1. 개요
python의 로그 라이브러리 logging은 log4j와 약간 비슷하지만 구성이 일반적으로 더 복잡하며 로그 서버 구축도 어렵다. 표준 라이브러리 logging을 대체하는 loguru는 사용이 훨씬 간단합니다. 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 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')
로그인 후 복사
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 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')
로그인 후 복사
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 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')로그인 후 복사
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 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')로그인 후 복사
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 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")로그인 후 복사
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 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')
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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"
loguru기본 출력 형식은 시간, 레벨, 모듈, 줄 번호 및 로그 내용입니다.
loguru는
logger를 수동으로 생성할 필요가 없으며 바로 사용할 수 있어
logging보다 사용하기가 훨씬 쉽습니다. , 로그 출력에는 색상 기능이 내장되어 있으며 비 색상 제어가 더욱 편리하고 사용자 친화적입니다. 🎜🎜
loguru는 비표준 라이브러리이므로 미리 설치해야 합니다. 명령은 **
pip3 install loguru****입니다. **설치 후 가장 간단한 사용 예는 다음과 같습니다. 🎜
from loguru import logger
logger.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로그인 후 복사
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🎜위 코드 출력: 🎜🎜
🎜🎜로그를 파일로 인쇄하는 사용법도 매우 간단합니다. 코드는 다음과 같습니다. 🎜
logger.add("somefile.log", enqueue=True)로그인 후 복사
로그인 후 복사
🎜위 코드가 실행되면 콘솔이나 파일에 인쇄됩니다. 🎜🎜
🎜🎜2. 일반적인 사용법 🎜
2.1. 표시 형식
🎜
loguru기본 형식은 시간, 레벨, 이름 + 모듈 및 로그 내용이며, 여기서 이름 + 모듈은 <입니다. 현재 파일 >__name__ 변수의 코드를 수정하지 않는 것이 가장 좋습니다. 🎜🎜프로젝트가 더 복잡할 때 모듈 이름을 사용자 정의하는 것은 매우 유용하며 정의 및 위치 지정이 쉽고 세부 사항에 얽매이는 것을 방지할 수 있습니다.
logger.configure를 통해 모듈 이름을 수동으로 지정할 수 있습니다. 다음과 같습니다: 🎜
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')로그인 후 복사
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🎜handlers: 로그 출력 핸들 또는 대상을 나타내고, sys.stderr는 명령줄 터미널에 대한 출력을 나타냅니다. 🎜🎜"sink": sys.stderr는 터미널에 대한 출력을 의미하고 🎜🎜"format":은 로그 형식을 의미합니다. <lvl>{level:8}</>은 로그 수준에 따라 색상을 표시한다는 의미입니다. 8은 출력 너비가 8자임을 의미합니다. 🎜🎜"colorize": True**: 표시 색상을 나타냅니다. 🎜
🎜위 코드의 출력은 다음과 같습니다. 🎜🎜
🎜
🎜여기서 모듈 이름이 하드코딩되어 있는데 이렇게 로그 하나하나 설정하는 게 꽤 번거롭습니다. 다음은 다양한 모듈 이름을 지정하는 방법을 설명합니다. 🎜
2.2. 파일 쓰기
🎜로그는 일반적으로 명령줄 터미널에 출력하는 것 외에도 파일에 기록되어야 합니다. 표준 로그 라이브러리는 구성 파일을 통해 로거를 구성할 수 있고 코드로 구현할 수도 있지만 프로세스가 상대적으로 번거롭습니다. Loguru는 비교적 간단합니다. 이 기능을 코드에서 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 로그 코드는 다음과 같습니다. 🎜
# 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")로그인 후 복사
로그인 후 복사
🎜2.1과의 유일한 차이점은 logger.configure가 새로운 handler를 추가하고 이를 로그 파일에 기록한다는 것입니다. 사용법은 매우 간단합니다. 🎜
🎜위에서는
logger.configure를 통해서만 로그 형식을 설정하지만, 모듈 이름은 가변적이지 않습니다. 실제 프로젝트 개발에서는 로그 작성 시 모듈마다 다른 모듈 이름을 지정해야 합니다. 따라서 모듈 이름을 보다 실용적으로 매개변수화해야 합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다. 🎜
# 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()로그인 후 복사
로그인 후 복사
🎜logger.bind(module_name='my-loguru')module_name의 매개변수화는 바인드 메소드를 통해 이루어집니다. 바인드는 로그 출력을 수행할 수 있는 로그 객체를 반환하므로 다양한 모듈에 대한 로그 형식을 구현할 수 있습니다. 🎜🎜loguru의 사용자 정의 모듈 이름 기능은 표준 로깅 라이브러리와 약간 다릅니다. 바인드 메소드를 통해 표준 로그 로깅 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 bind 및 logger.configure를 통해 구조화된 로깅을 쉽게 구현할 수 있습니다. 🎜
🎜위 코드의 출력은 다음과 같습니다. 🎜🎜
🎜
2.3.json log
🎜
loguru는 구조화된 json 형식으로 저장하는 것이 매우 간단합니다. < code>serialize=True 매개변수가 전부입니다. 코드는 다음과 같습니다. 🎜
# 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")로그인 후 복사
로그인 후 복사
🎜출력 내용은 다음과 같습니다. 🎜🎜
🎜
2.4. 로그 래핑
🎜
loguru 로그 파일은 재활용, 보존, 압축이라는 세 가지 설정을 지원합니다. 설정도 비교적 간단합니다. 특히 압축 형식에 대한 지원은 매우 풍부하며
"gz",
"bz2",
"xz"<와 같은 일반적인 압축 형식이 지원됩니다. /code> , "lzma", "tar", "tar.gz", "tar.bz2", < code>"tar.xz",
"zip". 샘플 코드는 다음과 같습니다. 🎜
from loguru import logger
logger.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로그인 후 복사
로그인 후 복사
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)로그인 후 복사
로그인 후 복사
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 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')로그인 후 복사
로그인 후 복사
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。
3.2.1.自定义日志服务器
日志客户端段代码如下：
# 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")로그인 후 복사
로그인 후 복사
日志服务器代码如下：
# 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()로그인 후 복사
로그인 후 복사
运行结果如下：
3.2.2.第三方库日志服务器
日志客户端代码如下：
# 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")로그인 후 복사
로그인 후 복사
日志服务器代码如下：
# 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())로그인 후 복사
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 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.text로그인 후 복사
测试输出如下：
위 내용은 Python에서 loguru 로그 라이브러리를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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