如何在Python logging模块中按日志级别自定义输出格式适配Azure Pipelines

可以实现，通过自定义 logging.Formatter 就能完全自主控制不同级别日志的输出格式，不需要依赖Python日志级别名称和Azure Pipelines命令的对应关系，具体实现如下：

步骤1：自定义格式化类 #

继承官方的Formatter类，重写format方法，根据日志的级别编号匹配对应的Azure Pipelines前缀即可：

import logging

class AzurePipelinesFormatter(logging.Formatter):
    def format(self, record):
        # 先调用父类方法生成基础消息，自动处理参数占位、异常栈等内容
        base_msg = super().format(record)
        # 按需匹配日志级别和输出前缀
        if record.levelno >= logging.ERROR:
            return f"##[error]{base_msg}"
        elif record.levelno >= logging.WARNING:
            return f"##[warning]{base_msg}"
        # info、debug等不需要特殊前缀的级别直接返回原内容
        return base_msg

步骤2：配置日志使用自定义格式化器 #

不用basicConfig，手动给日志处理器挂载自定义的格式化器即可：

# 初始化根日志器，设置最低输出级别
root_logger = logging.getLogger()
root_logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 新建控制台输出处理器
stream_handler = logging.StreamHandler()
# 挂载自定义格式化器
stream_handler.setFormatter(AzurePipelinesFormatter())
# 把处理器加到根日志器
root_logger.addHandler(stream_handler)

测试效果 #

logging.debug("调试日志") # 输出：调试日志
logging.info("普通业务日志") # 输出：普通业务日志
logging.warning("配置不规范提示") # 输出：##[warning]配置不规范提示
logging.error("数据读取失败") # 输出：##[error]数据读取失败
logging.exception("程序运行异常") # 输出会带##[error]前缀和完整异常栈

如果后续需要新增其他特殊级别的格式，只需要在format方法里加对应的判断逻辑即可，完全自主可控。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YoavKlein