更优雅的 Python 日志解决方案 loguru

Loguru是一个旨在为Python带来愉悦的日志记录库。

官方文档：

loguru 封装脚本

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-# pip install loguruimport sysfrom loguru import loggerdef get_logger(log_file=None):    """    日志规则    :param log_file:日志文件名，如为None，则不写入日志文件    :return:    """    # 清除之前所有的设置，包括终端打印的设置    logger.remove(handler_id=None)    # 添加终端日志输出    logger.add(        sink=sys.stdout,        level='INFO',  # 设置日志最低级别，如果为INFO，则DEBUG日志则不会显示        format="<light-green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</light-green> | "  # 时间，高亮绿显示               "<level>{level:>8}:</level> "  # 等级               "<level>{message}</level>",  # 日志内容    )    # 如果需要写入文件，则传入文件路径    if log_file:        logger.add(            sink=log_file,            # serialize=True,  # 序列化为 json，以 json 格式显示日志的每一行            encoding='utf-8',  # 避免中文乱码            rotation="50 MB",  # 日志文件大小超过50MB则创建新日志文件            level='DEBUG',  # 设置日志最低级别，默认DEBUG            format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | "  # 时间                   "{level:<8} | "  # 等级                   "{process.name}:{process.id} | "  # 进程名:进程ID                   "{thread.name}:{thread.id} | "  # 线程名:线程ID                   "{name}.{module}.{function}:{line} - "  # 模块名.方法名                   "<level>{message}</level>",  # 日志内容        )    return loggermy_logger = get_logger('loguru.log')def my_func():    my_logger.debug('这是一个debug级别的信息')    my_logger.info('这是一个info级别的信息')    my_logger.success('这是一个success级别的信息')    my_logger.warning('这是一个warning级别的信息')    try:        with open('test.log') as f:            f.readlines()    except:        logger.exception('打开文件报错')    my_logger.error('这是一个error级别的信息')    my_logger.critical('这是一个critical级别的信息')if __name__ == '__main__':    my_func()

终端日志输出

日志文件记录

loguru 详细介绍add 参数说明sink： 用来确定日志的输出路径，sink的选择如下：sink可以传入一个file对象，例如sys.stderr或者open('file.log','w')都可以；sink可以直接传入一个str字符串或者pathlib.Path对象，其实就是代表文件路径的，如果识别到是这种类型，它会自动创建对应路径的日志文件并将日志数据输入进去；sink可以是一个方法，可以自行定义输出实现；sink还可以是一个自定义的类。具体的实现规范可以参见官方文档；level： 标志日志的级别，低于该级别的日志将不会输出，如下图，值越小的日志级别越低级别值方法TRACE5logger.trace()DEBUG10logger.debug()INFO20logger.info()SUCCESS25logger.success()WARNING30logger.warning()ERROR40logger.error()CRITICAL50logger.critical()format： 格式化输出日志信息取值作用elapsed从程序开始经过的时间差exception格式化异常(如果有)，否则为Noneextra用户绑定的属性字典(参见bind())file进行日志记录调用的文件function进行日志记录调用的函数level用于记录消息的严重程度line源代码中的行号message记录的消息(尚未格式化)module进行日志记录调用的模块name进行日志记录调用的__name__process进行日志记录调用的进程名thread进行日志记录调用的线程名time发出日志调用时的可感知的本地时间rotation： 设置日志的生成大小、生成时间、保存最长时间等retention： 指定日志保留时长，通常，一些久远的日志文件，需要周期性的去清除，避免日志堆积，浪费存储空间compression： 配置文件压缩格式，比如使用 zip 文件格式保存serialize： 希望输出类似于Json-line格式的结构化日志，可以通过 serialize 参数，将日志信息序列化的json格式写入log 文件，最后可以将日志文件导入类似于MongoDB、ElasticSearch 中用作后续的日志分析仅输出到命令行

# pip install logurufrom loguru import loggerlogger.debug('这是一个debug级别的信息')logger.info('这是一个info级别的信息')logger.warning('这是一个warning级别的信息')logger.error('这是一个error级别的信息')logger.critical('这是一个critical级别的信息')

终端日志输出

loguru 默认以时间，级别，函数名，模块名，行号，信息的顺序来输出日志。

同时输出到文件

from loguru import logger# 输出日志到文件（下图日志文件上部分）# logger.add('loguru.log')# 自定义格式输出到日志格式，在 add 中配置的格式只对写入日志文件的内容生效，命令行仍不变（下图日志文件下部分）logger.add('loguru.log', format='[{time}] [{level}]: {message}')logger.debug('这是一个debug级别的信息')logger.info('这是一个info级别的信息')logger.warning('这是一个warning级别的信息')logger.error('这是一个error级别的信息')logger.critical('这是一个critical级别的信息')

日志文件记录

如没使用路径 'loguru.log' ，则会在脚本所在目录创建日志文件。也可以在日志路径中添加时间：

logger.add('loguru_{time}.log', format='[{time}] [{level}]: {message}')# 则会生成类似 loguru_2023-02-13_19-45-41_059677.log 的日志文件

format中的{time}修改为{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}，那么时间会自动处理成2023-02-13 20:16:09

