• Python的第三方日志库Loguru


    Loguru是一个Python的日志库,它提供了简单且强大的日志记录功能。它的设计目标是使日志记录变得简单和愉快,同时提供了一些方便的功能和特性。

    下面是一些Loguru的特点和功能:

    1. 简单易用:Loguru的API非常简洁和直观,易于上手和使用。你只需要导入Loguru并调用相应的函数即可开始记录日志。

    2. 自动格式化:Loguru会自动为你的日志消息添加时间戳、日志级别等信息,而无需手动处理。这样可以减少你编写日志记录代码的工作量。

    3. 强大的日志级别控制:Loguru允许你通过设置日志级别来过滤日志消息。你可以根据需要输出不同级别的日志,从而更好地控制日志的详细程度。

    和logging相比呢

    相对于Python内置的logging模块,Loguru提供了更简洁、更直观的API,并且具有一些额外的功能和特性。下面是Loguru和logging之间的一些比较:

    1. API简洁性:Loguru的API设计非常简单和直观,使用起来更加方便。相比之下,logging模块的API相对复杂,需要编写更多的代码来完成相同的任务。

    2. 自动格式化:Loguru会自动为日志消息添加时间戳、日志级别等信息,而无需手动处理。而在logging中,你需要自己编写格式化字符串来定义日志消息的格式。

    3. 输出目标灵活性:Loguru支持将日志消息输出到控制台、文件、网络等多个目标,而logging也提供了类似的功能,但配置起来可能稍显繁琐。

    4. 异常追踪:Loguru可以自动捕获和记录异常信息,并将其与日志消息一起输出,使得调试和排查问题更加方便。而在logging中,你需要手动处理异常信息并将其添加到日志消息中。

    5. 彩色输出支持:Loguru支持在控制台输出中添加颜色,使日志更易于阅读和区分。而在logging中,你需要自己编写代码来实现彩色输出。

    6. 上下文管理:Loguru提供了上下文管理功能,可以轻松地添加自定义上下文信息到日志消息中,以便更好地理解和分析日志。而在logging中,你需要手动添加上下文信息。

    需要注意的是,logging是Python标准库的一部分,而Loguru是一个第三方库。如果你已经熟悉并且满足了logging模块的需求,那么使用logging也是完全可行的。但如果你希望更简洁、更直观的API以及一些额外的功能,那么Loguru可能是一个更好的选择。最终,选择使用哪个日志库取决于你的具体需求和个人偏好。

    总的来说,Loguru是一个功能强大且易于使用的Python日志库,它提供了简洁的API和许多有用的功能,可以帮助你更好地管理和记录日志信息。无论是小型项目还是大型应用程序,Loguru都是一个不错的选择。

    Loguru用法示例
    Loguru的用法非常简单和直观。下面是一些常见的Loguru用法示例:

    1. 导入Loguru模块:
    from loguru import logger
    
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    1. 记录日志消息:
    logger.debug("This is a debug message")
    logger.info("This is an info message")
    logger.warning("This is a warning message")
    logger.error("This is an error message")
    logger.critical("This is a critical message")
    
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    1. 添加上下文信息:
    logger.add_context("user_id", "12345")
    logger.add_context("request_id", "67890")
    
    logger.info("User logged in successfully")
    
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    1. 输出到文件:
    logger.add("app.log", rotation="10 MB")
    
    logger.info("This message will be written to app.log")
    
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    1. 设置日志级别:
    logger.add("app.log", level="ERROR")
    
    logger.debug("This message will not be written to app.log")
    logger.error("This message will be written to app.log")
    
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    1. 异常追踪:
    try:
        # Some code that may raise an exception
        1 / 0
    except Exception as e:
        logger.exception("An error occurred: {e}")
    
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    1. 彩色输出:
    logger.add(sys.stderr, colorize=True)
    
    logger.info("This message will be displayed in color on the console")
    
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    1. 自定义日志格式:

    Loguru提供了一种非常简单的方式来自定义日志格式,只需要使用format参数即可。例如,以下代码将日志消息格式化为[时间][级别][模块名] 消息内容的形式:

    from loguru import logger
    
    logger.add("app.log", format="{time}[{level}][{module}] {message}")
    
    logger.info("This is a custom log message")
    
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    输出结果类似于:

    2023-10-26 03:36:40.123456[INFO][__main__] This is a custom log message
    
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    1. 异步写入:

    Loguru还支持异步写入,这意味着日志消息将在后台线程中写入,而不会阻塞主线程。要启用异步写入,只需使用enqueue=True参数即可。例如:

    from loguru import logger
    
    logger.add("app.log", enqueue=True)
    
    logger.info("This is an async log message")
    
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    此时,日志消息将在后台线程中异步写入,并且主线程不会被阻塞。注意,异步写入需要额外的线程和内存开销,因此在考虑使用此功能时应该谨慎评估其影响。

    除了上述示例之外,Loguru还提供了许多其他的配置选项和功能,如添加过滤器、自定义异常处理等。你可以参考Loguru的官方文档以获取更详细的信息和示例:https://loguru.readthedocs.io/

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_57021623/article/details/134053397