Python Academy · 课时

logging 模块基础

Q: 「logging 模块基础」这节课中我会学到什么？

配置日志记录器、设置级别，并正确输出消息。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Python Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

配置日志记录器、设置级别，并正确输出消息。

logging 模块基础 是 CoddyKit 上的免费 Python Academy 课时。这是第 1 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Python Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Python Academy 课程共包含 4 节课。

为什么使用日志记录而不是 print？

logging 模块提供严重性级别、可配置的输出目标和时间戳，还能在不修改代码的情况下静默输出。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug("debug message")
logging.info("info message")
logging.warning("warning message")
logging.error("error message")
logging.critical("critical message")

日志级别

Python 按严重性递增定义了五个标准级别：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。只有级别达到配置级别或更高的消息才会被输出。

import logging
# Numeric values:
# DEBUG    = 10
# INFO     = 20
# WARNING  = 30
# ERROR    = 40
# CRITICAL = 50

logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
logging.debug("hidden")   # not shown
logging.warning("shown")  # shown

获取日志记录器

在每个模块中使用 logging.getLogger(__name__)。这样会创建与模块结构相匹配的层级。

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def process(data):
    logger.info("Processing %d items", len(data))
    return [x * 2 for x in data]

basicConfig 选项

basicConfig 可以快速配置根日志记录器。常见的关键字参数包括：level、format、filename、filemode。

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format="%(asctime)s %(levelname)s %(name)s — %(message)s",
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
)

日志格式字段

主要格式字段包括：%(levelname)s、%(name)s、%(message)s、%(asctime)s、%(filename)s、%(lineno)d。

import logging

fmt = "%(asctime)s | %(levelname)-8s | %(name)s:%(lineno)d | %(message)s"
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=fmt)
logging.info("Server started on port 8080")

记录异常

在 except 代码块中使用 logger.exception()，即可记录消息 AND 完整的回溯信息。

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logger.exception("Division failed")
    # Logs message + traceback automatically

使用 extra= 添加上下文

将字典作为 extra= 传入，即可向日志记录中添加自定义字段。

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

logging.basicConfig(
    format="%(asctime)s %(levelname)s [%(user)s] %(message)s"
)
logger.info("Login successful", extra={"user": "alice"})

延迟字符串格式化

请分别传入格式化参数，不要预先格式化字符串。这样可以避免在消息被过滤时产生字符串构建开销。

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

# BAD (always builds the string):
logger.debug(f"Processing {len(data)} items")

# GOOD (only builds if DEBUG is enabled):
logger.debug("Processing %d items", len(data))

禁用日志记录

调用 logging.disable(level)，可以在全局范围内禁止所有不高于该级别的消息；这在测试中很有用。

import logging

logging.disable(logging.CRITICAL)  # suppress everything
# All log calls now silently do nothing

logging.disable(logging.NOTSET)    # re-enable

日志记录器层级

日志记录器名称使用点号作为分隔符。子日志记录器会将记录传递给父日志记录器，除非设置了 propagate=False。

import logging

parent = logging.getLogger("myapp")
child = logging.getLogger("myapp.database")

# child propagates to parent by default
child.warning("DB slow")  # also appears in myapp's handlers

根日志记录器

根日志记录器（来自 logging.warning() 等调用）是所有日志记录器的祖先。您可以使用 basicConfig 配置它，也可以直接向其添加处理器。

import logging

root = logging.getLogger()  # root logger
root.setLevel(logging.DEBUG)

handler = logging.StreamHandler()
root.addHandler(handler)

快速检查

在 except 代码块中，应使用哪个日志记录方法来自动包含完整的回溯信息？

回顾

使用带名称的日志记录器和 getLogger(__name__)，通过 basicConfig 进行配置，延迟传入格式化参数，并使用 logger.exception() 记录错误回溯信息。日志记录器会形成一个以根日志记录器为根的层级结构。

常见问题解答

「logging 模块基础」课时是免费的吗？

是的 — 「logging 模块基础」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Python Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Python Academy 课程共包含 4 节课。

「logging 模块基础」这节课中我会学到什么？

配置日志记录器、设置级别，并正确输出消息。你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Python Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Python Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Python Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 1 节课，共 4 节。

「logging 模块基础」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Python Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Python Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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