日志转存/保留/压缩

用了 loguru 还可以非常方便地使用 rotation 配置，比如想一天输出一个日志文件，或者文件太大了自动分隔日志文件，可以直接使用 add 方法的 rotation 参数进行配置：

# 日志文件转存logger.add("file_1.log", rotation="500 MB")    # 当日志文件超过 500MB 时自传转存logger.add("file_2.log", rotation="12:00")     # 每天中午创建新的日志文件logger.add("file_3.log", rotation="1 week")    # 每一周创建日志文件# 日志文件清理logger.add("file_X.log", retention="10 days")  # 自动清理10天之前的日志文件# 日志文件压缩logger.add("file_Y.log", compression="zip")    # 使用zip压缩日志文件

Loguru 更喜欢更优雅和强大的{}格式化而不是% ，日志记录函数实际上等效于 str.format()。

logger.debug('这是一个debug级别的信息，数据1：{}，数据2：{data2}', 'qwe', data2=100)# 2023-02-13 19:59:43.671 | DEBUG    | __main__:<module>:8 - 这是一个debug级别的信息，数据1：qwe，数据2：100

是否遇到程序意外崩溃，而在日志文件中没有看到任何内容？是否注意到线程中发生的异常没有被记录？可以使用catch()装饰器/上下文管理器解决这个问题，该管理器确保任何错误都被正确地传播到日志记录器。

from loguru import loggerlogger.add('loguru.log', format='[{time}] [{level}]: {message}')@logger.catchdef my_function(x, y, z):    # 异常捕获    return 1 / (x + y + z)my_function(1, 0, -1)

针对exception， Loguru也有专门的分类，且可以很方便的定位到引发错误的行。

from loguru import loggerlogger.add('loguru.log')try:    if test:        print('test')except NameError:    logger.exception('异常')

如果终端兼容，Loguru会自动为日志添加颜色。可以自定义定义自己喜欢的样式。

import sysfrom loguru import logger# logger 默认包含终端打印功能，清除终端打印功能logger.remove(handler_id=0)# 清除之前所有的设置，包括终端打印的设置# logger.remove(handler_id=None)# 添加自定义的终端打印logger.add(sys.stdout, colorize=True, format="<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</green> <level>{message}</level>")logger.info('这是一个info级别的信息')logger.warning('这是一个warning级别的信息')

将warning以及warning以上级别的log，打印到屏幕同时也记录到文件，warning以下的级别只打印不记录文件。

# 清除之前所有的设置，包括终端打印的设置logger.remove(handler_id=None)cmd_log = logger.add(sys.stdout)   #终端打印file_log = logger.add("loguru.log" , level="WARNING") # 文件保存，最低记录级别为WARNINGlogger.info("info日志，打印到终端，不保存到文件")logger.error("error日志，打印到终端，且保存到文件")

我们通过实现自定义方法error_only，判断日志级别，当日志级别为ERROR，返回TRUE，我们在add方法设置filter参数时，设置为error_only，即可过滤掉ERROR以外的所有日志 。

from loguru import loggerdef error_only(record):    """    若日志级别为ERROR, 输出TRUE    """    return record["level"].name == "ERROR"# ERROR以外级别日志被过滤掉logger.add("loguru.log", filter=error_only)logger.warning('这是一个warning级别的信息')logger.error('这是一个error级别的信息')logger.critical('这是一个critical级别的信息')

import sysfrom loguru import loggerlogger.remove(handler_id=None)cmd_log = logger.add(sys.stdout)  # 添加终端打印# 日志文件，在filter中设置仅针对record name == "module1"的实例化对象。file_log_module1 = logger.add("module1.log",                              level='INFO',                              filter=lambda record: record["extra"].get("name") == "module1",                              enqueue=True)# 日志文件，在filter中设置仅针对record name == "module2"的实例化对象。file_log_module2 = logger.add("module2.log",                              level='INFO',                              filter=lambda record: record["extra"].get("name") == "module2",                              enqueue=True)bind_log_module1 = logger.bind(name="module1")bind_log_module2 = logger.bind(name="module2")bind_log_module1.info("打印+保存 module1.log")bind_log_module2.info("打印+保存 module2.log")# 以上执行后，会输出# 2023-02-13 20:54:47.625 | INFO     | __main__:<module>:27 - 打印+保存 module1.log# 2023-02-13 20:54:47.627 | INFO     | __main__:<module>:28 - 打印+保存 module2.log# 同时module1.log中记录# 2023-02-13 20:54:47.625 | INFO     | __main__:<module>:27 - 打印+保存 module1.log# module2.log中记录# 2023-02-13 20:54:47.627 | INFO     | __main__:<module>:28 - 打印+保存 module2.log

enqueue=True：支持异步且线程和多进程安全。默认情况下，添加到 logger 中的日志信息都是线程安全的。但这并不是多进程安全的，可以通过添加 enqueue 参数来确保日志完整性。 如果想要在异步任务中使用日志记录的话，也是可以使用同样的参数来保证的。并且通过 complete() 来等待执行完成。