Python标准库`logging`模块可以帮助我们创建日志消息，但是要记录每条执行语句可能有些困难，这相当于需要实现一个Python的调试器。然而，我们可以使用`trace`模块来记录程序执行的轨迹。下面是一个简单的示例： ```python import trace # 创建一个Trace对象 tracer = trace.Trace(count=True, trace=True) # 执行一个函数的跟踪，这里假设你的函数叫做my_function() tracer.runfunc(my_function) # 生成一个报告，保存到文件中 r = tracer.results() with open('trace_report.txt', 'w') as f: r.write_results(show_missing=True, summary=True, coverdir=f) ``` 在这个例子中，`trace.Trace(count=True, trace=True)`将创建一个Trace对象，它会跟踪Python的执行。然后，`tracer.runfunc(my_function)`将执行函数`my_function()`并记录其执行过程。最后，`r.write_results(show_missing=True, summary=True, coverdir=f)`将将执行结果写入文件。 注意，这个跟踪器将记录所有的函数调用和代码行，所以它可能会生成大量的输出，尤其是在大型项目中。而且，由于它需要记录所有的行，这可能会导致你的程序运行速度变慢。 另外，`logging`模块适用于记录程序运行时的状态或者发生的事件（比如错误，信息，警告等）。要使用`logging`模块，可以在你的代码的各个部分添加日志消息，如下所示： ```python import logging logging.basicConfig(filename='my_application.log', level=logging.INFO) logging.info('This message will go to the log file') ``` 在这个例子中，`logging.basicConfig(filename='my_application.log', level=logging.INFO)`设置了日志的基本配置，如日志文件的名称和日志的最低等级。然后，`logging.info('This message will go to the log file')`将一条信息级别的日志消息写入到日志文件中。 这两个方法各有用途，可以根据你的需求选择合适的方法。