### 使用 Python `logging` 模块实现脚本生命周期日志 Python 的 `logging` 模块提供了灵活的日志记录机制，可以满足将日志保存到独立的 `.txt` 文件中而不被覆盖的需求。以下是具体实现方法以及封装为可复用模块的示例代码。 #### 日志配置说明 为了确保每次运行脚本时不会覆盖之前的日志文件，可以通过设置不同的日志文件名来区分不同时间的日志数据。通常的做法是在日志文件名中加入当前日期或时间戳[^1]。 #### 封装后的模块化代码 以下是一个完整的封装模块示例： ```python import logging from datetime import datetime def configure_logger(name="app_log", log_file=None): """ 配置 logger 并返回一个 Logger 对象。 :param name: Logger 名称，默认为 'app_log'。 :param log_file: 日志文件路径。如果未指定，则默认创建基于当前日期命名的日志文件。 :return: 配置好的 Logger 对象。 """ if not log_file: timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S") # 获取当前时间作为文件名的一部分 log_file = f"{name}_{timestamp}.log" # 创建 logger logger = logging.getLogger(name) logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建 FileHandler 和 Formatter handler = logging.FileHandler(log_file, mode='a', encoding='utf-8') # 追加模式打开文件 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) # 添加 Handler 到 Logger logger.addHandler(handler) return logger if __name__ == "__main__": # 测试部分 my_logger = configure_logger() my_logger.debug("这是一个调试信息") my_logger.info("这是一个普通信息") my_logger.warning("这是一个警告信息") my_logger.error("这是一个错误信息") my_logger.critical("这是一个严重错误信息") ``` 上述代码实现了如下功能： - 自动根据当前时间生成唯一的日志文件名称，防止多次运行脚本时覆盖旧日志文件。 - 设置日志级别为 `DEBUG`，允许记录所有级别的消息。 - 使用追加模式 (`mode='a'`) 打开日志文件，确保即使手动指定了相同的文件名也不会清空已有内容。 #### 关键点解释 1. **日志文件唯一性** 通过在日志文件名中嵌入时间戳（如 `%Y-%m-%d_%H-%M-%S`），能够有效避免重复文件名的情况发生。 2. **日志格式定义** 定义了一个标准的日志格式，包含时间戳、日志等级和实际的消息内容。 3. **日志级别控制** 默认设置了最低的日志级别为 `DEBUG`，这意味着所有的日志都会被捕获并存储下来。 4. **模块化设计** 提供了一个通用函数 `configure_logger()` 来初始化 logger，并接受自定义参数以便于扩展使用场景。 --- ###