Python应用日志管理:自动化按日期分割日志的完整指南

Python 应用日志管理:自动化按日期分割日志的完整指南(2025-2026 实用版)

目前生产环境中按日期(或按大小+日期)分割日志仍然是最主流、最可靠的做法。下面给出从简单到生产可用的完整方案梯度。

方案对比(按复杂度与适用场景)

方案是否依赖第三方库是否真正“每天一个文件”支持压缩旧日志适合场景推荐指数
logging + TimedRotatingFileHandler否(标准库)是(可精确到分钟)否(需额外脚本)中小型项目、快速上手★★★★☆
logging + TimedRotatingFileHandler + gzip 脚本是(延迟压缩)大多数中小型线上服务★★★★★
loguru + rotation=“每天” + retention是(loguru)是(内置)追求简洁、现代风格的项目★★★★☆
structlog + structlog-processors + 自定义 rotator可配合需要结构化日志 + JSON 的微服务★★★☆☆
业务层手动 + os.rename / shutil.move是(但代码侵入性强)可配合极致控制需求、特殊格式★★☆☆☆

推荐方案排序(2026 年视角)

  1. 中小型项目 / 想最快上线→ TimedRotatingFileHandler + 延迟压缩脚本
  2. 追求代码简洁、现代感→ loguru(强烈推荐新项目)
  3. 已有 structlog / 必须结构化 JSON 日志→ structlog + 自定义轮转
  4. 极致性能 / 不想任何依赖→ 标准库 + 外部 logrotate(容器/K8s 场景常见)

一、最推荐生产方案:标准库 + 延迟压缩(最稳)

# logger.pyimportloggingfromlogging.handlersimportTimedRotatingFileHandlerimportosimportgzipimportshutilfromdatetimeimportdatetime,timedelta LOG_DIR="logs"os.makedirs(LOG_DIR,exist_ok=True)classGzipRotator:def__call__(self,default_name):# 当轮转发生时,把昨天的文件改名 + 压缩yesterday=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")src=f"{default_name}.{yesterday}"dst=f"{src}.gz"ifos.path.exists(src)andnotos.path.exists(dst):withopen(src,'rb')asf_in:withgzip.open(dst,'wb')asf_out:shutil.copyfileobj(f_in,f_out)os.remove(src)# 删除原文件,节省空间# 配置handler=TimedRotatingFileHandler(filename=os.path.join(LOG_DIR,"app.log"),when="midnight",# 每天 00:00 轮转interval=1,backupCount=0,# 不自动删除旧文件(我们自己管)encoding="utf-8")# 关键:自定义轮转后的文件名处理(加 .gz)handler.rotator=GzipRotator()formatter=logging.Formatter('%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s:%(lineno)d - %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')handler.setFormatter(formatter)logger=logging.getLogger("myapp")logger.setLevel(logging.INFO)logger.addHandler(handler)# 控制台也输出(开发方便)console=logging.StreamHandler()console.setFormatter(formatter)logger.addHandler(console)

使用方式:

fromloggerimportlogger logger.info("用户登录成功",extra={"user_id":12345,"ip":"1.2.3.4"})logger.error("数据库连接失败",exc_info=True)

结果文件结构示例:

logs/ ├── app.log ← 今天正在写的 ├── app.log.2025-01-23.gz ← 昨天的,已压缩 ├── app.log.2025-01-22.gz ...

二、更现代、更简洁的选择:loguru(强烈推荐新项目)

# logger.pyfromloguruimportloggerimportsysfromdatetimeimportdatetime# 删除旧的默认 handlerlogger.remove()# 每天一个文件,保留 30 天,超过 500MB 也轮转,旧文件自动压缩logger.add("logs/app_{time:YYYY-MM-DD}.log",rotation="00:00",# 每天 0 点轮转retention="30 days",# 保留 30 天compression="zip",# 或 "gz", "tar.gz"level="INFO",encoding="utf-8",enqueue=True,# 异步写,性能更好backtrace=True,diagnose=True)# 同时输出到控制台(带颜色)logger.add(sys.stdout,format="<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</green> | <level>{level: <8}</level> | <cyan>{name}</cyan>:<cyan>{function}</cyan>:<cyan>{line}</cyan> - <level>{message}</level>",level="DEBUG"ifos.getenv("DEBUG")else"INFO",colorize=True)# 使用(几乎和 print 一样方便)logger.info("用户登录",user_id=12345,ip="1.2.3.4")logger.exception("出错了")# 自动带 traceback

loguru 最大优势:一行配置搞定轮转、压缩、保留、结构化输出。

三、生产环境额外建议(别忘了)

  1. 容器/K8s 环境

    • 首选把日志输出到 stdout/stderr,让容器编排系统(fluentbit / filebeat / vector)收集
    • 如果非要写文件 → sidecar 方式 + logrotate
  2. logrotate 方案(不改代码)(经典且可靠)

# /etc/logrotate.d/myapp/var/app/logs/app.log{daily rotate30missingok dateext dateformat -%Y-%m-%d compress delaycompress copytruncate# 重要:不重启应用也能切割suappuser appgroup}
  1. 结构化日志(推荐 JSON 格式)
# loguru JSON 示例logger.add("logs/app_{time:YYYY-MM-DD}.json",format="{time} {level} {message}",serialize=True,# 输出 JSONrotation="00:00",retention="90 days",compression="zip")

快速选择表(直接抄作业)

需求推荐方案核心代码行数
最快上手、零配置loguru8–12 行
完全不引入第三方包TimedRotating + gzip25–35 行
必须 JSON 结构化 + 微服务structlog + JSON20–40 行
K8s / Docker 不写文件stdout + fluentbit0 行(业务)
已有 logrotate 基础设施标准 logging + copytruncate10 行

你当前的项目属于哪种情况?

告诉我你的具体场景,我可以给你最贴合的一份完整配置代码。

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