Python 的 logging 比 print 更安全，因其分离输出内容与目标、支持分级控制（DEBUG 到 CRITICAL）、多目标输出（文件/邮件/网络等）、线程安全及格式化上下文（时间、模块、行号、线程 ID 等），而 print 仅简单输出至 stdout，无级别、无目标控制、非线程安全、格式不统一。
Python 的 logging 比 print 更安全，核心在于它把“输出什么”和“输出到哪儿、何时输出”彻底分开，支持分级控制、多目标输出、线程安全和运行时动态调整——而 print 只是简单往 stdout 写字符串，一旦上线或并发场景下就容易失控。
支持日志级别控制，避免敏感信息泄露
logging 提供 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL 五级，默认只显示 WARNING 及以上。开发时可设为 DEBUG 查细节，生产环境一键调成 ERROR，自动过滤掉调试用的敏感变量（比如密码、token、完整 traceback）。
print 没有级别概念，所有语句都无差别输出，上线前若漏删调试 print，可能直接把数据库连接串打到控制台或日志文件里。
可配置输出目标，不污染标准输出
logging 允许同时写入多个 handler：文件、syslog、网络服务、甚至自定义目标。你能让 ERROR 日志发邮件，INFO 写进 app.log，调试信息仅输出到终端——互不干扰。
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print 固定输出到 sys.stdout，和用户提示、脚本管道、容器日志收集器混在一起，既难过滤，也影响自动化解析（比如 grep "ERROR" 会漏掉没加标签的 print("failed")）。
线程/进程安全，适合真实服务场景
logging 的 handler 默认是线程安全的（如 FileHandler 加锁），多线程写同一个日志文件不会内容错乱。配合 QueueHandler + QueueListener 还能异步落盘，避免阻塞主线程。
print 不是原子操作：两个线程同时 print("A"); print("B")，可能输出 A\nB\nA\nB 或更乱的交错结果，尤其在高并发 Web 服务中极易出现日志拼接错误，排查时根本分不清哪行属于哪个请求。
格式统一、上下文丰富，便于追踪问题
通过 Formatter，一条日志能自动包含时间戳、模块名、函数名、行号、进程/线程 ID、甚至 request ID。例如：
[2024-05-20 14:22:03,128] ERROR in api.py:fetch_user:147 — User 123 not found (pid=1234, tid=1402)
而 print(f"Error: {e} at line {sys._getframe().f_lineno}") 需手动拼、易出错、无法全局统一，且拿不到线程 ID 等关键上下文。
