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Loguru:更为优雅、简洁的Python 日志管理模块

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IT大咖说
发布2021-07-19 17:23:37
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发布2021-07-19 17:23:37
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在 Python 开发中涉及到日志记录,我们或许通常会想到内置标准库 —— logging 。虽然logging 库采用的是模块化设计,可以设置不同的 handler 来进行组合,但是在配置上较为繁琐。同时在多线程或多进程的场景下,若不进行特殊处理还会导致日志记录会出现异常。

本文将介绍一个十分优雅、简洁的日志记录第三方库—— loguru ,我们可以通过导入其封装的logger 类的实例,即可直接进行调用。

◆ 安装

使用 pip 安装即可,Python 3 版本的安装如下:

pip3 install loguru

◆ 基本使用

我们直接通过导入loguru 封装好的logger 类的实例化对象,不需要手动创建 logger,直接进行调用不同级别的日志输出方法。我们先用一个示例感受下:

from loguru import logger

logger.debug('This is debug information')
logger.info('This is info information')
logger.warning('This is warn information')
logger.error('This is error information')

在 IDE 或终端运行时会发现,loguru 在输出的不同级别信息时,带上了不同的颜色,使得结果更加直观,其中也包含了时间、级别、模块名、行号以及日志信息。

loguru 中不同日志级别与日志记录方法对应关系 如下:

级别名称

严重度值

记录器法

TRACE

5

logger.trace()

DEBUG

10

logger.debug()

INFO

20

logger.info()

SUCCESS

25

logger.success()

WARNING

30

logger.warning()

ERROR

40

logger.error()

CRITICAL

50

logger.critical()

◆ loguru 配置日志文件

logger 默认采用 sys.stderr 标准错误输出将日志输出到控制台中,假如想要将日志同时输出到其他的位置,比如日志文件,此时我们只需要使用一行代码即可实现。

例如,将日志信息输出到 2021-3-28.log 文件中,可以这么写:

from loguru import logger

logger.add("E:/PythonCode/MOC/log_2021-3-28.log",rotation="500MB", encoding="utf-8", enqueue=True, retention="10 days")

logger.info('This is info information')

如上,loguru直接通过 add() 方法,完成了日志文件的配置。

◆ 日志内容的字符串格式化

loguru 在输出 日志的时候,还提供了非常灵活的字符串格式化输出日志的功能,如下:

import platform
from loguru import logger

rounded_value = round(0.345, 2)

trace= logger.add('2021-3-28.log')

logger.info('If you are using Python {version}, prefer {feature} of course!', version=platform.python_version(), feature='f-strings')

# 执行上述代码,输出结果为
2021-03-28 13:43:26.232 | INFO     | __main__:<module>:9 - If you are using Python 3.7.6, prefer f-strings of course!


◆ loguru日志常用参数配置解析

  • sink:可以传入一个 file 对象(file-like object),或一个 str 字符串或者 pathlib.Path 对象,或一个方法(coroutine function),或 logging 模块的 Handler(logging.Handler)。
  • level (int or str, optional) :应将已记录消息发送到接收器的最低严重级别。
  • format (str or callable, optional) :格式化模块,在发送到接收器之前,使用模板对记录的消息进行格式化。
  • filter (callable, str or dict, optional) :用于决定每个记录的消息是否应该发送到接收器。
  • colorize (bool, optional) – 是否应将格式化消息中包含的颜色标记转换为用于终端着色的Ansi代码,或以其他方式剥离。如果None,根据水槽是否为TTY自动作出选择。
  • serialize (bool, optional) :在发送到接收器之前,记录的消息及其记录是否应该首先转换为JSON字符串。
  • backtrace (bool, optional) :格式化的异常跟踪是否应该向上扩展,超出捕获点,以显示生成错误的完整堆栈跟踪。
  • diagnose (bool, optional) :异常跟踪是否应该显示变量值以简化调试。在生产中,这应该设置为“False”,以避免泄漏敏感数据。
  • enqueue (bool, optional) :要记录的消息在到达接收器之前是否应该首先通过多进程安全队列。当通过多个进程将日志记录到文件中时,这是非常有用的。这还具有使日志调用非阻塞的优点。
  • catch (bool, optional) :是否应该自动捕获接收器处理日志消息时发生的错误。如果True上显示异常消息 sys.stderr。但是,异常不会传播到调用者,从而防止应用程序崩溃。

如果当接收器(sink)是文件路径( pathlib.Path )时,可以应用下列参数,同时add() 会返回与所添加的接收器相关联的标识符:

