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日志不是 print------Python logging 模块的生产级用法
📖 文章简介： 大部分 Django 新手写日志的方式是 print(f"用户 {user.id} 登录成功")------在公司项目中这行代码迟早要被替换。print 没有日志级别、没有时间戳、不能按模块过滤、不能输出到文件或外部日志系统。本文从 logging 模块的四层架构（Logger / Handler / Formatter / Filter）讲起，覆盖 Django 项目的日志配置、日志轮转策略、结构化日志（JSON格式输出）以及与 ELK 系统的对接。穿插真实事故------因为没有日志导致一个订单丢失问题排查了三天。
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导入语
2020 年，一个电商系统出现了一个 Bug------顾客支付了但订单状态没更新。DBA 查了数据库，发现某笔订单的 UPDATE 语句没执行。但我们不知道为什么没执行------因为那段代码里只有一行 print("更新订单")，而线上 Gunicorn 的 stdout 被重定向到了 Docker 日志------容器重启后全没了。
从那以后我定了一条规矩：所有 Django 项目必须使用 logging 模块，print 只能用于本地调试。
1 ~> logging 模块的四层架构
bash
Logger → Handler → Formatter → 输出目标（文件/控制台/ELK）
Logger： 记录日志的入口（每个模块一个 Logger）
Handler： 决定日志输出到哪里（文件、邮件、HTTP）
Formatter：决定日志的格式（时间、模块名、级别、消息）
Filter： 按条件过滤日志1.1 基础使用
python
import logging
logger = logging.getLogger(__name__) # 每个模块用自己的 Logger
logger.debug("调试信息") # 10
logger.info("用户 %s 登录成功", user.id) # 20
logger.warning("磁盘使用率 85%") # 30
logger.error("数据库连接失败") # 40
logger.exception("异常信息", exc_info=True)# 自动包含堆栈2 ~> Django 项目中的日志配置
python
# settings.py
LOGGING = {
"version": 1,
"disable_existing_loggers": False, # 保留 Django 内置日志
"formatters": {
"verbose": {
"format": "{levelname} {asctime} {module} {message}",
"style": "{",
},
"json": {
"format": '{"time":"%(asctime)s","level":"%(levelname)s","module":"%(module)s","message":"%(message)s"}',
},
},
"handlers": {
"file": {
"class": "logging.handlers.RotatingFileHandler",
"filename": "/var/log/django/app.log",
"maxBytes": 10 * 1024 * 1024, # 10MB 滚动
"backupCount": 5, # 保留 5 个旧日志文件
"formatter": "verbose",
},
"console": {
"class": "logging.StreamHandler",
"formatter": "verbose",
},
},
"loggers": {
"django": {
"handlers": ["file", "console"],
"level": "INFO",
"propagate": False,
},
"myapp": { # 你自己的应用
"handlers": ["file"],
"level": "DEBUG",
},
},
}3 ~> 日志轮转------别让日志文件塞满磁盘
| Handler | 用途 |
|---|---|
RotatingFileHandler |
按文件大小轮转（达到N MB 自动切新文件） |
TimedRotatingFileHandler |
按时间轮转（每天/每小时一个新文件） |
python
"handlers": {
"daily": {
"class": "logging.handlers.TimedRotatingFileHandler",
"filename": "/var/log/django/app.log",
"when": "midnight", # 每天午夜切新文件
"backupCount": 30, # 保留最近 30 天日志
}
}4 ~> 结构化日志------JSON 格式输出
生产环境推荐用 JSON 格式，方便 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）解析：
python
import json_log_formatter
LOGGING = {
"formatters": {
"json": {
"()": "json_log_formatter.VerboseJSONFormatter",
},
},
}思考 && 总结
Python logging 三项必备：
- 日志分级------ DEBUG 只在开发本地打开，生产改为 INFO，ERROR 和 CRITICAL 触发告警。
RotatingFileHandler------ 别让日志文件无限增长。10MB 轮转 + 保留 5-10 个历史文件。- 结构化日志------ JSON 格式 + ELK 分析 = 可视化告警。print 做不到这些。
结尾
日志规范到这里讲完。感谢阅读！
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结语：logging 不是 print 的高级版------是运维、排查、告警的基础设施。最后一篇收官------在线图书管理系统，从零到上线。一键四连！