Python日志库Loguru教程（最人性化的Python日志模块）

Python日志库Loguru教程（最人性化的Python日志模块）

python自带的logging模块，需要完成复杂的配置才能很好的使用，基本生产环境都需要进行二次包装。

loguru专门梳理了这方面的问题，可以通过简单直接的配置完成你的需求。

举一个简单的例子，默认输出到标准输出：

执行：

输出到日志文件：

可以看到，使用loguru可以非常简单的记录日志，也很方便的写到日志文件中。默认的日志格式已经版喊了基本的时间日期，日志类型，模块名称，代码行数。

官方说，Loguru是一个旨在为Python带来愉悦的日志记录的库。在使用中可以让我们更加简便的使用日志功能，从而把精力放到要解决的问题上。

最简单的使用：

loguru提供了七层日志层级，或者说七种日志类型。

生产环境中，常常在不同场景下使用不用的日志类型，用于处理各种问题。

每种类型的日志有一个整数值，表示日志层级，我们成为log level no。

输出如下：

如果你在linux的终端上，可以看到不同类型的日志，已经有不同的颜色加以区分，默认的配置已经很方便的让我们识别和使用了。

请注意，上述输出不包括TRACE级别的日志信息。这是因为Loguru默认使用DEBUG作为其最低日志级别，导致任何严重性低于DEBUG的日志信息都会被忽略。

如果您想更改默认级别，可以使用下面所示的add()方法的级别参数：

remove()方法被首先调用，以删除默认处理程序的配置（其ID为0）。然后，add()方法向记录器添加一个新处理程序。该处理程序将记录到标准错误，只记录INFO或更高级别的日志。

你也可以自定义一个新的类型的日志，并赋予新的日志level no，在这里就不介绍了，先保证使用默认的日志level，就足够了。

在日常使用中，如果默认的输出内容不够，我们还可以自定义日志的输出内容和格式。

可以通过add()方法中的格式选项对Loguru生成的日志记录进行重新格式化。

Loguru 中的每条日志记录都是一个 Python 字典，其中包含其时间戳、日志级别等数据。

可以使用loguru提供的格式化指令，包括或重新排列每条信息，如下所示：

格式参数定义了自定义格式，在这个例子中有三个指令：

{time}：时间戳

{level}：日志级别

{message}：日志消息

输出如下：

Loguru还通过其序列化选项支持JSON格式的结构化日志。

这可以让你以JSON格式输出你的日志，这样机器可以很容易地解析和分析它，因为每条记录中的信息将以键/值对的形式提供。

json格式的输出：

最简单的配置如下：

输出如下：

当add函数配置为一个文件时，add方法提供了更多选项来自定义日志文件的处理方式：

一个完整的配置:

add函数参数的完整解释：

在上面的配置中，我们讲到，可以使用add函数来配置最小的日志级别，如果我们需要把不同的日志输出到不同的文件中，我们需要使用到filter参数：

输出如下：

还可以使用lambda函数直接配置filter参数，一个完整的例子：

loguru提供了非常方便的异常定位功能，可以直接使用catch闭包，把抛出异常的位置记录到日志中。

输出如下：

最后给一组我的代码里面使用的配置: