1. 日志的级别
在使用Python进行开发时，常常需要记录程序的运行信息，包括错误日志、调试信息等。Python内置了logging模块来实现日志的记录。logging模块提供了丰富的日志级别供我们选择，常用的有DEBUG、INFO、WARNING、ERROR以及CRITICAL五个级别。
这些日志级别从低到高依次为：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL。当设置了某一级别的日志后，大于等于该级别的所有日志信息都会被记录下来。日志级别的设定可以帮助我们根据实际需求灵活地调整日志的详细程度和输出量。
2. 调整日志级别的方法
2.1 使用配置文件
logging模块提供了一种通过配置文件来管理日志级别的方式。在配置文件中，可以根据不同的模块或者不同的日志处理器设置不同的日志级别。
首先，我们需要创建一个名为logging.conf的配置文件，内容如下：
[loggers]
keys=root
[handlers]
keys=consoleHandler
[formatters]
keys=simpleFormatter
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)
[formatter_simpleFormatter]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S
然后，在Python代码中使用以下代码加载配置文件，即可实现日志级别的调整：
import logging.config
logging.config.fileConfig('logging.conf')
这样，我们便可以根据配置文件自定义不同模块的日志级别，并将日志输出到控制台。
2.2 使用basicConfig函数
另一种设定日志级别的方式是通过使用basicConfig函数，该函数可以设置全局的日志参数，并只需调用一次。下面是一个示例：
import logging
# 设置日志级别为DEBUG，并将日志输出到控制台
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
通过设置level参数，我们可以调整日志级别，可以灵活地根据需求设置不同的级别。
2.3 在代码中动态设置
我们还可以在代码中动态地设置日志级别。logging模块提供了一个全局的Logger对象，我们可以通过获取该对象并设置其级别来调整日志级别。
以下是设置日志级别为INFO的示例代码：
import logging
# 获取全局Logger对象
logger = logging.getLogger()
# 设置日志级别为INFO
logger.setLevel(logging.INFO)
这段代码中，我们首先获取了全局Logger对象，然后使用setLevel方法将其日志级别设置为INFO。
3. 不同日志级别的应用场景
3.1 DEBUG级别
DEBUG级别的日志主要用于开发和调试阶段，用于输出程序中的一些调试信息，通常会包含大量细节信息，例如变量的值、函数的返回值等。在正式上线之前，建议将日志级别调整为其他更高级别。
3.2 INFO级别
INFO级别的日志主要用于输出程序的正常运行信息，例如程序启动、关闭、重启等。INFO级别的日志应该包含较为重要的信息，但不会包含过多的细节。
3.3 WARNING级别
WARNING级别的日志主要用于输出一些警告信息，例如可能会导致程序异常或产生错误的情况。这些日志并不会导致程序停止运行，但需要引起开发者的注意。
3.4 ERROR级别
ERROR级别的日志主要用于输出程序中的一些错误信息，例如程序中的异常、错误的输入等。当出现错误时，会导致程序无法正常执行，需要及时修复。
3.5 CRITICAL级别
CRITICAL级别的日志主要用于输出严重错误信息，例如系统崩溃、关键模块不可用等。这些错误往往会导致系统无法正常工作，需要立即处理。
4. 结论
调整Python日志的级别可以帮助我们更好地控制日志信息的输出量和详细程度，从而提高开发效率和代码质量。
通过修改配置文件、使用basicConfig函数或在代码中动态设置日志级别，我们可以灵活地调整日志级别，使其更适应不同的应用场景。
根据实际需求合理设定日志级别，并且根据日志的级别输出需要的信息，能够帮助我们快速定位问题，提高开发效率。