Python中loguru日志库如何使用
这篇文章主要介绍“Python中loguru日志库如何使用”，在日常操作中，相信很多人在Python中loguru日志库如何使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python中loguru日志库如何使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
1.概述
python中的日志库logging使用起来有点像log4j，但配置通常比较复杂，构建日志服务器时也不是方便。标准库logging的替代品是loguru，loguru使用起来就简单的多。
loguru默认的输出格式是：时间、级别、模块、行号以及日志内容。loguru不需要手动创建 logger，开箱即用，比logging使用方便得多；另外，日志输出内置了彩色功能，颜色和非颜色控制很方便，更加友好。
loguru是非标准库，需要事先安装，命令是：**pip3 install loguru****。**安装后，最简单的使用样例如下：
from loguru import loggerlogger.debug('hello, this debug loguru')logger.info('hello, this is info loguru')logger.warning('hello, this is warning loguru')logger.error('hello, this is error loguru')logger.critical('hello, this is critical loguru')上述代码输出：
日志打印到文件的用法也很简单，代码如下：
from loguru import loggerlogger.add('myloguru.log')logger.debug('hello, this debug loguru')logger.info('hello, this is info loguru')logger.warning('hello, this is warning loguru')logger.error('hello, this is error loguru')logger.critical('hello, this is critical loguru')上述代码运行时，可以打印到console，也可以打印到文件中去。
2.常见用法
2.1.显示格式
loguru默认格式是时间、级别、名称+模块和日志内容，其中名称+模块是写死的，是当前文件的__name__变量，此变量最好不要修改。
工程比较复杂的情况下，自定义模块名称，是非常有用的，容易定界定位，避免陷入细节中。我们可以通过logger.configure手工指定模块名称。如下如下：
import sysfrom loguru import loggerlogger.configure(handlers=[ { "sink": sys.stderr, "format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | <cyan>mymodule</> | - <lvl>{message}</>", "colorize": True },])logger.debug('this is debug')logger.info('this is info')logger.warning('this is warning')logger.error('this is error')logger.critical('this is critical')
handlers：表示日志输出句柄或者目的地，sys.stderr表示输出到命令行终端。
"sink": sys.stderr，表示输出到终端
"format":表示日志格式化。<lvl>{level:8}</>表示按照日志级别显示颜色。8表示输出宽度为8个字符。
"colorize":True**：表示显示颜色。
上述代码的输出为：
这里写死了模块名称，每个日志都这样设置也是比较繁琐。下面会介绍指定不同模块名称的方法。
2.2.写入文件
日志一般需要持久化，除了输出到命令行终端外，还需要写入文件。标准日志库可以通过配置文件配置logger，在代码中也可以实现，但过程比较繁琐。loguru相对而已就显得稍微简单一些，我们看下在代码中如何实现此功能。日志代码如下：
import sysfrom loguru import loggerlogger.configure(handlers=[ { "sink": sys.stderr, "format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | <cyan>mymodule</> | - <lvl>{message}</>", "colorize": True }, { "sink": 'first.log', "format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |{level:8}| {name} : {module}:{line:4} | mymodule | - {message}", "colorize": False },])logger.debug('this is debug')logger.info('this is info')logger.warning('this is warning')logger.error('this is error')logger.critical('this is critical')与2.1.唯一不同的地方，
logger.configure新增了一个handler，写入到日志文件中去。用法很简单。
上述只是通过logger.configure设置日志格式，但是模块名不是可变的，实际项目开发中，不同模块写日志，需要指定不同的模块名称。因此，模块名称需要参数化，这样实用性更强。样例代码如下：
import sysfrom loguru import loggerlogger.configure(handlers=[ { "sink": sys.stderr, "format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | <cyan>{extra[module_name]}</> | - <lvl>{message}</>", "colorize": True }, { "sink": 'first.log', "format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |{level:8}| {name} : {module}:{line:4} | {extra[module_name]} | - {message}", "colorize": False },])log = logger.bind(module_name='my-loguru')log.debug("this is hello, module is my-loguru")log2 = logger.bind(module_name='my-loguru2')log2.info("this is hello, module is my-loguru2")
logger.bind(module_name='my-loguru')通过bind方法，实现module_name的参数化。bind返回一个日志对象，可以通过此对象进行日志输出，这样就可以实现不同模块的日志格式。loguru中自定义模块名称的功能比标准日志库有点不同。通过bind方法，可以轻松实现标准日志
logging的功能。而且，可以通过bind和logger.configure，轻松实现结构化日志。
上述代码的输出如下：
2.3.json日志
loguru保存成结构化json格式非常简单，只需要设置serialize=True参数即可。代码如下：
from loguru import loggerlogger.add('json.log', serialize=True, encoding='utf-8')logger.debug('this is debug message')logger.info('this is info message')logger.error('this is error message')输出内容如下：
2.4.日志绕接
loguru日志文件支持三种设置：循环、保留、压缩。设置也比较简单。尤其是压缩格式，支持非常丰富，常见的压缩格式都支持，比如："gz", "bz2", "xz", "lzma", "tar", "tar.gz", "tar.bz2", "tar.xz", "zip"。样例代码如下：
from loguru import loggerlogger.add("file_1.log", rotation="500 MB") # 自动循环过大的文件logger.add("file_2.log", rotation="12:00") # 每天中午创建新文件logger.add("file_3.log", rotation="1 week") # 一旦文件太旧进行循环logger.add("file_X.log", retention="10 days") # 定期清理logger.add("file_Y.log", compression="zip") # 压缩节省空间2.5.并发安全
