Ubuntu Python如何打印log？-杰瑞科技汇

下面我将从简单到专业，为你详细介绍如何在 Ubuntu 中使用 Python 打印日志。

（图片来源网络，侵删）

最简单的方式：使用 `print()`

对于非常小的脚本或快速调试，直接使用 print() 是最直接的方法。

优点：

简单、直观,无需任何额外知识。

缺点：

功能有限：无法区分日志级别（如 INFO, ERROR）。
格式单一：无法自定义日志格式（如时间戳、文件名）。
难以管理：在生产环境中，很难控制 print 的输出（只输出 ERROR 级别以上的日志）。
性能问题：频繁的 print 调用可能会对性能产生微小但可察觉的影响。

示例代码 (simple_print.py):

（图片来源网络，侵删）

import time
import os
def process_data(data):
    print(f"INFO: 开始处理数据: {data}")
    # 模拟处理过程
    time.sleep(1)
    if not data:
        print("ERROR: 数据为空，处理失败！")
        return None
    print(f"INFO: 数据处理成功: {data.upper()}")
    return data.upper()
if __name__ == "__main__":
    user_input = input("请输入要处理的数据: ")
    result = process_data(user_input)
    print(f"最终结果: {result}")

在 Ubuntu 中运行：

python3 simple_print.py

或者,如果你想将日志重定向到一个文件：

python3 simple_print.py > my_app.log 2>&1

> : 将标准输出重定向到文件。
2>&1 : 将标准错误也重定向到同一个文件。

标准且专业的方式：使用 Python 内置的 `logging` 模块

这是 Python 官方推荐的方式，功能强大,灵活且是行业标准。

logging 模块有几个核心概念：

Logger (记录器)：这是你直接交互的对象，你通过 getLogger(__name__) 获取一个 logger。__name__ 是一个好习惯,它会让你知道日志来自哪个模块。
Handler (处理器)：决定日志输出到哪里。
- StreamHandler: 输出到终端（控制台）。
- FileHandler: 输出到文件。
- RotatingFileHandler: 输出到文件，当日志文件达到一定大小时,会自动创建新文件。
Formatter (格式化器)：决定日志的输出格式，可以包含时间戳、日志级别、模块名、行号、消息等。
Level (级别)：定义日志的重要性程度，从低到高依次为：
- DEBUG: 详细的调试信息。
- INFO: 一般性的信息,确认程序按预期运行。
- WARNING: 警告信息，表示可能发生了意想不到的事情,但程序仍在运行。
- ERROR: 错误信息,表示程序某部分功能无法正常工作。
- CRITICAL: 严重错误,表示程序可能无法继续运行。

示例代码 (basic_logging.py):

import logging
import time
# 1. 获取一个 logger 实例
# 使用 __name__ 是一个好习惯，可以标识日志的来源模块
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置最低的日志级别，DEBUG 级别及以上的日志都会被处理
# 2. 创建一个 Handler，用于将日志输出到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)  # 这个 Handler 只处理 INFO 级别及以上的日志
# 3. 创建一个 Formatter，定义日志格式
# 格式说明：
# %(asctime)s: 时间戳
# %(name)s: logger 的名字
# %(levelname)s: 日志级别
# %(message)s: 日志消息
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 4. 将 Formatter 添加到 Handler
console_handler.setFormatter(formatter)
# 5. 将 Handler 添加到 Logger
logger.addHandler(console_handler)
def process_data(data):
    logger.debug(f"DEBUG: 开始处理数据: {data}") # 这个日志不会在控制台显示，因为 console_handler 的级别是 INFO
    time.sleep(1)
    if not data:
        logger.error("ERROR: 数据为空，处理失败！") # 这个日志会显示
        return None
    logger.info(f"INFO: 数据处理成功: {data.upper()}") # 这个日志会显示
    return data.upper()
if __name__ == "__main__":
    logger.info("应用程序启动")
    user_input = input("请输入要处理的数据: ")
    result = process_data(user_input)
    logger.info(f"应用程序结束，最终结果: {result}")

在 Ubuntu 中运行：

python3 basic_logging.py

输出结果： 你会看到 DEBUG 级别的日志被过滤掉了，只显示 INFO 和 ERROR 级别的日志。

2025-10-27 10:30:00,123 - __main__ - INFO - 应用程序启动
请输入要处理的数据: hello world
2025-10-27 10:30:01,124 - __main__ - INFO - INFO: 数据处理成功: HELLO WORLD
2025-10-27 10:30:01,125 - __main__ - INFO - 应用程序结束，最终结果: HELLO WORLD

