Зачем использовать модуль logging вместо print() для диагностики приложения в production? Какие уровни логирования вы знаете и когда их применять?

Короткий ответ

print() всегда пишет в stdout без уровней и фильтрации, а logging поддерживает уровни важности (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL) и может отправлять сообщения сразу в несколько мест без изменения кода приложения.

Как это работает подробнее

logging построен на логгерах, обработчиках и уровнях; логгер фильтрует сообщения по уровню, а обработчики решают, куда их направить и в каком формате.

Пример кода

example.pyКопировать

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
def process_order(order_id):
    logger.info("Processing order %s", order_id)
    try:
        ...
    except PaymentError as exc:
        logger.error("Payment failed for order %s: %s", order_id, exc)
        raise

Что использовать на практике

• Рекомендация. DEBUG — подробности разработки; INFO — обычные события; WARNING — отклонение от штатного режима; ERROR — операция не выполнена; CRITICAL — сервис нерабочий. Настройку делают один раз в точке входа.

Подводные камни

• Риск. разбрасывать print() по коду вместо logging — такие сообщения невозможно централизованно фильтровать, а в Gunicorn они перемешиваются в stdout; логировать как ERROR ожидаемую бизнес-ситуацию, создавая шум в алертах.