答案：Python日志配置通过logger、handler和formatter实现，logger设置级别并记录日志，handler定义日志输出位置，formatter指定日志格式；可通过dictConfig将配置集中管理，多模块使用同名logger可共享配置，主程序需先初始化logging。

Python配置日志，简单来说，就是告诉Python程序，发生什么事情应该记录下来，记录到哪里去，以及用什么格式记录。这对于调试、监控和问题排查至关重要。

配置Python的logging模块，主要涉及到配置logger、handler和formatter。

解决方案

1. Logger (记录器): Logger是logging系统的入口，你可以创建多个logger，每个logger可以有不同的级别和handler。

   import logging  # 创建一个logger logger = logging.getLogger('my_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置logger的级别

2. Handler (处理器): Handler决定了日志信息输出到哪里，例如控制台、文件、网络等。你可以添加多个handler到一个logger。

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   # 创建一个handler，输出到文件 file_handler = logging.FileHandler('my_app.log') file_handler.setLevel(logging.INFO) # 设置handler的级别

   # 创建一个handler，输出到控制台 stream_handler = logging.StreamHandler() stream_handler.setLevel(logging.DEBUG)

3. Formatter (格式器): Formatter定义了日志信息的格式。

   # 创建一个formatter formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(formatter) stream_handler.setFormatter(formatter)

4. 将handler添加到logger:

   # 将handler添加到logger logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(stream_handler)

5. 使用logger记录日志:

   # 记录日志 logger.debug('This is a debug message') logger.info('This is an info message') logger.warning('This is a warning message') logger.error('This is an error message') logger.critical('This is a critical message')

如何选择合适的日志级别？

日志级别从低到高依次是：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL。选择哪个级别取决于你想记录的信息的重要程度。DEBUG适合开发调试阶段，INFO记录程序运行的关键信息，WARNING提示潜在的问题，ERROR记录错误信息，CRITICAL记录严重错误，可能导致程序崩溃。一般来说，生产环境至少要设置为INFO级别，甚至WARNING级别。

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如何将日志配置写到配置文件中？

使用配置文件可以更方便地管理日志配置，例如使用

logging.config.fileConfig

或

logging.config.dictConfig

。下面是一个使用

dictConfig

的例子：

import logging import logging.config  config = {     'version': 1,     'formatters': {         'standard': {             'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'         },     },     'handlers': {         'file': {             'level': 'INFO',             'formatter': 'standard',             'class': 'logging.FileHandler',             'filename': 'my_app.log',             'encoding': 'utf8',         },         'console': {             'level': 'DEBUG',             'formatter': 'standard',             'class': 'logging.StreamHandler',             'stream': 'ext://sys.stdout',         },     },     'loggers': {         'my_logger': {             'handlers': ['file', 'console'],             'level': 'DEBUG',             'propagate': False         },     },     'disable_existing_loggers': False }  logging.config.dictConfig(config)  logger = logging.getLogger('my_logger')  logger.debug('This is a debug message from config') logger.info('This is an info message from config')

将配置信息写在字典

config

中，然后使用

logging.config.dictConfig(config)

加载配置。这样可以更灵活地管理日志配置，例如可以从JSON或YAML文件中读取配置。

如何在多模块中使用同一个logger？

在不同的模块中，使用相同的logger name，logging系统会自动使用同一个logger实例。例如，在

module1.py

中：

import logging  logger = logging.getLogger('my_logger')  def do_something():     logger.info('Doing something in module1')

在

module2.py

中：

import logging  logger = logging.getLogger('my_logger')  def do_something_else():     logger.info('Doing something else in module2')

在主程序中：

import logging import logging.config import module1 import module2  config = { # ... (同上例) ... } logging.config.dictConfig(config)  logger = logging.getLogger('my_logger')  logger.info('Starting the application') module1.do_something() module2.do_something_else()

这样，所有模块都使用同一个名为

my_logger

的logger实例，日志信息会统一输出到配置文件中指定的handler。注意，需要在主程序中配置logging，确保在其他模块使用logger之前，logging系统已经初始化。否则，可能会出现日志信息丢失的情况。