建Logger logger = logging.getLogger('my_app') logger.setLevel(logging.INFO) # 创建RotatingFileHandler # 最大文件大小为1MB，最多保留3个备份文件 handler = RotatingFileHandler( 'app.log', maxBytes=1024*1024, # 1MB backupCount=3 ) handler.setFormatter(logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' )) logger.addHandler(handler) # 写入大量日志来测试轮转 for i in range(10000): logger.info(f'这是第{i}条日志消息')
5. 在类中使用日志
在面向对象编程中，我们可以这样使用日志：
import logging class UserManager: def __init__(self): self.logger = logging.getLogger('user_manager') self.logger.setLevel(logging.INFO) # 创建处理器和格式化器 handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) handler.setFormatter(formatter) self.logger.addHandler(handler) def create_user(self, username): self.logger.info(f'正在创建用户: {username}') try: # 模拟用户创建过程 if len(username) < 3: raise ValueError('用户名太短') self.logger.debug(f'用户{username}创建成功') except Exception as e: self.logger.error(f'创建用户{username}失败: {str(e)}') raise # 使用示例 manager = UserManager() try: manager.create_user('ab') except: pass manager.create_user('alice')
学习要点总结
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日志的基本配置和使用
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不同的日志级别及其应用场景
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如何将日志输出到文件
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创建和配置自定义Logger
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日志轮转的实现
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在类中集成日志功能
练习题
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创建一个日志系统，同时将ERROR级别以上的日志写入错误日志文件，其他日志写入普通日志文件
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实现一个带日志功能的装饰器，记录函数的调用信息
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为一个Web应用添加完整的日志系统，记录访问日志和错误日志
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实现一个按天轮转的日志系统
注意事项
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避免在同一个程序中多次调用basicConfig
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合理设置日志级别，避免记录过多无用信息
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日志文件要定期清理，防止占用过多磁盘空间
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敏感信息不要写入日志
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多进程环境下需要使用专门的日志处理器
合理使用日志可以帮助我们更好地了解程序的运行状况，快速定位问题。要养成写日志的好习惯，让你的程序更加健壮和可维护。
如果你有任何问题，欢迎在评论区讨论。下期我们将学习Python的性能优化技巧，记得关注我，我们下期见！
黑客/网络安全学习路线
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网络安全/渗透测试法律法规必知必会****
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黑客/网络安全学习包
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SRC&黑客文籍
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护网行动资料
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黑客必读书单
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面试题合集
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取
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1.成长路线图&学习规划
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3.SRC&黑客文籍
大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录
SRC技术文籍：
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作者：程序员_大白