  • rotation:分隔日志文件,何时关闭当前日志文件并启动一个新文件的条件,;例如,"500 MB"、"0.5 GB"、"1 month 2 weeks"、"10h"、"monthly"、"18:00"、"sunday"、"monday at 18:00"、"06:15"
  • retention (str, int, datetime.timedelta or callable, optional) ,可配置旧日志的最长保留时间,例如,"1 week, 3 days"、"2 months"
  • compression (str or callable, optional) :日志文件在关闭时应转换为的压缩或归档格式,例如,"gz"、"bz2"、"xz"、"lzma"、"tar"、"tar.gz"、"tar.bz2"、"tar.xz"、"zip"
  • delay (bool, optional):是否应该在配置了接收器之后立即创建文件,或者延迟到第一个记录的消息。默认为' False '。
  • mode (str, optional) :与内置open()函数一样的打开模式。默认为' "a"(以附加模式打开文件)。
  • buffering (int, optional) :内置open()函数的缓冲策略,它默认为1(行缓冲文件)。
  • encoding (str, optional) :文件编码与内置的' open() '函数相同。如果' None ',它默认为'locale.getpreferredencoding() 。

◆ loguru 日志常用方式

停止日志记录到文件中

add 方法 添加 sink 之后我们也可以对其进行删除, 删除的时候根据刚刚 add 方法返回的 id 进行删除即可,还原到标准输出。如下:

from loguru import logger

trace= logger.add('2021-3-28.log')
logger.error('This is error information')

logger.remove(trace)
logger.warning('This is warn information')

控制台输出如下:

2021-03-28 13:38:22.995 | ERROR    | __main__:<module>:7 - This is error information

2021-03-28 13:38:22.996 | WARNING  | __main__:<module>:11 - This is warn information

日志文件 2021-3-28.log 内容如下:

2021-03-28 13:38:22.995 | ERROR    | __main__:<module>:7 - This is error information

将 sink 对象移除之后,在这之后的内容不会再输出到日志文件中。

只输出到文本,不在console输出

通过 logger.remove(handler_id=None) 删除以前添加的处理程序,并停止向其接收器发送日志。然后通过add 添加输出日志文件,即可 实现 只输出到文本,不在console输出,如下:

from loguru import logger
# 清除之前的设置
logger.remove(handler_id=None) 

trace= logger.add('2021-3-28.log')

logger.error('This is error information')
logger.warning('This is warn information')

filter 配置日志过滤规则

如下,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 logger

def error_only(record):
    """
    error 日志 判断 
    Args:
        record: 

    Returns: 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("2021-3-28.log", filter=error_only)

logger.error('This is error information')
logger.warning('This is warn information')

在 2021-3-28.log 日志中,我们可以看到仅记录了ERROR级别日志。

2021-03-28 17:01:33.267 | ERROR    | __main__:<module>:11 - This is error information

format 配置日志记录格式化模板

from loguru import logger

def format_log():
    """

    Returns:

    """
    trace = logger.add('2021-3-28.log', format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} {level} From {module}.{function} : {message}")

    logger.warning('This is warn information')

if __name__ == '__main__':
    format_log()
    

如下,我们可以看到在 2021-3-28.log 日志文件中,如 "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} {level} From {module}.{function} : {message}" 格式模板进行记录:

# 2021-3-28.log
2021-03-28 14:46:25 WARNING From 2021-3-28.format_log : This is warn information

其它的格式化模板属性 如下:

Key

Description

elapsed

从程序开始经过的时间差

exception

格式化异常(如果有),否则为' None '

extra

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

通过 extra bind() 添加额外属性来为结构化日志提供更多属性信息,如下:

from loguru import logger

def format_log():
    """

    Returns:

    """
    trace = logger.add('2021-3-28.log', format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} {extra[ip]}  {extra[username]} {level} From {module}.{function} : {message}")
    
    extra_logger = logger.bind(ip="192.168.0.1", username="张三")
    extra_logger.info('This is info information')
    extra_logger.bind(username="李四").error("This is error information")

    extra_logger.warning('This is warn information')

if __name__ == '__main__':
    format_log()
  

如下,我们可以看到在 2021-3-28.log 日志文件中,看到日志按上述模板记录,如下:

2021-03-28 16:27:11 192.168.0.1  张三 INFO From 2021-3-28.format_log : This is info information
2021-03-28 16:27:11 192.168.0.1  李四 ERROR From 2021-3-28.format_log : This is error information
2021-03-28 16:27:11 192.168.0.1  张三 WARNING From 2021-3-28.format_log : This is warn information

level 配置日志最低日志级别

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-29.log', level='ERROR')

rotation 配置日志滚动记录的机制

我们想周期性的创建日志文件,或者按照文件大小自动分隔日志文件,我们可以直接使用 add 方法的 rotation 参数进行配置。

例如,每 200MB 创建一个日志文件,避免每个 log 文件过大,如下:

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-28.log', rotation="200 MB")

例如,每天6点 创建一个日志文件,如下:

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-28.log', rotation='06:00')

例如,每隔2周创建一个 日志文件,如下:

