Python3 Loguru输出日志工具如何使用

这篇文章主要介绍“Python3 Loguru输出日志工具如何使用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python3 Loguru输出日志工具如何使用”文章能帮助大家解决问题。

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一、前言

Python logging 模块定义了为应用程序和库实现灵活的事件日志记录的函数和类。

程序开发过程中，很多程序都有记录日志的需求，并且日志包含的信息有正常的程序访问日志还可能有错误、警告等信息输出，Python 的 logging 模块提供了标准的日志接口，可以通过它存储各种格式的日志,日志记录提供了一组便利功能，用于简单的日志记录用法。

使用 Python Logging 模块的主要好处是所有 Python 模块都可以参与日志记录Logging 模块提供了大量具有灵活性的功能。

为什么要使用loguru?

简单且方便的帮助我们输出需要的日志信息:

使用 Python 来写程序或者脚本的话，常常遇到的问题就是需要对日志进行删除。一方面可以帮助我们在程序出问题的时候排除问题，二来可以帮助我们记录需要关注的信息。
但是，使用自带自带的 logging 模块的话，则需要我们进行不同的初始化等相关工作。对应不熟悉该模块的同学来说，还是有些费劲的，比如需要配置 Handler/Formatter 等。 随着业务的复杂度提升, 对日志收集有着更高的要求, 例如: 日志分类, 文件存储, 异步写入, 自定义类型等等

loguru 是一个 Python 简易且强大的第三方日志记录库，该库旨在通过添加一系列有用的功能来解决标准记录器的注意事项，从而减少 Python 日志记录的痛苦。

二、优雅的使用loguru

1. 安装loguru

pip install loguru

2.功能特性介绍

有很多优点，以下列举了其中比较重要的几点:

• 开箱即用，无需准备

• 无需初始化，导入函数即可使用

• 更容易的文件日志记录与转存/保留/压缩方式

• 更优雅的字符串格式化输出

• 可以在线程或主线程中捕获异常

• 可以设置不同级别的日志记录样式

• 支持异步，且线程和多进程安全

• 支持惰性计算

• 适用于脚本和库

• 完全兼容标准日志记录

• 更好的日期时间处理

3. 开箱即用，无需准备

from loguru import logger  
logger.debug("That's it, beautiful and simple logging!")

无需初始化，导入函数即可使用, 那么你肯定要问, 如何解决一下问题?

• 如何添加处理程序(handler)呢？

• 如何设置日志格式(logs formatting)呢？

• 如何过滤消息(filter messages)呢？

• 如何如何设置级别(log level)呢？

# add  
logger.add(sys.stderr, \  
    format="{time} {level} {message}",\  
    filter="my_module",\  
    level="INFO")

是不是很easy~

4. 更容易的文件日志记录与转存/保留/压缩方式

# 日志文件记录  
logger.add("file_{time}.log")  
# 日志文件转存  
logger.add("file_{time}.log", rotation="500 MB")  
logger.add("file_{time}.log", rotation="12:00")  
logger.add("file_{time}.log", rotation="1 week")  
# 多次时间之后清理  
logger.add("file_X.log", retention="10 days")  
# 使用zip文件格式保存  
logger.add("file_Y.log", compression="zip")

5. 更优雅的字符串格式化输出

logger.info(  
    "If you're using Python {}, prefer {feature} of course!",  
    3.10, feature="f-strings")

6. 在子线程或主线程中捕获异常

@logger.catch  
def my_function(x, y, z):  
    # An error? It's caught anyway!  
    return 1 / (x + y + z)  
my_function(0, 0, 0)

7. 可以设置不同级别的日志记录样式

Loguru 会自动为不同的日志级别，添加不同的颜色进行区分, 也支持自定义颜色哦~

logger.add(sys.stdout,  
    colorize=True,  
    format="{time} {message}")  
logger.add('logs/z_{time}.log',  
           level='DEBUG',  
           format='{time:YYYY-MM-DD :mm:ss} - {level} - {file} - {line} - {message}',  
           rotation="10 MB")

8.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，我们可以通过添加 enqueue 参数来确保日志完整性。

• 如果我们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。

# 异步写入  
logger.add("some_file.log", enqueue=True)

你没有看错, 只需要enqueue=True即可异步执行

9. 异常的完整性描述

用于记录代码中发生的异常的 bug 跟踪，Loguru 通过允许显示整个堆栈跟踪(包括变量值)来帮助您识别问题

logger.add("out.log", backtrace=True, diagnose=True)  
def func(a, b):  
    return a / b  
def nested(c):  
    try:  
        func(5, c)  
    except ZeroDivisionError:  
        logger.exception("What?!")  
nested(0)

10. 结构化日志记录

• 对日志进行序列化以便更容易地解析或传递数据结构，使用序列化参数，在将每个日志消息发送到配置的接收器之前，将其转换为 JSON 字符串。

• 同时，使用 bind() 方法，可以通过修改额外的 record 属性来将日志记录器消息置于上下文中。还可以通过组合 bind() 和 filter 对日志进行更细粒度的控制。

