简介

在部署一些定时运行或者长期运行的任务时,为了留存一些导致程序出现异常或错误的信息,通常会才用日志的方式来进行记录这些信息。

在 Python 中用到日志记录,那就不可避免地会用到内置的 logging标准库 。虽然logging 库采用的是模块化设计,你可以设置不同的 handler 来进行组合,但是在配置上通常较为繁琐;而且如果不是特别处理,在一些多线程或多进程的场景下使用 logging还会导致日志记录会出现错乱或是丢失的情况。

但有这么一个库,它不仅能够减少繁琐的配置过程还能实现和logging类似的功能,同时还能保证日志记录的线程进程安全,又能够和logging 相兼容,并进一步追踪异常也能进行代码回溯,这个库叫loguru。

loguru 库的使用可以说是十分简单,我们直接可以通过导入它本身封装好的logger 类就可以直接进行调用。

调用

from loguru import logger

logger.debug('调试消息')
logger.info('普通消息')
logger.warning('警告消息')
logger.error('错误消息')
logger.critical('严重错误消息')
logger.success('成功调用')

保存

  • 循环,rotation,达到指定大小后建新日志。
  • 保留,retention,定期清理。
  • 压缩,compression,压缩节省空间。
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 logger.add("log_{time}.log", encoding='utf-8') # 以时间命名

装饰器

from loguru import logger

@logger.catch
def func():
pass

参考

https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/107516039

https://blog.csdn.net/bailang_zhizun/article/details/107863671

https://zhuanlan.zhihu.com/p/514838075

https://www.jianshu.com/p/5aead7b6a7a9

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