logging.getLogger(__name__)是关键，因它基于模块名自动构建层级logger树，支持各模块独立设level、handler及propagate=False，避免root干扰和日志重复或丢失。
为什么 logging.getLogger(__name__) 是关键
每个模块用 logging.getLogger(__name__) 获取独立 logger，而不是直接调用 logging.basicConfig() 或全局 logging.getLogger()。Python 的 logger 是按层级组织的（比如 a.b.c 是 a.b 的子 logger），__name__ 自动生成模块路径名，天然形成树状结构，为分级控制打下基础。
常见错误是全项目只用一个 root logger，结果改了某处级别，所有输出跟着变——这根本不是“不同模块不同级别”，只是全局开关。
如何给模块 A 设 INFO、模块 B 设 DEBUG
核心是分别获取、分别配置：不共享 handler，不共用 level，也不依赖 root 的传播（默认会向上传播到 root，造成干扰）。
- 在模块 A 开头写：
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)logger.addHandler(your_handler)logger.propagate = False # 关键！阻止向上送到 root - 在模块 B 开头写：
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)logger.addHandler(another_handler)logger.propagate = False - handler 可以复用（比如都用
StreamHandler），但 level 和 propagate 必须各自设
propagate=False 不设会怎样
如果不关掉 propagate，即使模块 B 的 logger 设了 DEBUG，它的日志仍会一路传到 root logger；而 root 默认是 WARNING 级别，结果 DEBUG 日志被 root 挡掉——你明明写了 logger.debug("test")，却什么也不输出，非常迷惑。
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更糟的是，如果 root 已配了 handler（比如 basicConfig 已执行），那模块日志会重复打印两次：一次走自己的 handler，一次走 root 的 handler。
所以只要不是有意做日志聚合，每个模块 logger 都该显式加一句 logger.propagate = False。
有没有更省事的集中配置方式
有，用 dictConfig 一次性定义多个 logger，适合中大型项目。但要注意：字典里必须显式写出每个 logger 的 "propagate": False，否则默认仍是 True。
例如配置模块 foo.bar 为 DEBUG、baz 为 WARNING：
{
"version": 1,
"loggers": {
"foo.bar": {
"level": "DEBUG",
"handlers": ["console"],
"propagate": False
},
"baz": {
"level": "WARNING",
"handlers": ["file"],
"propagate": False
}
}
}这种写法干净，但调试时不如逐模块设来得直观；一旦 dict 配错（比如漏写 propagate），问题会藏得比较深。
