如何让Python日志记录函数调用方的文件名和行号

要让日志输出调用track函数的位置而非logging.info所在的位置，有两种实用方案：

方案1：利用Python 3.8+的stacklevel参数（推荐） #

Python 3.8及以上版本的logging模块支持stacklevel参数，通过指定该参数跳过当前函数的栈帧，直接记录上层调用者的信息：

修改myutils.py中的track函数：

import logging

def track(iterator, description: str):
    logging.info(
        "Very useful information about %s",
        description,
        stacklevel=2  # 跳过当前track函数，记录调用track的位置
    )
    # 原有逻辑示例
    yield from iterator

在main.py中配置日志格式（确保包含文件名和行号）：

import logging
import myutils

logging.basicConfig(
    format='%(filename)s:%(lineno)d         %(message)s',
    level=logging.INFO
)

# 测试代码
object1 = [1,2,3]
object2 = [4,5,6]

for item in myutils.track(object1, "first"):
    pass

for item in myutils.track(object2, "second"):
    pass

运行后日志会输出：

main.py:11         Very useful information about first
main.py:14         Very useful information about second

方案2：用inspect模块兼容旧Python版本 #

如果需要兼容Python 3.8以下版本，可以通过inspect模块手动获取调用栈信息：

修改myutils.py：

import logging
import inspect

def track(iterator, description: str):
    # 获取调用栈，index=1对应调用track的帧
    caller_frame = inspect.stack()[1]
    # 提取文件名（只保留最后部分）和行号
    caller_file = caller_frame.filename.split('/')[-1]
    caller_line = caller_frame.lineno
    
    # 通过extra参数传递调用者信息到日志
    logging.info(
        "Very useful information about %s",
        description,
        extra={'caller_file': caller_file, 'caller_line': caller_line}
    )
    
    # 手动删除栈帧引用，避免内存泄漏
    del caller_frame
    
    # 原有逻辑示例
    yield from iterator

在main.py中配置日志格式时，使用自定义的caller_file和caller_line字段：

import logging
import myutils

logging.basicConfig(
    format='%(caller_file)s:%(caller_line)d         %(message)s',
    level=logging.INFO
)

# 测试代码
object1 = [1,2,3]
object2 = [4,5,6]

for item in myutils.track(object1, "first"):
    pass

for item in myutils.track(object2, "second"):
    pass

注意事项 #

• 方案1的stacklevel参数是logging模块官方提供的简洁方案，优先推荐；
• 方案2使用inspect.stack()时，记得手动删除帧引用，避免长期运行导致内存泄漏；
• 两种方案都无需完整回溯，仅获取调用track的直接位置信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jordi Torrents