我们可以使用Python内置的logging模块来实现这个功能。下面是一个例子，展示如何在代码中生成日志。
import logging# 创建日志对象
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)# 创建日志处理器
handler = logging.FileHandler('log.txt')
handler.setLevel(logging.INFO)# 创建日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)# 将日志处理器添加到日志对象中
logger.addHandler(handler)# 生成日志
logger.info('请求路径：%s，请求参数：%s，输出结果：%s', '/path/to/api', {'key': 'value'}, 'result')
上面的代码中，首先创建了一个名为logger的日志对象，并将日志级别设置为INFO。然后创建一个名为handler的日志处理器，用于将日志输出到文件log.txt中。接着创建一个名为formatter的日志格式器，用于指定日志的格式。最后将处理器和格式器分别添加到日志对象中，生成日志时就可以使用logger.info()方法，将请求路径、请求参数和输出结果作为参数传入，生成日志。
在实际应用中，你可以根据需要自定义日志的格式、级别和输出方式，以满足不同的需求。
我们通过上面的代码，对代码进行优化封装的示例：
import loggingdef setup_logger(name, log_file, level=logging.INFO):"""设置日志记录器:param name: 日志记录器名称:param log_file: 日志文件路径:param level: 日志记录级别:return: 日志记录器对象"""logger = logging.getLogger(name)logger.setLevel(level)handler = logging.FileHandler(log_file)handler.setLevel(level)formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')handler.setFormatter(formatter)logger.addHandler(handler)return loggerdef log_request(logger, path, params, result):"""记录请求日志:param logger: 日志记录器对象:param path: 请求路径:param params: 请求参数:param result: 输出结果"""logger.info(f'请求路径：{path}，请求参数：{params}，输出结果：{result}') #logger.info('请求路径：%s，请求参数：%s，输出结果：%s', path, params, result)
上面的代码中，我们定义了两个函数：
setup_logger()：用于设置日志记录器，接受三个参数：name表示日志记录器的名称，log_file表示日志文件的路径，level表示日志记录的级别。在函数中，我们创建了一个名为logger的日志记录器对象，并将其级别设置为传入的level参数。然后创建一个名为handler的日志处理器对象，用于将日志记录到指定的文件中。接着创建一个名为formatter的日志格式化器对象，将其格式设置为包含时间、级别和消息的格式。最后将处理器和格式化器分别添加到日志记录器对象中，并返回记录器对象。log_request()：用于记录请求日志，接受四个参数：logger表示日志记录器对象，path表示请求的路径，params表示请求的参数，result表示输出的结果。在函数中，我们调用日志记录器对象的info()方法，将请求路径、请求参数和输出结果作为参数传入，生成日志。
使用时，可以先调用setup_logger()函数创建一个日志记录器对象，然后在需要记录请求日志的地方，调用log_request()函数即可。例如：
logger = setup_logger('test_logger', 'log.txt')
log_request(logger, '/path/to/api', {'key': 'value'}, 'result')
这样，就可以方便地记录请求日志了。
