【Python】ログ出力の方法を初心者向けにわかりやすく解説

プログラミング言語•2025/2/17

Python

はじめに

皆さんはプログラムが思わぬ動作をしたとき、何が起きているのかを調べる手段としてどのような方法を使うでしょうか。

単純に print() 関数を使って画面に状態を出力する方法もありますが、プログラムが複雑になるほどそれだけでは管理が難しくなってしまいます。

そこで役に立つのが、Python が標準ライブラリとして提供している loggingモジュール です。

このモジュールを活用すると、より体系的にログを管理しながら、さまざまな情報をわかりやすい形式で出力できます。

本記事では、初心者の方でも理解しやすいように、Pythonでのログ出力の仕組みを詳しくご説明します。

実務レベルでどのように使われているかをイメージしながら学んでいきましょう。

この記事を読むとわかること

ログ出力の基本的な必要性
Pythonのloggingモジュールの使い方
ログレベルやフォーマットの設定方法
実務でログを活用する際の具体的なヒント

ログ出力が必要な理由

プログラムを動かしているときにエラーや想定外の動きが起きると、原因を特定する必要があります。

しかし、単に print() でデバッグ出力をするだけでは、プログラムのあちこちに散らばって読みづらくなってしまうことが多いです。

加えて、制作途中に仕込んだ print() を後から消すのを忘れてしまうと、不要な情報が混在してしまいます。

一方で、logging を使うと目的に応じた出力レベルを設定できるため、必要な情報だけを取り出しやすく管理できます。

たとえば実務で大規模なアプリケーションを動かす場合、ログをファイルに集約し、障害対応やパフォーマンス改善の手がかりとすることが当たり前になっています。

ログには日時やエラー内容、処理の流れなどをわかりやすく記録しておくと、システム全体の動きを振り返るときに役立ちます。

大切なのは、「あとで振り返る」 という視点です。

リアルタイムに動いているプログラムを追いかけるのは難しいですが、きちんとログを残しておけば、後から情報をじっくり分析できます。

こうした積み重ねがスムーズな運用やトラブルの早期解決につながるでしょう。

Pythonでログを出力する代表的な方法

Pythonでログを扱うなら、まずは標準ライブラリとして用意されている loggingモジュール を利用する方法から学ぶのが手堅いです。

ここでは、初心者の方がよく使う場面を想定しながら、順を追って説明していきます。

print()関数との違い

print() は単にコンソールにテキストを表示する関数です。

短いスクリプトや一時的な確認のために使う分には便利ですが、ログを整理しようとするとどうしても使い勝手が悪くなります。

一方、loggingモジュール では出力レベルやフォーマットを調整できるため、必要なメッセージだけをピンポイントで表示したり、ファイルに蓄積したりが簡単にできるのが特徴です。

さらに、開発から本番運用に移行するときにログの詳細度合いを切り替えられるため、実務でも重宝されています。

loggingモジュールの概要

loggingモジュール は、以下のような流れで扱うことが多いです。

ロガー（Logger）と呼ばれるインスタンスを取得または生成する
ログの出力レベルやフォーマットを設定する
ロガーに対してログを出力する

簡単な例を見てみましょう。


import logging

# ロガーを取得
logger = logging.getLogger(__name__)

# ログレベルを設定
logger.setLevel(logging.INFO)

# フォーマットを設定
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')

# 出力先としてコンソールハンドラを設定
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(formatter)

# ロガーにハンドラを紐付け
logger.addHandler(handler)

# ログを出力
logger.info("これはログのINFOレベルのメッセージです。")
logger.warning("これはログのWARNINGレベルのメッセージです。")

このように、コンソールにログを出力するには StreamHandler を利用し、出力されるメッセージの書式を Formatter で設定します。

プログラムの実行中には以下のように表示されます。

2025-02-17 10:00:00,123 INFO これはログのINFOレベルのメッセージです。
2025-02-17 10:00:00,124 WARNING これはログのWARNINGレベルのメッセージです。