loguru默认是线程安全的，但不是多进程安全的，如果使用了多进程安全，需要添加参数enqueue=True，样例代码如下：
logger.add("somefile.log", enqueue=True)
loguru另外还支持协程，有兴趣可以自行研究。
3.高级用法
3.1.接管标准日志logging
更换日志系统或者设计一套日志系统，比较难的是兼容现有的代码，尤其是第三方库，因为不能因为日志系统的切换，而要去修改这些库的代码，也没有必要。好在loguru可以方便的接管标准的日志系统。
样例代码如下：
import loggingimport logging.handlersimport sysfrom loguru import loggerhandler = logging.handlers.SysLogHandler(address=('localhost', 514))logger.add(handler)class LoguruHandler(logging.Handler): def emit(self, record): try: level = logger.level(record.levelname).name except ValueError: level = record.levelno frame, depth = logging.currentframe(), 2 while frame.f_code.co_filename == logging.__file__: frame = frame.f_back depth += 1 logger.opt(depth=depth, exception=record.exc_info).log(level, record.getMessage())logging.basicConfig(handlers=[LoguruHandler()], level=0, format='%(asctime)s %(filename)s %(levelname)s %(message)s', datefmt='%Y-%M-%D %H:%M:%S')logger.configure(handlers=[ { "sink": sys.stderr, "format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | [ModuleA] | - <lvl>{message}</>", "colorize": True },])log = logging.getLogger('root')# 使用标注日志系统输出log.info('hello wrold, that is from logging')log.debug('debug hello world, that is from logging')log.error('error hello world, that is from logging')log.warning('warning hello world, that is from logging')# 使用loguru系统输出logger.info('hello world, that is from loguru')输出为：
3.2.输出日志到网络服务器
如果有需要，不同进程的日志，可以输出到同一个日志服务器上，便于日志的统一管理。我们可以利用自定义或者第三方库进行日志服务器和客户端的设置。下面介绍两种日志服务器的用法。
2.1.自定义日志服务器
日志客户端段代码如下：
# client.pyimport pickleimport socketimport structimport timefrom loguru import loggerclass SocketHandler: def __init__(self, host, port): self.sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.sock.connect((host, port)) def write(self, message): record = message.record data = pickle.dumps(record) slen = struct.pack(">L", len(data)) self.sock.send(slen + data)logger.configure(handlers=[{"sink": SocketHandler('localhost', 9999)}])while True: time.sleep(1) logger.info("Sending info message from the client") logger.debug("Sending debug message from the client") logger.error("Sending error message from the client")日志服务器代码如下：
# server.pyimport pickleimport socketserverimport structfrom loguru import loggerclass LoggingStreamHandler(socketserver.StreamRequestHandler): def handle(self): while True: chunk = self.connection.recv(4) if len(chunk) < 4: break slen = struct.unpack('>L', chunk)[0] chunk = self.connection.recv(slen) while len(chunk) < slen: chunk = chunk + self.connection.recv(slen - len(chunk)) record = pickle.loads(chunk) level, message = record["level"].no, record["message"] logger.patch(lambda record: record.update(record)).log(level, message)server = socketserver.TCPServer(('localhost', 9999), LoggingStreamHandler)server.serve_forever()运行结果如下：
2.2.第三方库日志服务器
日志客户端代码如下：
# client.pyimport zmqfrom zmq.log.handlers import PUBHandlerfrom loguru import loggersocket = zmq.Context().socket(zmq.PUB)socket.connect("tcp://127.0.0.1:12345")handler = PUBHandler(socket)logger.add(handler)logger.info("Logging from client")日志服务器代码如下：
# server.pyimport sysimport zmqfrom loguru import loggersocket = zmq.Context().socket(zmq.SUB)socket.bind("tcp://127.0.0.1:12345")socket.subscribe("")logger.configure(handlers=[{"sink": sys.stderr, "format": "{message}"}])while True: _, message = socket.recv_multipart() logger.info(message.decode("utf8").strip())3.3.与pytest结合
官方帮助中有一个讲解loguru与pytest结合的例子，讲得有点含糊不是很清楚。简单的来说，pytest有个fixture，可以捕捉被测方法中的logging日志打印，从而验证打印是否触发。
下面就详细讲述如何使用loguru与pytest结合的代码，如下：
import pytestfrom _pytest.logging import LogCaptureFixturefrom loguru import loggerdef some_func(i, j): logger.info('Oh no!') logger.info('haha') return i + j@pytest.fixturedef caplog(caplog: LogCaptureFixture): handler_id = logger.add(caplog.handler, format="{message}") yield caplog logger.remove(handler_id)def test_some_func_logs_warning(caplog): assert some_func(-1, 3) == 2 assert "Oh no!" in caplog.text测试输出如下：
到此，关于“Python中loguru日志库如何使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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