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-28.log', rotation='2 week')

retention 配置日志保留机制

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。我们可以通过add方法的 retention 参数可以配置日志的最长保留时间。

例如,设置日志文件最长保留 7 天,如下:

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-28.log', retention='7 days')

compression 配置日志压缩格式

loguru 还可以配置文件的压缩格式,比如使用 zip 文件格式保存,示例如下:

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-28.log', compression='zip')

serialize 日志序列化

如果我们希望输出类似于Json-line格式的结构化日志,我们可以通过 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,代码示例如下:

from loguru import logger
import platform

rounded_value = round(0.345, 2)

trace= logger.add('2021-3-28.log', serialize=True)

logger.info('If you are using Python {version}, prefer {feature} of course!', version=platform.python_version(), feature='f-strings')

在2021-3-28.log日志文件,我们可以看到每条日志信息都被序列化后存在日志文件中,如下:

{
    "text": "2021-03-28 13:44:17.104 | INFO     | __main__:<module>:9 - If you are using Python 3.7.6, prefer f-strings of course!\n",
    "record": {
        "elapsed": {
            "repr": "0:00:00.010911",
            "seconds": 0.010911
        },
        "exception": null,
        "extra": {
            "version": "3.7.6",
            "feature": "f-strings"
        },
        "file": {
            "name": "2021-3-28.py",
            "path": "F:/code/MOC/2021-3-28.py"
        },
        "function": "<module>",
        "level": {
            "icon": "\u2139\ufe0f",
            "name": "INFO",
            "no": 20
        },
        "line": 9,
        "message": "If you are using Python 3.7.6, prefer f-strings of course!",
        "module": "2021-3-28",
        "name": "__main__",
        "process": {
            "id": 22604,
            "name": "MainProcess"
        },
        "thread": {
            "id": 25696,
            "name": "MainThread"
        },
        "time": {
            "repr": "2021-03-28 13:44:17.104522+08:00",
            "timestamp": 1616910257.104522
        }
    }
}

Traceback 记录(异常追溯)

loguru集成了一个名为 better_exceptions 的库,不仅能够将异常和错误记录,并且还能对异常进行追溯,如下,我们通过在遍历列表的过程中删除列表元素,以触发IndexError 异常,

通过catch装饰器的方式实现异常捕获,代码示例如下:

from loguru import logger

trace= logger.add('2021-3-28.log')

@logger.catch
def index_error(custom_list: list):

    for index in range(len(custom_list)):
        index_value = custom_list[index]
        if custom_list[index] < 2 :
            custom_list.remove(index_value)

        print(index_value)

if __name__ == '__main__':
    index_error([1,2,3])
    

运行上述代码,我们可以发现loguru输出的 Traceback 日志信息, Traceback 日志信息中同时输出了当时的变量值,如下:

在 2021-3-28.log 日志文件中也同样输出了上述格式的异常追溯信息,如下。


2021-03-28 13:57:13.852 | ERROR    | __main__:<module>:16 - An error has been caught in function '<module>', process 'MainProcess' (7080), thread 'MainThread' (32280):
Traceback (most recent call last):

> File "F:/code/MOC/2021-3-28.py", line 16, in <module>
    index_error([1,2,3])
    └ <function index_error at 0x000001FEB84D0EE8>

  File "F:/code/MOC/2021-3-28.py", line 9, in index_error
    index_value = custom_list[index]
                  │           └ 2
                  └ [2, 3]

IndexError: list index out of range

同时,附上对类中的类方法和静态方法的代码实例,以供参考

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-28.log')

class Demo:
    @logger.catch
    def index_error(self, custom_list: list):
        for index in range(len(custom_list)):
            index_value = custom_list[index]
            if custom_list[index] < 2:
                custom_list.remove(index_value)

    @staticmethod
    @logger.catch
    def index_error_static(custom_list: list):
        for index in range(len(custom_list)):
            index_value = custom_list[index]
            if custom_list[index] < 2:
                custom_list.remove(index_value)


if __name__ == '__main__':
    # Demo().index_error([1, 2, 3])
    Demo.index_error_static([1, 2, 3])

通过 logger.exception 方法也可以实现异常的捕获与记录:

from loguru import logger

trace = logger.add('2021-3-28.log')

def index_error(custom_list: list):
    for index in range(len(custom_list)):
        try:
            index_value = custom_list[index]
        except IndexError as  err:
            logger.exception(err)
            break

        if custom_list[index] < 2:
            custom_list.remove(index_value)


if __name__ == '__main__':
    index_error([1, 2, 3])
    

运行上述代码,我们可以发现loguru输出的 Traceback 日志信息, Traceback 日志信息中同时输出了当时的变量值,如下:

来源:

https://www.toutiao.com/i6944633067130651144/

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原始发表:2021-07-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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