実際には %(asctime)s や %(levelname)s といったフォーマット指定子が変換されて、日時やログレベルが表示される仕組みです。

ログレベルとは

ログレベル は、ログメッセージの重要度を示す概念です。

Pythonのloggingモジュールでは、以下の5種類がよく使われます。

DEBUG

開発段階での詳細な情報。動作確認に使う。

INFO

一般的な情報を示すメッセージ。

WARNING

注意が必要な状況だが、処理自体は続行可能。

ERROR

エラーが発生し、何らかの処理が失敗した可能性あり。

CRITICAL

システムに深刻な影響が出るような重大なエラー。

実務でログレベルを使い分けると、例えば本番環境ではWARNING以上を出力し、テスト環境ではDEBUG以上を出す、といった運用ができます。

これによって必要な情報だけをうまく抽出し、アプリケーションの動きを見極められるようになるでしょう。

ログを活用する具体的な方法

ここではログの実際の活用シーンをイメージしながら、使い方をさらに深掘りしていきます。

ファイルにログを出力する

プログラムが長時間動き続けるような場合、ログをコンソールだけでなくファイルに保存したいことが多くなります。

ファイルにログを出力するときも基本の考え方は同じで、ハンドラの種類を変えるだけです。


import logging

logger = logging.getLogger("file_logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# ファイルハンドラ
file_handler = logging.FileHandler("application.log")
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(file_handler)

# ログを記録
logger.info("ファイルにINFOレベルのログを保存しました。")
logger.error("ファイルにERRORレベルのログを保存しました。")

このスクリプトを実行すると、同じディレクトリに application.log が作成され、その中にログが蓄積されるようになります。

実務では、日ごとにファイルを分けたいケースや、容量が大きくなると自動でファイルを切り替えたい場合があるでしょう。

loggingモジュールにはRotatingFileHandler や TimedRotatingFileHandler などの便利なハンドラが用意されているため、ファイルのサイズや日付ごとにログを分割する機能を簡単に実装できます。

コンソールとファイルを同時に出力する

実行中はリアルタイムでコンソールにログを確認しつつ、同じ内容をファイルにも保存したい、というケースがあります。

その場合、コンソール用の StreamHandler とファイル用の FileHandler を両方追加すればOKです。


import logging

logger = logging.getLogger("multi_logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# コンソール用
console_handler = logging.StreamHandler()
console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
console_handler.setFormatter(console_formatter)

# ファイル用
file_handler = logging.FileHandler("multi_output.log")
file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
file_handler.setFormatter(file_formatter)

# ロガーに両方追加
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

logger.info("コンソールとファイルに出力されるメッセージです。")

これにより、実行中はターミナルでログを確認でき、後からファイルでも履歴を振り返ることができます。

サーバーサイドのアプリケーションや定期的に動作するスクリプトなどでは、こうした出力先の複数指定がとても重要です。

ログメッセージのフォーマットをカスタマイズする

ログの書式を整えることで、見やすさ がかなり変わります。

下記のようにフォーマット指定子を活用すると、メッセージにファイル名や行番号、メソッド名なども組み込むことができます。


import logging

logger = logging.getLogger("custom_logger")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# カスタムフォーマット例
formatter = logging.Formatter(
    '%(asctime)s [%(name)s] [%(levelname)s] '
    '%(filename)s:%(lineno)d - %(message)s'
)

handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

logger.debug("デバッグ情報を詳しく知りたいときに便利なフォーマットです。")