• 最后 patch() 方法允许将动态值附加到每个新消息的记录 dict 上。

# 序列化为json格式  
logger.add(custom_sink_function, serialize=True)  
# bind方法的用处  
logger.add("file.log", format="{extra[ip]} {extra[user]} {message}")  
context_logger = logger.bind(ip="192.168.2.174", user="someone")  
context_logger.info("Contextualize your logger easily")  
context_logger.bind(user="someone_else").info("Inline binding of extra attribute")  
context_logger.info("Use kwargs to add context during formatting: {user}", user="anybody")  
# 粒度控制  
logger.add("special.log", filter=lambda record: "special" in record["extra"])  
logger.debug("This message is not logged to the file")  
logger.bind(special=True).info("This message, though, is logged to the file!")  
# patch()方法的用处  
logger.add(sys.stderr, format="{extra[utc]} {message}")  
loggerlogger = logger.patch(lambda record: record["extra"].update(utc=datetime.utcnow()))

11. 惰性计算

有时希望在生产环境中记录详细信息而不会影响性能，可以使用 opt() 方法来实现这一点。

logger.opt(lazy=True).debug("If sink level <= DEBUG: {x}", x=lambda: expensive_function(2**64))  
# By the way, "opt()" serves many usages  
logger.opt(exception=True).info("Error stacktrace added to the log message (tuple accepted too)")  
logger.opt(colors=True).info("Per message colors")  
logger.opt(record=True).info("Display values from the record (eg. {record[thread]})")  
logger.opt(raw=True).info("Bypass sink formatting\n")  
logger.opt(depth=1).info("Use parent stack context (useful within wrapped functions)")  
logger.opt(capture=False).info("Keyword arguments not added to {dest} dict", dest="extra")

12. 可定制的级别

new_level = logger.level("SNAKY", no=38, color="", icon="????")  
logger.log("SNAKY", "Here we go!")

13. 适用于脚本和库

# For scripts  
config = {  
    "handlers": [  
        {"sink": sys.stdout, "format": "{time} - {message}"},  
        {"sink": "file.log", "serialize": True},  
    ],  
    "extra": {"user": "someone"}  
}  
logger.configure(**config)  
# For libraries  
logger.disable("my_library")  
logger.info("No matter added sinks, this message is not displayed")  
logger.enable("my_library")  
logger.info("This message however is propagated to the sinks")

14. 完全兼容标准日志记录

• 希望使用 Loguru 作为内置的日志处理程序？

• 需要将 Loguru 消息到标准日志？

• 想要拦截标准的日志消息到 Loguru 中汇总？

handler = logging.handlers.SysLogHandler(address=('localhost', 514)) 
logger.add(handler)  
class PropagateHandler(logging.Handler):  
    def emit(self, record):  
        logging.getLogger(record.name).handle(record)  
logger.add(PropagateHandler(), format="{message}")  
class InterceptHandler(logging.Handler):  
    def emit(self, record):  
        # Get corresponding Loguru level if it exists  
        try:  
            level = logger.level(record.levelname).name  
        except ValueError:  
            level = record.levelno  
        # Find caller from where originated the logged message  
        frame, depth = logging.currentframe(), 2  
        while frame.f_code.co_filename == logging.__file__:  
            frameframe = frame.f_back  
            depth += 1  
        logger.opt(depthdepth=depth, exception=record.exc_info).log(level, record.getMessage())  
logging.basicConfig(handlers=[InterceptHandler()], level=0)

15. 非常方便的解析器

从生成的日志中提取特定的信息通常很有用，这就是为什么 Loguru 提供了一个 parse() 方法来帮助处理日志和正则表达式。

pattern = r"(?P.*) - (?P[0-9]+) - (?P.*)"  # Regex with named groups  
caster_dict = dict(time=dateutil.parser.parse, level=int)        # Transform matching groups  
for groups in logger.parse("file.log", pattern, cast=caster_dict):  
    print("Parsed:", groups) 
    # {"level": 30, "message": "Log example", "time": datetime(2018, 12, 09, 11, 23, 55)}

16. 通知机制 (邮件告警)

import notifiers  
params = {  
    "username": "you@gmail.com",  
    "password": "abc123",  
    "to": "dest@gmail.com"  
}  
# Send a single notification  
notifier = notifiers.get_notifier("gmail")  
notifier.notify(message="The application is running!", **params)  
# Be alerted on each error message  
from notifiers.logging import NotificationHandler  
handler = NotificationHandler("gmail", defaults=params)  
logger.add(handler, level="ERROR")

17. Flask 框架集成

• 现在最关键的一个问题是如何兼容别的 logger，比如说 tornado 或者 django 有一些默认的 logger。

• 经过研究，最好的解决方案是参考官方文档的，完全整合 logging 的工作方式。比如下面将所有的 logging都用 loguru 的 logger 再发送一遍消息。

import logging  
import sys  
from pathlib import Path  
from flask import Flask  
from loguru import logger  
app = Flask(__name__)  
class InterceptHandler(logging.Handler):  
    def emit(self, record):  
        loggerlogger_opt = logger.opt(depth=6, exception=record.exc_info)  
        logger_opt.log(record.levelname, record.getMessage())  
def configure_logging(flask_app: Flask):  
    """配置日志"""  
    path = Path(flask_app.config['LOG_PATH'])  
    if not path.exists():  
        path.mkdir(parents=True)  
    log_name = Path(path, 'sips.log')  
    logging.basicConfig(handlers=[InterceptHandler(level='INFO')], level='INFO')  
    # 配置日志到标准输出流  
    logger.configure(handlers=[{"sink": sys.stderr, "level": 'INFO'}])  
    # 配置日志到输出到文件  
    logger.add(log_name, rotation="500 MB", encoding='utf-8', colorize=False, level='INFO')