进阶用法：将日志写入文件并配置

在实际项目中，我们通常需要将日志同时输出到控制台和文件，并希望文件能自动滚动,避免单个文件过大。

示例代码 (advanced_logging.py):

import logging
import os
from logging.handlers import RotatingFileHandler
# 1. 创建 logger
logger = logging.getLogger("my_app")
logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置 logger 的最低级别为 DEBUG
# 2. 创建 Formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s:%(lineno)d - %(message)s')
# 3. 创建控制台 Handler 并设置级别
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO) # 控制台只显示 INFO 及以上
console_handler.setFormatter(formatter)
# 4. 创建文件 Handler (带滚动功能)
# 日志文件最大 1MB，保留 3 个备份
log_file_path = os.path.join(os.getcwd(), 'app.log')
file_handler = RotatingFileHandler(
    log_file_path, 
    maxBytes=1*1024*1024, 
    backupCount=3,
    encoding='utf-8'
)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 文件中记录所有级别的日志
file_handler.setFormatter(formatter)
# 5. 将 Handler 添加到 logger
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
def another_function():
    logger.debug("这是一个来自 another_function 的调试信息。")
    logger.warning("这是一个警告，但程序可以继续运行。")
if __name__ == "__main__":
    logger.info("应用程序启动")
    for i in range(5):
        logger.info(f"正在处理第 {i} 项任务...")
        another_function()
    logger.info("应用程序结束")

在 Ubuntu 中运行：

python3 advanced_logging.py

你会看到：

控制台输出：只显示 INFO 和 WARNING 级别的日志，格式符合 console_handler 的设置。
文件输出 (app.log)：文件中包含了 DEBUG, INFO, WARNING 所有级别的日志，格式更详细（包含了文件名和行号）。
文件滚动：当你多次运行这个脚本，app.log 文件大小超过 1MB 后，它会自动被重命名为 app.log.1，并创建一个新的 app.log 文件，之前的 app.log.1, app.log.2, app.log.3 会被保留。

最佳实践：使用配置文件 (`logging.config`)

对于大型项目，将所有 logging 配置硬编码在 Python 文件中会变得非常臃肿，推荐使用配置文件（如 YAML 或 JSON）来管理日志配置。

步骤：

安装 PyYAML (如果使用 YAML 配置文件):
```
pip install pyyaml
```

创建一个配置文件 logging_config.yaml:

version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
  simple:
    format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
  detailed:
    format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s:%(lineno)d - %(message)s"
handlers:
  console:
    class: logging.StreamHandler
    level: INFO
    formatter: simple
    stream: ext://sys.stdout
  file:
    class: logging.handlers.RotatingFileHandler
    level: DEBUG
    formatter: detailed
    filename: app.log
    maxBytes: 1048576 # 1MB
    backupCount: 3
    encoding: utf8
loggers:
  my_app:
    level: DEBUG
    handlers: [console, file]
    propagate: no # 阻止日志向上传递到 root logger
root:
  level: WARNING
  handlers: [console]

创建一个使用该配置文件的 Python 脚本 (config_logging_example.py):

import logging
import logging.config
import yaml
import os
def setup_logging(default_path='logging_config.yaml', default_level=logging.INFO):
    """Setup logging configuration"""
    path = default_path
    if os.path.exists(path):
        with open(path, 'r') as f:
            config = yaml.safe_load(f)
            logging.config.dictConfig(config)
            logging.info("Logging configuration loaded from YAML.")
    else:
        logging.basicConfig(level=default_level)
        logging.warning(f"Logging config file not found at {path}. Using basicConfig.")
# 设置日志
setup_logging()
# 获取 logger
logger = logging.getLogger("my_app")
if __name__ == "__main__":
    logger.debug("这是一个调试信息，只会在文件中看到。")
    logger.info("应用程序启动，使用配置文件进行日志记录。")
    logger.warning("这是一个警告，会在控制台和文件中都看到。")
    logger.error("这是一个错误！")

在 Ubuntu 中运行：

python3 config_logging_example.py

这种方式非常灵活，你可以在不修改任何代码的情况下，通过修改 logging_config.yaml 文件来调整日志行为，非常适合不同环境（开发、测试、生产）的配置管理。

方法	优点	缺点	适用场景
`print()`	极其简单，无需学习	功能弱，难以管理，不专业	快速脚本、临时调试
`logging` 模块	功能强大，灵活，可配置，是行业标准	相对 `print` 来说有学习曲线	所有 Python 项目，从小脚本到大型应用
`logging.config`	配置与代码分离，灵活，易于维护不同环境	需要额外依赖（如 PyYAML）	中大型项目，需要灵活切换环境配置

强烈建议你从学习并使用 logging 模块开始，这是成为专业 Python 开发者的必经之路。

Ubuntu Python如何打印log？

最简单的方式：使用 `print()`

标准且专业的方式：使用 Python 内置的 `logging` 模块

进阶用法：将日志写入文件并配置

最佳实践：使用配置文件 (`logging.config`)

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最佳实践：使用配置文件 (logging.config)

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