作为一名 java 程序员，我深知日志的重要性。

为问题的排查和问题的追踪提供了高效而优雅的方式。

下面来一起看一下 python 的日志处理吧。

ps: 本文暂时不仔细研究每一个配置的信息，在使用中慢慢学习。毕竟 python 的 logging 和 java 的各种日志卷框架思想非常类似。

logging

标准模块简介

logging 模块提供功能齐全且灵活的日志记录系统。

最佳日志实践

日志记录的好坏直接关系到系统出现问题时定位的速度，同时可以通过对日志的观察和分析，提前发现系统可能的风险，避免线上事故的发生。

经验汇总

• 整个团队（包括运维人员）需要对日志级别有明确的规定，什么日志记入什么级别的日志，什么级别的错误出现要如何处理等

• 需要定期对日志内容进行优化更新，目的就是通过日志快速准确的定位问题

• 要明确不同日志的用途，对日志内容进行分类

• 绝不要打印没有用的日志，防止无用日志淹没重要信息

• 日志信息要准确全面，努力做到仅凭日志就可以定位问题

• 要以同样严格的要求对待测试程序的日志

• 日志的优化是一件持续不断需要投入精力的事，需要不断从错误中学习

• 在RequestID中尽量编码更多的信息

• 将一个请求的整个处理流程和唯一的requestID关联起来

• 让一台机器开启DEBUG日志

• 新上线服务器后一定要对日志进行观察，特别地，开发人员可以通过观察日志来确认新功能是否工作正常

• 通过日志级别的提升来发现潜在问题

• 对日志进行监控报警，比客户先发现系统问题

• 通过日志中的关键字来确定系统的运行状态

• 日志格式要统一规范

• 将错误日志输出到一个单独的文件中进行分析

• 要把日志的大小，如何切分，如何删除等作为规范建立起来