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title: loguru 日志库
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description: 一个非常简单但功能强大的Python日志库
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keywords:
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- Python
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- loguru
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- 日志
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tags:
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- Python/PyPI
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- 技术/程序语言
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sidebar_position: 5
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date: 2023-10-20
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**简单而强大的 Python 日志库**
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Loguru 是一个非常简单但功能强大的 Python 日志库，它可以让你用极少的代码就实现强大的日志功能。
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## 安装
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```shell
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pip install loguru
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```
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## 基本用法
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### 创建 Logger 对象
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```python
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from loguru import logger
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logger.info("Hello， World!")
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```
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### 设置日志级别
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使用 logger 的 level() 方法可以设置日志级别，级别从低到高为：TRACE、DEBUG、INFO、SUCCESS、WARNING、ERROR、CRITICAL。**值得注意的是，Loguru 还提供了一个额外的 SUCCESS 级别。**
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```python
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logger.level("INFO") # 设置日志级别为INFO
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```
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默认级别为 DEBUG，低于设置级别的日志不会被显示。
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### 输出到控制台
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默认 Loguru 会将日志输出到 sys.stderr，你可以通过 add() 指定其他输出方式：
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```python
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logger.add(sys.stdout) # 日志输出到stdout
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```
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### 输出到文件
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输出日志到文件只需要提供文件名，Loguru 会自动处理后续的文件创建及回滚等操作：
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```python
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logger.add("file.log") # 日志输出到file.log文件
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```
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**Loguru 还提供了“热重载”功能，如果日志文件被删除或移动，将自动创建新的日志文件。**
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## 格式化日志
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Loguru 支持非常丰富的参数格式设置，可以完全自定义日志内容和格式。一些常用的参数包括：
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| 格式化对象 | 格式化语法 | 示例 |
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| :--------- | :--------------------- | :------------------------------------- |
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| 时间 | `{time}` `{time:格式}` | `{time}`, `{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}` |
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| 级别 | `{level}` | `{level}` |
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| 消息 | `{message}` | `{message}` |
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| 模块 | `{module}` | `{module}` |
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| 函数 | `{function}` | `{function}` |
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| 行号 | `{line}` | `{line}` |
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| 进程 | `{process}` | `{process}` |
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| 线程 | `{thread}` | `{thread}` |
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| 文件名 | `{file}` | `{file}` |
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| Logger 名 | `{name}` | `{name}` |
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| 异常 | `{exception}` | `{exception}` |
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| 嵌套 | `{time:{hour}}` | `{time:{hour}}` |
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| 条件表达式 | `{level:样式 if 条件}` | `{level:红色 if level=="ERROR"}` |
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| 设置宽度 | `{参数:<宽度}` | `{level:<8}` |
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| 设置精度 | `{参数:.精度}` | `{level:.2f}` |
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| 设置颜色 | `{参数:<颜色>}` | `{level:<red>}` |
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| 设置样式 | `{参数:<样式>}` | `{message:<bold>}` |
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例如：
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```python
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logger.info("{time:<12} - {level:<8} - {message}", "Hello， World!")
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# 输出
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# 2022-07-14 20：14：32.199 - INFO - Hello， World!
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```
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## 日志文件管理
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Loguru 可以方便地对日志文件进行管理。
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### 设置日志文件大小
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通过 `rotation` 参数可以设置每个日志文件的最大大小：
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```python
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logger.add("file.log", rotation="500 MB") # 设置日志文件最大500MB
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```
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### 设置回滚日志文件个数
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通过 `retention` 参数可以设置保留的历史日志文件个数：
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```python
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logger.add("file.log", rotation="500 MB", retention="10") # 保留最近10个日志文件
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```
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### 滚动日志文件
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日志文件到达最大大小后会自动滚动，新的日志写入到新的文件。可以通过 `rotate()` 主动触发滚动。
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```python
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logger.rotate("file.log") # 手动滚动日志文件
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```
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## 异常捕获
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Loguru 可以非常方便地记录异常信息。
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### 记录异常信息
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在 `try except` 中使用 logger.exception() 可以记录异常堆栈：
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```python
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try:
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1/0
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except:
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logger.exception("Catch an exception.")
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```
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它会打印出完整的异常信息，像正常的 traceback 模块。
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### 格式化异常显示
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可以使用 `format_exc` 参数来格式化显示异常：
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```python
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try:
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1/0
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except Exception as e:
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logger.error("Error： {e}", e=logger.format_exc())
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```
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## 过滤日志
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可以通过添加或删除过滤器来过滤日志。
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### 添加过滤器
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例如只记录 warning 及以上级别的日志：
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```python
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logger.add(lambda msg: msg.level > 20)
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```
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### 删除过滤器
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```python
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logger.remove() # 移除所有过滤器
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```
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## 异步日志
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Loguru 原生支持异步日志，可以通过 `queue_size` 参数开启。
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```python
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logger.add("file.log", enqueue=True) # 异步队列大小为1万
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```
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这可以大大提升日志写入速度。
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## 结构化日志
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可以在日志中插入字典、JSON 等结构化数据：
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```python
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logger.info({"timestamp": 1234, "values": [1,2,3]})
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```
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非常方便后续日志分析。
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## 最佳实践
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在项目中，我建议以下最佳实践：
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1. 创建一个全局的 Loguru 对象 logger，作为日志的入口。
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2. 根据应用设置合理的日志级别，如 info 或 warning。
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3. 主要输出日志到文件，同时输出重要的日志到 console。
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4. 使用日志文件回滚，保证不会增大无限。
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5. 格式化日志，包含关键信息如时间、函数、行数等。
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6. 在必要时开启异步日志。
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7. 在 exception 中使用 logger.exception() 打印堆栈。
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8. 根据需要添加日志过滤器。
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9. 直接使用 Loguru，不需要标准 logging 模块。
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```python
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from loguru import logger
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import sys
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# 设置日志级别
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logger.level("INFO")
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# 输出日志到文件，并设置文件回滚策略
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logger.add("file_{time}.log", rotation="1 day") # 每天回滚
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# 同时输出重要的日志到 console
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logger.add(sys.stderr, level="WARNING")
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# 格式化日志，包含关键信息
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fmt = "<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</green> | <level>{level: <8}</level> | <cyan>{name}</cyan>:<cyan>{function}</cyan>:<cyan>{line}</cyan> - <level>{message}</level>"
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logger.remove()
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logger.add(sys.stderr, format=fmt)
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# 在必要时开启异步日志
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logger.add("async_{time}.log", rotation="1 day", enqueue=True) # 每天回滚，启用异步日志
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try:
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# 做一些可能会抛出异常的操作
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1 / 0
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except Exception as e:
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# 在 exception 中使用 logger.exception() 打印堆栈
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logger.exception("An error occurred: {}", e)
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# 根据需要添加日志过滤器
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def debug_or_higher(record):
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return record["level"].no >= logger.level("DEBUG").no
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logger.add("debug_or_higher.log", filter=debug_or_higher)
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# 使用 logger
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logger.info("This is a normal message.")
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logger.warning("This is a warning message.")
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logger.error("This is an error message.")
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```
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