18. 要点解析

介绍，主要函数的使用方法和细节 - add()的创建和删除

• add() 非常重要的参数 sink 参数

• 具体的实现规范可以参见官方文档

• 可以实现自定义 Handler 的配置，比如 FileHandler、StreamHandler 等等

• 可以自行定义输出实现

• 代表文件路径，会自动创建对应路径的日志文件并将日志输出进去

• 例如 sys.stderr 或者 open(‘file.log’, ‘w’) 都可以

• 可以传入一个 file 对象

• 可以直接传入一个 str 字符串或者 pathlib.Path 对象

• 可以是一个方法

• 可以是一个 logging 模块的 Handler

• 可以是一个自定义的类

def add(self, sink, *,  
    level=_defaults.LOGURU_LEVEL, format=_defaults.LOGURU_FORMAT,  
    filter=_defaults.LOGURU_FILTER, colorize=_defaults.LOGURU_COLORIZE,  
    serialize=_defaults.LOGURU_SERIALIZE, backtrace=_defaults.LOGURU_BACKTRACE,  
    diagnose=_defaults.LOGURU_DIAGNOSE, enqueue=_defaults.LOGURU_ENQUEUE,  
    catch=_defaults.LOGURU_CATCH, **kwargs  
):

另外添加 sink 之后我们也可以对其进行删除，相当于重新刷新并写入新的内容。删除的时候根据刚刚 add 方法返回的 id 进行删除即可。可以发现，在调用 remove 方法之后，确实将历史 log 删除了。但实际上这并不是删除，只不过是将 sink 对象移除之后，在这之前的内容不会再输出到日志中，这样我们就可以实现日志的刷新重新写入操作

from loguru import logger  
trace = logger.add('runtime.log')  
logger.debug('this is a debug message')  
logger.remove(trace)  
logger.debug('this is another debug message')

三、总结

我们在开发流程中, 通过日志快速定位问题, 高效率解决问题, 我认为 loguru 能帮你解决不少麻烦, 赶快试试吧~

当然, 使用各种也有不少麻烦, 例如:

1. 常见错误1:

--- Logging error in Loguru Handler #3 ---
Record was: None
Traceback (most recent call last):
 File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/loguru/_handler.py", line 272, in _queued_writer
   message = queue.get()
 File "/usr/local/lib/python3.9/multiprocessing/queues.py", line 366, in get
   res = self._reader.recv_bytes()
 File "/usr/local/lib/python3.9/multiprocessing/connection.py", line 221, in recv_bytes
   buf = self._recv_bytes(maxlength)
 File "/usr/local/lib/python3.9/multiprocessing/connection.py", line 419, in _recv_bytes
   buf = self._recv(4)
 File "/usr/local/lib/python3.9/multiprocessing/connection.py", line 384, in _recv
   chunk = read(handle, remaining)
OSError: [Errno 9] Bad file descriptor
--- End of logging error ---

解决办法:
尝试将logs文件夹忽略git提交, 避免和服务器文件冲突即可;
当然也不止这个原因引起这个问题, 也可能是三方库(ciscoconfparse)冲突所致.解决办法: https://github.com/Delgan/loguru/issues/534

2.常见错误2:

File "/home/ronaldinho/xxx/xxx/venv/lib/python3.9/site-packages/loguru/_logger.py", line 939, in add
   handler = Handler(
 File "/home/ronaldinho/xxx/xxx/venv/lib/python3.9/site-packages/loguru/_handler.py", line 86, in __init__
   self._queue = multiprocessing.SimpleQueue()
 File "/home/ronaldinho/.pyenv/versions/3.9.4/lib/python3.9/multiprocessing/context.py", line 113, in SimpleQueue
   return SimpleQueue(ctx=self.get_context())
 File "/home/ronaldinho/.pyenv/versions/3.9.4/lib/python3.9/multiprocessing/queues.py", line 342, in __init__
   self._rlock = ctx.Lock()
 File "/home/ronaldinho/.pyenv/versions/3.9.4/lib/python3.9/multiprocessing/context.py", line 68, in Lock
   return Lock(ctx=self.get_context())
 File "/home/ronaldinho/.pyenv/versions/3.9.4/lib/python3.9/multiprocessing/synchronize.py", line 162, in __init__
 File "/home/ronaldinho/.pyenv/versions/3.9.4/lib/python3.9/multiprocessing/synchronize.py", line 57, in __init__
OSError: [Errno 24] Too many open files

你可以 remove()添加的处理程序，它应该释放文件句柄。

关于“Python3 Loguru输出日志工具如何使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。

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