Day 33：【99天精通Python】日志记录 (Logging) - 告别 Print 调试

前言

欢迎来到第33天！

在之前的编程练习中，当我们需要调试代码或者查看程序运行状态时，最常用的办法就是print()。
但是在真正的项目开发（尤其是服务器后台、长时间运行的任务）中，print有很多严重的缺点：

1. 无法持久化：关掉终端，信息就没了。
2. 无法分级：满屏的输出，分不清哪些是重要的报错，哪些只是普通的调试信息。
3. 缺少上下文：不知道这条信息是几点几分、在哪个文件的哪一行打印的。

Python 内置的logging模块提供了一套标准的日志记录系统。学会使用它，是你的代码走向专业化的重要标志。

本节内容：

• 为什么不用print？
• 日志的 5 个级别
• basicConfig快速配置
• 日志格式化 (Formatter)
• 进阶：同时输出到控制台和文件
• 实战练习：打造一个生产级日志系统

一、日志的 5 个级别 (Levels)

logging模块定义了 5 个标准级别，严重程度递增。我们可以根据需要选择记录哪个级别的信息。

注意：默认级别是WARNING。这意味着 DEBUG 和 INFO 级别的信息默认不会被打印出来。

二、快速上手：basicConfig

2.1 最简单的用法

importlogging# 默认只会打印 WARNING 及以上级别logging.debug("这是调试信息")# 不显示logging.info("这是普通信息")# 不显示logging.warning("这是警告信息")# 显示: WARNING:root:这是警告信息logging.error("这是错误信息")# 显示logging.critical("这是严重错误")# 显示

2.2 配置日志 (保存到文件 + 修改级别)

使用logging.basicConfig()可以对系统进行初始化设置。

importlogging# 配置日志logging.basicConfig(filename='app.log',# 指定输出文件 (如果不写，默认输出到控制台)filemode='a',# 模式: 'w'覆盖, 'a'追加 (默认是a)level=logging.INFO,# 设置最低显示级别为 INFOformat='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',# 自定义格式encoding='utf-8'# 防止中文乱码 (Python 3.9+))logging.info("程序启动了...")logging.warning("磁盘空间低于 10%")logging.error("数据库连接失败！")

运行后，app.log文件内容：

2026-02-01 10:00:01,123 - INFO - 程序启动了... 2026-02-01 10:00:01,125 - WARNING - 磁盘空间低于 10% 2026-02-01 10:00:01,126 - ERROR - 数据库连接失败！

2.3 常用格式化字段

在format参数中可以使用以下占位符：

• %(asctime)s: 时间 (默认精确到毫秒)
• %(levelname)s: 日志级别名称 (INFO, ERROR…)
• %(message)s: 日志内容
• %(filename)s: 调用日志的文件名
• %(lineno)d: 代码行号
• %(threadName)s: 线程名

三、进阶：Logger, Handler, Formatter

basicConfig虽然简单，但功能有限（例如：它很难实现"同时输出到控制台和文件"）。
Python 的 logging 系统采用了模块化设计，由四大组件组成：

1. Logger (记录器)：程序直接调用的接口。
2. Handler (处理器)：决定把日志发到哪里（屏幕、文件、邮件…）。
3. Formatter (格式化器)：决定日志长什么样。
4. Filter (过滤器)：决定哪些日志要输出（较少用）。

实战：同时输出到屏幕和文件

这是开发中最常用的配置。

importlogging# 1. 创建 Loggerlogger=logging.getLogger("MyProject")logger.setLevel(logging.DEBUG)# 设置全局最低级别# 2. 创建 Handlers# StreamHandler: 输出到控制台 (屏幕)console_handler=logging.StreamHandler()console_handler.setLevel(logging.WARNING)# 屏幕只显示警告及以上# FileHandler: 输出到文件file_handler=logging.FileHandler("app_detail.log",encoding='utf-8')file_handler.setLevel(logging.DEBUG)# 文件记录所有细节# 3. 创建 Formattersfmt_simple=logging.Formatter('%(levelname)s: %(message)s')fmt_detail=logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')# 4. 给 Handlers 绑定 Formatterconsole_handler.setFormatter(fmt_simple)file_handler.setFormatter(fmt_detail)# 5. 给 Logger 添加 Handlerslogger.addHandler(console_handler)logger.addHandler(file_handler)# --- 测试使用 ---logger.debug("这是一条调试信息 (只会进文件)")logger.info("程序运行正常 (只会进文件)")logger.warning("注意！这里有个隐患 (屏幕+文件)")logger.error("出错了！(屏幕+文件)")

效果：

• 屏幕上：只看到清爽的警告和错误信息。
• 文件中：记录了详尽的调试信息，方便事后排查。

四、捕获异常堆栈 (Traceback)

当程序崩溃捕获异常时，我们希望日志能记录下完整的报错堆栈信息，而不仅仅是一句"出错了"。
使用exc_info=True参数。

try:1/0exceptZeroDivisionError:# 错误写法：只记录了一句话，不知道哪一行错# logging.error("除数不能为0")# 正确写法：记录完整堆栈logging.error("发生了一个错误",exc_info=True)# 或者用更简单的写法 (仅在 except 块中有效)# logging.exception("发生了一个错误")

日志输出：

ERROR:root:发生了一个错误 Traceback (most recent call last): File "test.py", line 2, in <module> 1 / 0 ZeroDivisionError: division by zero

五、日志轮转 (Rotating Logs)

如果系统一直运行，日志文件会越来越大，最后把磁盘塞满。
我们需要日志轮转：比如每 10MB 切割一个新文件，或者每天生成一个新文件。

fromlogging.handlersimportRotatingFileHandler# 定义一个 10MB 大小的 handler，最多保留 5 个备份# 当 log.txt 满了，会重命名为 log.txt.1, log.txt.2 ...handler=RotatingFileHandler('app.log',maxBytes=10*1024*1024,# 10MBbackupCount=5,encoding='utf-8')# 剩下的配置同上...

六、小结

关键要点：

1. 别再用 Print 了：除非是临时调试，否则请使用 Logging。
2. 级别管理：开发用 DEBUG/INFO，生产环境用 WARNING/ERROR。
3. 异常记录：在except块中用logging.exception()自动保存堆栈信息。
4. 模块化：在不同的模块中，使用logger = logging.getLogger(__name__)获取独立的记录器。

七、课后作业

1. 日志封装：编写一个MyLogger类，封装上述的"屏幕+文件"双重输出逻辑。调用时只需要log = MyLogger("test.log")，然后log.info(...)即可。
2. 异常捕获器：结合装饰器知识，编写一个@catch_error装饰器。如果被装饰的函数报错，自动将错误堆栈写入日志文件，而不是让程序崩溃。
3. 计算器升级：将之前的计算器程序升级，记录用户的每一次操作（如 “User calculated 1+1=2”）到calc.log文件中。

下节预告

Day 34：单元测试 (Unittest)- 写好的代码怎么保证没 Bug？靠人工点点点太慢了。明天我们学习如何编写自动化测试脚本，让代码自己测自己！

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