在日常的工作和学习中，记录日志是一种非常重要的习惯。无论是程序员调试代码时留下的注释，还是普通人在生活中记下的点滴感悟，日志都扮演着不可或缺的角色。特别是在软件开发领域，“日志代码”更是成为了一种技术手段，帮助开发者追踪程序运行轨迹、排查问题以及优化性能。

今天要分享的这段代码，是我在一次项目开发中的一个小技巧。它不仅能够有效地记录关键步骤的日志信息，还能通过简单的配置实现日志级别控制，避免过多冗余输出影响效率。这种设计思路简单却实用，非常适合初学者学习借鉴。

以下是代码示例（伪代码）：

```python

class Logger:

def __init__(self, level="INFO"):

self.level = level

self.levels = {"DEBUG": 10, "INFO": 20, "WARNING": 30, "ERROR": 40}

def log(self, message, level):

if self.levels[level] >= self.levels[self.level]:

print(f"[{level}] {message}")

使用示例

logger = Logger(level="INFO")

logger.log("系统启动中...", "INFO") 输出

logger.log("调试模式已开启", "DEBUG") 不输出

logger.log("加载资源失败", "ERROR") 输出

```

这段代码的核心在于通过设置不同的日志级别来动态调整输出内容。比如，当`level`被设定为`INFO`时，只有高于或等于`INFO`级别的日志会被打印出来。这种方式既保证了必要的信息可见性，又减少了不必要的干扰。

如果你也有类似的需求，不妨尝试将这个小工具集成到自己的项目中。希望这段代码能给你带来一些启发！

（注意：实际应用中请根据具体需求进一步完善功能，例如添加日志文件写入、多线程安全等特性。）