Python logging模块用于输出调试、警告、错误等日志信息，默认仅显示WARNING及以上级别。通过logging.basicConfig可设置级别、格式及输出目标，如文件和控制台。推荐使用getLogger创建独立logger实例，自定义处理器与格式化器，实现灵活日志管理。日志级别由低到高为DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL，仅记录不低于设定级别的日志。合理配置有助于提升日志可读性与维护性。

Python 的 logging 模块是记录日志的标准方式，能帮助你输出调试信息、警告、错误等。合理配置 logging 可以让你的日志清晰、可维护，并支持输出到控制台、文件、网络等多种目标。

基本使用：快速上手

最简单的用法是直接使用模块级别的函数：

import logging
<p>logging.debug('这是一条调试信息')
logging.info('这是一条普通信息')
logging.warning('这是一个警告')
logging.error('这是一个错误')
logging.critical('这是一个严重错误')</p>

默认情况下，只有 WARNING 级别及以上（WARNING、ERROR、CRITICAL）会被输出到控制台，格式为：
WARNING:root:这是一个警告

如果你希望看到 debug 和 info 信息，需要先设置日志级别：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

配置日志格式和输出位置

使用 basicConfig 可以一次性配置日志的格式、输出目标、级别等：

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('app.log'),
        logging.StreamHandler()  # 同时输出到控制台
    ]
)

说明：

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• level：设置最低记录级别
• format：定义日志格式，常用占位符：
  • %(asctime)s：时间
  • %(name)s：日志器名称
  • %(levelname)s：级别名称
  • %(message)s：日志内容
• handlers：指定多个处理器，比如写入文件和打印到控制台

使用 Logger 对象（推荐做法）

在复杂项目中，建议创建独立的 logger 实例，便于模块化管理：

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
<h1>防止重复添加 handler（重要）</h1><p>if not logger.handlers:
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')</p><pre class='brush:python;toolbar:false;'># 输出到文件
fh = logging.FileHandler('myapp.log')
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)

# 输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(ch)

之后在代码中使用：

logger.info("程序启动")
logger.error("发生错误")

日志级别说明

logging 定义了五个标准级别，按严重性递增：

• DEBUG：详细信息，用于诊断问题
• INFO：确认程序运行正常
• WARNING：表示可能发生的问题，但程序仍继续
• ERROR：某个功能出错，程序部分失败
• CRITICAL：严重错误，程序可能无法继续

只会记录 >= 当前设置级别的日志。

基本上就这些。掌握 basicConfig 和自定义 logger 就能满足大多数场景需求。关键是选择合适的级别、格式和输出方式，让日志真正有用。不复杂但容易忽略细节。

以上就是如何配置使用python logging模块？的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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