日志调试

logging 是 Python 内置的日志模块，比 print 更专业，适合生产环境。

logging vs console.log

Python logging	JavaScript	说明
logging.debug()	console.debug()	调试信息
logging.info()	console.info()	一般信息
logging.warning()	console.warn()	警告
logging.error()	console.error()	错误
logging.critical()	-	严重错误

基础用法

import logging

# 配置日志级别
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 使用日志
logging.debug("调试信息：x = %d", x)
logging.info("用户 %s 登录", username)
logging.warning("磁盘空间不足")
logging.error("连接数据库失败: %s", error)

推荐配置

import logging

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

logger = logging.getLogger(__name__)

def process_user(user_id):
    logger.info("处理用户: %s", user_id)
    try:
        # 处理逻辑
        logger.debug("用户数据: %s", user_data)
    except Exception as e:
        logger.error("处理失败: %s", e, exc_info=True)

输出：

2024-01-15 10:30:00 - __main__ - INFO - 处理用户: 123
2024-01-15 10:30:00 - __main__ - DEBUG - 用户数据: {...}

日志级别

# 级别从低到高
logging.DEBUG     # 10 - 详细调试信息
logging.INFO      # 20 - 确认程序正常运行
logging.WARNING   # 30 - 警告信息
logging.ERROR     # 40 - 错误信息
logging.CRITICAL  # 50 - 严重错误

设置级别后，只显示该级别及以上的日志：

logging.basicConfig(level=logging.INFO)  # 不显示 DEBUG

输出到文件

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('app.log', encoding='utf-8'),
        logging.StreamHandler()  # 同时输出到控制台
    ]
)

对比 console.log

// JavaScript - 简单但功能有限
console.log('处理用户:', userId)
console.error('错误:', error)

// 没有内置的日志级别控制
// 没有内置的文件输出
// 生产环境需要额外库如 winston

# Python - 功能完善
logger.info("处理用户: %s", user_id)
logger.error("错误: %s", error, exc_info=True)

# 内置日志级别控制
# 内置文件输出
# 生产环境直接可用

模块化日志

# utils/database.py
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

def connect():
    logger.info("连接数据库...")

# main.py
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

from utils.database import connect
connect()

输出：

INFO:utils.database:连接数据库...

最佳实践

1. 使用 __name__ 创建 logger

   logger = logging.getLogger(__name__)

2. 使用 % 格式化而非 f-string

   # 推荐 - 延迟求值
   logger.debug("用户: %s", user)
   
   # 不推荐 - 总是求值
   logger.debug(f"用户: {user}")

3. 记录异常堆栈

   except Exception as e:
       logger.error("失败: %s", e, exc_info=True)

4. 开发/生产环境切换

   import os
   level = logging.DEBUG if os.getenv('DEBUG') else logging.INFO
   logging.basicConfig(level=level)