日志格式是指记录日志时所采用的结构化样式，其设计需兼顾信息完整性和可读性。以下是常见的日志格式类型及示例：
一、常见日志格式类型
纯文本格式 每行记录一个独立事件，内容包含时间戳、事件描述等基本信息。例如：
```
2025-02-15T10:15:30 ERROR Database connection failed (admin)
```
适用场景：系统日志、应用运行日志等。
结构化格式（如JSON）
采用键值对形式，便于解析和存储。示例：
```json
{
"timestamp": "2025-02-15T10:15:30",
"level": "ERROR",
"message": "Database connection failed",
"user": "admin"
}
```
优势：支持自动化处理和机器解析，提升日志分析效率。
表格化格式（如CSV）
以逗号分隔字段，适合批量处理和统计分析。示例：
```
timestamp,level,message,user
2025-02-15T10:15:30,ERROR,Database connection failed,admin
```
适用场景：需要长期存储和跨系统数据整合的场景。
二、关键格式要素
时间戳
记录事件发生的具体时间，格式通常为：
- 完整形式： `2025-02-15T10:15:30`（ISO 8601标准） - 简化形式
日志级别 表示事件严重程度，常见包括：
- DEBUG（调试信息）
- INFO（普通信息）
- WARNING（警告）
- ERROR（错误）
- CRITICAL（严重错误）
消息内容
简洁描述事件细节，建议避免冗长描述。例如：
```
Database connection failed due to timeout
```
附加信息
可包含用户ID、请求路径等上下文信息，便于追踪问题。例如：
```
user:12345 request:/api/users/update
```
三、格式设计建议
统一规范
同一系统或应用应采用一致的格式，便于后续分析。2. 可扩展性
结构化格式（如JSON）便于添加新字段（如地理位置、设备信息等）。3. 安全规范
敏感信息（如密码、IP地址）需加密存储，避免明文记录。
四、工具与库推荐
Python： 内置`logging`库支持格式化，推荐使用`JSONHandler`输出结构化日志；`pandas`可用于后续数据分析。- logconfig
