在Python中实现高并发读写日志文件可以使用多线程或多进程的方式。

以下是一个使用多线程的示例代码：

import loggingimport threading# 创建全局的日志对象logger = logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建文件处理器file_handler = logging.FileHandler('app.log')file_handler.setLevel(logging.DEBUG)# 创建日志格式formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')file_handler.setFormatter(formatter)# 将文件处理器添加到日志对象logger.addHandler(file_handler)# 并发写入日志的函数def write_log(message):    logger.debug(message)# 创建多个线程并发写入日志def concurrent_logging():    threads = []    for i in range(10):        thread = threading.Thread(target=write_log, args=(f"Log message {i}",))        threads.append(thread)        thread.start()    # 等待所有线程完成    for thread in threads:        thread.join()# 示例用法concurrent_logging()

在上面的示例中，我们首先创建了一个全局的日志对象，并设置日志级别为DEBUG。然后，我们创建了一个文件处理器，将日志级别设置为DEBUG，并定义了日志的格式。接下来，我们将文件处理器添加到日志对象中。

然后，我们定义了一个write_log函数，用于写入日志。在这个函数中，我们使用logger.debug方法写入日志消息。

最后，我们创建了多个线程，并发调用write_log函数来写入日志。每个线程都会传递一个不同的日志消息。

请注意，多线程写入日志时，可能会出现竞争条件。为了避免竞争条件，您可以使用线程锁（threading.Lock）来保护对日志文件的访问。

此外，您还可以考虑使用第三方库，如concurrent.futures或multiprocessing，以实现多进程的高并发读写日志文件。这些库提供了更高级的并发处理功能，可以更好地管理多个进程或线程。