Python中loguru日志庫如何使用

這篇文章主要介紹“Python中loguru日志庫如何使用”，在日常操作中，相信很多人在Python中loguru日志庫如何使用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python中loguru日志庫如何使用”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1.概述

python中的日志庫logging使用起來有點像log4j，但配置通常比較復雜，構建日志服務器時也不是方便。標準庫logging的替代品是loguru，loguru使用起來就簡單的多。

loguru默認的輸出格式是：時間、級別、模塊、行號以及日志內容。loguru不需要手動創建 logger，開箱即用，比logging使用方便得多；另外，日志輸出內置了彩色功能，顏色和非顏色控制很方便，更加友好。

loguru是非標準庫，需要事先安裝，命令是：**pip3 install loguru****。**安裝后，最簡單的使用樣例如下：

from loguru import logger

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')

上述代碼輸出：

日志打印到文件的用法也很簡單，代碼如下：

from loguru import logger

logger.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')

上述代碼運行時，可以打印到console，也可以打印到文件中去。

2.常見用法

2.1.顯示格式

loguru默認格式是時間、級別、名稱+模塊和日志內容，其中名稱+模塊是寫死的，是當前文件的__name__變量，此變量最好不要修改。

工程比較復雜的情況下，自定義模塊名稱，是非常有用的，容易定界定位，避免陷入細節中。我們可以通過logger.configure手工指定模塊名稱。如下如下：

import sys

from loguru import logger

logger.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：表示日志輸出句柄或者目的地，sys.stderr表示輸出到命令行終端。

"sink": sys.stderr，表示輸出到終端

"format":表示日志格式化。<lvl>{level:8}</>表示按照日志級別顯示顏色。8表示輸出寬度為8個字符。

"colorize": True**：表示顯示顏色。

上述代碼的輸出為：

這里寫死了模塊名稱，每個日志都這樣設置也是比較繁瑣。下面會介紹指定不同模塊名稱的方法。

2.2.寫入文件

日志一般需要持久化，除了輸出到命令行終端外，還需要寫入文件。標準日志庫可以通過配置文件配置logger，在代碼中也可以實現，但過程比較繁瑣。loguru相對而已就顯得稍微簡單一些，我們看下在代碼中如何實現此功能。日志代碼如下：

import sys

from loguru import logger

logger.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')

與2.1.唯一不同的地方，logger.configure新增了一個handler，寫入到日志文件中去。用法很簡單。

上述只是通過logger.configure設置日志格式，但是模塊名不是可變的，實際項目開發中，不同模塊寫日志，需要指定不同的模塊名稱。因此，模塊名稱需要參數化，這樣實用性更強。樣例代碼如下：

import sys

from loguru import logger

logger.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')通過bind方法，實現module_name的參數化。bind返回一個日志對象，可以通過此對象進行日志輸出，這樣就可以實現不同模塊的日志格式。

loguru中自定義模塊名稱的功能比標準日志庫有點不同。通過bind方法，可以輕松實現標準日志logging的功能。而且，可以通過bind和logger.configure，輕松實現結構化日志。

上述代碼的輸出如下：

2.3.json日志

loguru保存成結構化json格式非常簡單，只需要設置serialize=True參數即可。代碼如下：

from loguru import logger

logger.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')

輸出內容如下：

2.4.日志繞接

loguru日志文件支持三種設置：循環、保留、壓縮。設置也比較簡單。尤其是壓縮格式，支持非常豐富，常見的壓縮格式都支持，比如："gz", "bz2", "xz", "lzma", "tar", "tar.gz", "tar.bz2", "tar.xz", "zip"。樣例代碼如下：

from loguru import logger

logger.add("file_1.log", rotation="500 MB")  # 自動循環過大的文件
logger.add("file_2.log", rotation="12:00")  # 每天中午創建新文件
logger.add("file_3.log", rotation="1 week")  # 一旦文件太舊進行循環
logger.add("file_X.log", retention="10 days")  # 定期清理
logger.add("file_Y.log", compression="zip")  # 壓縮節省空間

2.5.并發安全

loguru默認是線程安全的，但不是多進程安全的，如果使用了多進程安全，需要添加參數enqueue=True，樣例代碼如下：

logger.add("somefile.log", enqueue=True)

loguru另外還支持協程，有興趣可以自行研究。

3.高級用法

3.1.接管標準日志logging

更換日志系統或者設計一套日志系統，比較難的是兼容現有的代碼，尤其是第三方庫，因為不能因為日志系統的切換，而要去修改這些庫的代碼，也沒有必要。好在loguru可以方便的接管標準的日志系統。

樣例代碼如下：

import logging
import logging.handlers
import sys

from loguru import logger

handler = 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')

# 使用標注日志系統輸出
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系統輸出
logger.info('hello world, that is from loguru')

輸出為：

3.2.輸出日志到網絡服務器

如果有需要，不同進程的日志，可以輸出到同一個日志服務器上，便于日志的統一管理。我們可以利用自定義或者第三方庫進行日志服務器和客戶端的設置。下面介紹兩種日志服務器的用法。

3.2.1.自定義日志服務器

日志客戶端段代碼如下：

# client.py
import pickle
import socket
import struct
import time

from loguru import logger

class 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")

日志服務器代碼如下：

# server.py
import pickle
import socketserver
import struct

from loguru import logger

class 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()

運行結果如下：

3.2.2.第三方庫日志服務器

日志客戶端代碼如下：

# client.py
import zmq
from zmq.log.handlers import PUBHandler
from loguru import logger

socket = zmq.Context().socket(zmq.PUB)
socket.connect("tcp://127.0.0.1:12345")
handler = PUBHandler(socket)logger.add(handler)
logger.info("Logging from client")

日志服務器代碼如下：

# server.py
import sys
import zmq
from loguru import logger

socket = 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.與pytest結合

官方幫助中有一個講解loguru與pytest結合的例子，講得有點含糊不是很清楚。簡單的來說，pytest有個fixture，可以捕捉被測方法中的logging日志打印，從而驗證打印是否觸發。

下面就詳細講述如何使用loguru與pytest結合的代碼，如下：

import pytest
from _pytest.logging import LogCaptureFixture
from loguru import logger

def some_func(i, j):
    logger.info('Oh no!')
    logger.info('haha')
    return i + j

@pytest.fixture
def 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

測試輸出如下：

到此，關于“Python中loguru日志庫如何使用”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！