logging 模块是 Python 的标准库，功能非常强大，相比于简单的 print() 语句，它提供了更灵活、更结构化的日志记录方式。

最简单的开始：直接使用 logging.debug()

如果你只是想快速开始，可以直接调用 logging 模块的各个级别函数。

import logging
# 默认情况下，logging 只显示 WARNING 级别及以上的日志
logging.debug("这是一条调试信息，你通常看不到它。")
logging.info("这是一条普通信息。")
logging.warning("这是一条警告信息！")  # 你会看到这条
logging.error("这是一条错误信息！")    # 你会看到这条
logging.critical("这是一条严重错误信息！") # 你会看到这条

运行结果：

你会只看到 WARNING、ERROR 和 CRITICAL 级别的日志。

WARNING:root:这是一条警告信息！
ERROR:root:这是一条错误信息！
CRITICAL:root:这是一条严重错误信息！

解释：

• 级别 (Level): 日志分为五个级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL，级别越高,信息越重要。
• 默认行为: 默认的日志级别是 WARNING，并且日志格式是 级别:logger名称:消息，输出目标是 sys.stderr（标准错误流，通常也是你的控制台）。

核心概念：Logger, Handler, Formatter

要更好地控制日志输出，你需要理解 logging 的三个核心组件：

1. Logger (记录器): 这是你的应用程序直接交互的对象，你通过 logger.debug() 等方法来发送日志消息，每个 Logger 都有一个日志级别。
2. Handler (处理器): 它的作用是“处理” Logger 发出的日志消息，并将其发送到指定的目的地（控制台、文件、网络等），一个 Logger 可以附加多个 Handler。
3. Formatter (格式化器): 它定义了日志消息的最终输出格式，你可以自定义日志中包含哪些信息，如时间戳、级别、模块名、行号、消息等。

工作流程： Logger 产生日志 -> 传递给 Handler -> Handler 使用 Formatter 格式化日志 -> 输出到目标（如控制台）。

完整的配置：如何自定义控制台日志

下面是一个完整的、推荐的配置示例，它展示了如何自定义日志级别、格式和输出目标。

import logging
# 1. 创建一个 Logger 实例
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置 Logger 的日志级别为 DEBUG，这样它就不会过滤任何级别的日志
# 2. 创建一个 Handler，用于将日志输出到控制台
#    StreamHandler 默认输出到 sys.stderr，你也可以指定为 sys.stdout
console_handler = logging.StreamHandler()
# 3. 设置 Handler 的日志级别
#    即使 Logger 设置为 DEBUG，Handler 也可以有自己的级别，实现更精细的控制
console_handler.setLevel(logging.INFO)  # 只让 INFO 级别及以上的日志显示在控制台
# 4. 创建一个 Formatter，定义日志的格式
#    %(asctime)s: 时间戳
#    %(name)s: Logger 的名称 (通常是 __name__)
#    %(levelname)s: 日志级别 (DEBUG, INFO, etc.)
#    %(message)s: 日志消息
#    %(filename)s: 模块名
#    %(lineno)d: 行号
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s:%(lineno)d - %(message)s')
# 5. 将 Formatter 添加到 Handler
console_handler.setFormatter(formatter)
# 6. 将 Handler 添加到 Logger
logger.addHandler(console_handler)
# --- 现在开始使用 logger ---
logger.debug("这是一个调试信息，但被 Handler 过滤了，不会显示。")
logger.info("这是一条普通信息，会显示在控制台。")
logger.warning("这是一条警告信息，会显示在控制台。")
logger.error("这是一条错误信息，会显示在控制台。")

运行结果：

你会看到格式化后的、INFO 级别及以上的日志。

2025-10-27 10:30:00,123 - __main__ - INFO - your_script_name.py:34 - 这是一条普通信息，会显示在控制台。
2025-10-27 10:30:00,123 - __main__ - WARNING - your_script_name.py:35 - 这是一条警告信息，会显示在控制台。
2025-10-27 10:30:00,123 - __main__ - ERROR - your_script_name.py:36 - 这是一条错误信息，会显示在控制台。

推荐的最佳实践：使用 logging.config.dictConfig

对于复杂的应用程序，硬编码配置不是一个好习惯，推荐使用字典来配置 logging，这样可以更灵活地管理配置，甚至可以从配置文件（如 JSON 或 YAML）中加载。

import logging
import logging.config
# 定义配置字典
LOGGING_CONFIG = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False, # 不要禁用已经存在的 logger
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
        },
    },
    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 使用 StreamHandler 输出到控制台
            'level': 'INFO',                  # 只处理 INFO 级别及以上
            'formatter': 'standard',          # 使用名为 'standard' 的格式化器
            'stream': 'ext://sys.stdout',    # 输出到标准输出 (也可以是 sys.stderr)
        },
    },
    'loggers': {
        'my_app_logger': {                  # 定义一个名为 'my_app_logger' 的 logger
            'level': 'DEBUG',                # 它自己记录所有级别
            'handlers': ['console'],         # 它只使用 'console' 这个 handler
            'propagate': False,              # 不要将日志传递给父 logger (如 root logger)
        },
    },
}
# 应用配置
logging.config.dictConfig(LOGGING_CONFIG)
# 获取我们定义的 logger
logger = logging.getLogger('my_app_logger')
# --- 使用 logger ---
logger.debug("这是一个调试信息，不会显示，因为 handler 的级别是 INFO。")
logger.info("应用启动成功。")
logger.warning("检测到一个潜在问题。")

优点：

• 集中管理: 所有日志配置都在一个地方,易于修改和维护。
• 可扩展: 可以轻松添加新的 Handler（比如一个文件 FileHandler）或 Formatter。
• 可配置化: 可以从外部文件加载配置,而无需修改代码。

不同场景下的建议

• 小型脚本或快速原型: 直接使用 logging.basicConfig() 是最快的方式。

  import logging
  logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s: %(message)s')
  logging.info("脚本开始运行...")

• 中等规模的应用程序: 使用 第 3 节 中的方法（手动创建 Logger, Handler, Formatter），这是最常见和最灵活的方式,能让你清晰地看到日志的配置过程。

• 大型或复杂的应用程序: 强烈推荐使用 第 4 节 中的 logging.config.dictConfig 方法，它将配置与代码分离，使得管理多个 logger 和 handler 变得非常简单。

希望这份详细的指南能帮助你完全掌握 Python 的 logging 模块在控制台上的使用！