ログとして残しておきたい情報はプロジェクトによって変わるため、実務でもこの設定を柔軟にカスタマイズできると役に立ちます。

たとえばWebサービスであれば、ユーザーのリクエスト情報 や セッションID を書き込むこともあるでしょう。

実務での活用シーン

実際のプロダクト開発では、エラーが発生した場合にログを解析して原因を追究したり、性能が思わしくないときの監視にもログを活用します。

以下のような場面で特にログが頼りになります。

Webアプリケーションでのトラブルシュート

ユーザーが特定の画面でエラーになったときのリクエスト内容をログから追跡する。

スクリプトの自動実行結果を把握する

バッチ処理の進捗やデータの取得状況をログで記録する。

API連携時の不具合調査

相手のサーバーに送ったリクエストや返ってきたレスポンスを詳細にログに残しておき、障害時に振り返る。

こうしたログ情報は、後から振り返ることで原因の切り分けに大きく貢献します。

特に、本番環境ではデバッグが難しいため、ログが頼れる記録 となる場面が多いでしょう。

logging以外のログ出力手段

Pythonのloggingモジュールは非常に便利ですが、規模や目的によっては別の方法を選択することもあります。

ここでは、実務でありがちな例を少しだけ挙げておきます。

サードパーティライブラリの例

外部のサードパーティライブラリを用いることで、以下のような機能が強化される場合があります。

より柔軟なログのローテーション
サービス監視ツールと連携するためのプラグイン提供
カスタムフォーマットの簡単設定

複数のプロジェクトで統一的にログの取り扱いをしたいときや、特定のクラウドサービスと組み合わせたいケースでは、こうしたライブラリを検討することがあります。

ただし、初心者の方はまず標準のloggingモジュールから学ぶことで、基本的な構造をつかむのがおすすめです。

Webアプリケーションでのログ活用例

Webフレームワークを使うときは、フレームワークにあらかじめログ機能が組み込まれていることが多いです。

たとえばサーバーへのリクエスト情報やレスポンス情報が自動的にログに出力される場合があります。

そこに独自の追加情報 や DEBUGログ を組み合わせることで、複雑な処理が行われる環境でも原因追求の手掛かりを得やすくなるのです。

特定のフレームワーク向けの設定や拡張を通じて、学びを深めてみるとよいかもしれません。

トラブルシューティングとヒント

よくあるエラーや注意点

loggingモジュールでありがちな混乱として、設定の重複 が挙げられます。

すでにログ設定が行われているファイルを別のモジュールでインポートして使うと、新たにハンドラが追加されてしまうことがあるのです。

これにより、同じログメッセージが何度も出力される現象が起きる場合があります。

そうした場合は、ロガーの取得方法やハンドラの付け方を1か所に集約する、あるいはプログラム起動時のエントリーポイントで設定を完結させるように工夫するとよいでしょう。

また、ファイル出力の際はファイルのパスやアクセス権を適切に設定しておかないと、権限エラーで書き込めないケースがあります。

これはサーバーにデプロイした後、権限不足でログが書き込まれず何も記録されない、といった事態を招きやすいので注意が必要です。

無駄なログを減らす工夫

初心者の方に多い悩みとして、「どこにログを入れるべきか」「ログが多すぎて読みづらい」といった声があります。

ログの量を必要以上に増やすと、エラーの重要な情報が埋もれてしまいかねません。

そこで、なるべく WARNING以上 のレベルに絞って出力し、特定の機能を調査するときだけ DEBUG レベルをアクティブにする、といった運用がおすすめです。

適切にログレベルを管理すれば、普段は必要な情報だけを効率よく見られ、問題が起きたときだけ詳細を取得できる形に切り替えられます。

ログを過剰に出力していると、サーバーのディスク容量を圧迫したり、解析が難しくなったりします。本当に必要な情報を厳選することを意識すると、見通しのよいログになります。

まとめ

この記事では、Python ログ出力 の基本から応用までを見てきました。

print() との違いや、loggingモジュールを使うメリット、複数のハンドラ設定などを理解しておくと、プログラムの規模が大きくなってもログをきちんと活用できます。

初心者の皆さんが最初につまずきやすいポイントとしては、ハンドラの使い方やログレベルの運用タイミングです。

しかし、実際にコードを書いてみればすぐに慣れるでしょう。

ログはアプリケーション開発や運用において「何か問題が起きたときの目線」を得るための重要な手段となります。

上手に使いこなすと、トラブルを素早く解決するための土台になってくれます。

ぜひこの記事を参考に、独自のプロジェクトでもログの仕組みを整えてみてください。

それが安定した開発や運用へとつながるでしょう。