Python自定义日志配置教程
编程并不是一个机械性的工作,而是需要有思考,有创新的工作,语法是固定的,但解决问题的思路则是依靠人的思维,这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《Python自定义日志设置教程》,文章讲解的知识点主要包括,如果你对文章方面的知识点感兴趣,就不要错过golang学习网,在这可以对大家的知识积累有所帮助,助力开发能力的提升。
答案是使用logging模块配置Logger、Handler、Formatter实现自定义日志。首先创建命名Logger并设置级别,接着添加StreamHandler和FileHandler指定输出目标,分别设置级别;然后定义Formatter控制格式,包含时间、名称、级别和消息;最后将Handler绑定到Logger完成配置,即可按需输出日志。

在Python中实现自定义日志,核心是使用内置的logging模块,通过配置Logger、Handler、Formatter和Filter来自定义日志的输出格式、级别和目标位置。下面介绍如何一步步实现一个灵活实用的自定义日志系统。
创建自定义Logger
每个应用通常需要一个独立的Logger实例,避免影响全局配置。
- 使用
logging.getLogger(name)获取一个命名的Logger,名称通常用__name__ - 设置日志级别(如DEBUG、INFO、WARNING等),低于该级别的日志不会被处理
示例:
import logginglogger = logging.getLogger(name) logger.setLevel(logging.DEBUG)
添加Handler指定输出方式
Handler决定日志输出到哪里,比如控制台、文件,甚至网络或邮件。
StreamHandler:输出到控制台FileHandler:输出到文件RotatingFileHandler:按大小轮转日志文件TimedRotatingFileHandler:按时间轮转
可以同时添加多个Handler,实现既打印到终端又写入文件。
示例:
# 输出到控制台 console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO)输出到文件
file_handler = logging.FileHandler("app.log") file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
自定义日志格式
通过Formatter控制日志的显示样式,比如是否包含时间、行号、日志级别等。
- 常用格式字段:
%(asctime)s、%(name)s、%(levelname)s、%(message)s、%(lineno)d - 可设置时间格式,如
%Y-%m-%d %H:%M:%S
示例:
formatter = logging.Formatter(
fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)
将Handler绑定到Logger
把配置好的Handler添加到Logger,即可生效。
logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler)
之后就可以正常使用了:
logger.debug("这是调试信息")
logger.info("程序启动")
logger.warning("注意:资源即将耗尽")
基本上就这些。只要合理组织Logger结构,配合不同Handler和格式,就能满足大多数项目的日志需求。不复杂但容易忽略细节,比如忘记设级别或重复添加Handler导致日志重复输出。
今天关于《Python自定义日志配置教程》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
Poki平台畅玩经典小游戏推荐
- 上一篇
- Poki平台畅玩经典小游戏推荐
- 下一篇
- HTML选项卡切换实现与优化技巧
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · 版本升级 · sys.version_info Python 3.14.10 Python安全修订 ssl.OPENSSL_VERSION pip-audit
- Python 3.14.10 更新后怎样检查安全修订
- 167浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · logging · 请求上下文 request_id ContextVar LoggerAdapter Python logging
- Python logging 怎样为每个请求附加上下文
- 342浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · 异步编程 · Python 异步生成器 asyncgenerator typing AsyncIterator
- Python typing 怎样为异步生成器标注返回值
- 118浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 |
- Python NumPy 怎样避免布尔索引复制大数组
- 460浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 |
- Python pandas 怎样分块读取超大 CSV
- 117浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · Python 触发器 SQL调试 事务 sqlite3 set_trace_callback
- Python sqlite3 怎样用 set_trace_callback 追踪实际执行的 SQL
- 221浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 |
- Python inspect.cleandoc 怎样整理多行帮助文本缩进
- 206浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 |
- Python csv.reader strict 模式怎样定位格式错误
- 218浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | 标准库 · python · 压缩文件 Python 3.14 Zstandard compression.zstd zstd.open ZstdCompressor
- Python 3.14 compression.zstd 怎样读写 Zstandard
- 152浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 |
- Python 3.14 t-string 怎样保留结构化片段
- 192浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 952次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 959次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 1071次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 1043次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 877次使用
-
- Python xml.dom.minidom.unlink 怎样释放不再使用的 DOM 树引用
- 2026-10-27 501浏览
-
- Python typing 怎样用 TypeIs 缩小类型
- 2026-10-24 501浏览
-
- Python sqlite3 Connection serialize 怎么导出数据库快照:备份窗口、内存占用与恢复校验
- 2026-08-26 501浏览
-
- Python监控网页状态:requests异常处理实战
- 2026-05-29 501浏览
-
- TensorFlow模型部署为API的TF Serving方法
- 2026-05-26 501浏览

