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日志：给别人运行时留下线索
示例文件：
run_with_logging.py
最后核验：2026-08-02
本文围绕“脚本跑完为什么要留下记录”展开，结合可运行示例说明输入、规则、输出和改造边界。
这篇解决什么问题
客户说“昨天跑了”，但没人知道处理了多少行、跳过了哪些坏数据、输出在哪里。
本集产物是：运行日志。
核心判断
logging要服务于真实客户数据处理。INFO要服务于真实客户数据处理。WARNING要服务于真实客户数据处理。ERROR要服务于真实客户数据处理。日志文件要服务于真实客户数据处理。
判断是否学会，不看能不能背概念，而看能不能运行脚本并得到可复查输出。
运行示例
bash
python3 run_with_logging.py运行后检查三件事：
- 输入数据是否符合本集假设。
- 规则输出是否能解释。
- 文件或终端结果是否方便客户复核。
完整示例
run_with_logging.py
python
from __future__ import annotations
import logging
from pathlib import Path
log_file = Path(__file__).with_name("run.log")
logging.basicConfig(
filename=log_file,
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s",
)
def main() -> None:
customers = [{"name": "李雷"}, {"name": ""}]
logging.info("开始处理客户，数量=%s", len(customers))
for customer in customers:
if not customer["name"]:
logging.warning("跳过缺姓名客户")
continue
logging.info("处理客户：%s", customer["name"])
logging.info("处理完成")
print(f"日志已写入：{log_file}")
if __name__ == "__main__":
main()修改成自己的场景
- 先替换样例数据，不急着改规则。
- 确认字段名和客户真实表头一致。
- 一次只改一条规则，运行后看输出。
- 把异常、空值或跳过记录写清楚。
- 如果要交给同事运行，把命令和预期输出写进 README。
常见误区
| 误区 | 后果 | 修正 |
|---|---|---|
| 只追求脚本能跑 | 输出不可复查 | 同时输出数量、名单或文件路径 |
| 直接套用字段名 | 客户表头不一致时报错 | 先做字段说明或字段映射 |
| 把坏数据静默跳过 | 结果看似正常但漏处理 | 坏数据要记录原因 |
| 一次改很多规则 | 出错后难定位 | 每次只改一个规则点 |
读完之后能完成什么
你应该能运行本集示例，并把它改成自己的客户名单、订单表、日报或文件处理场景。