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Python记录:Loguru vs Logging

百变鹏仔 3个月前 (01-27) #Python
文章标签 Python

python日志库对比:logging与loguru

本文将比较Python的内置logging库和流行的第三方库Loguru,帮助您选择合适的日志记录解决方案。

1. Loguru:简化日志记录

在Python开发中,日志记录至关重要。它用于记录程序运行状态、调试问题和监控系统健康状况。虽然Python自带logging库,但Loguru凭借其简化的配置、链式调用和更丰富的功能,成为一个强大的替代方案。

Loguru优势:

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Loguru基本示例:

from loguru import logger# 配置日志logger.add("app.log", rotation="500 MB")  # 文件大小超过500MB自动轮转# 记录日志信息logger.info("这是一条信息日志。")logger.warning("这是一条警告日志。")logger.error("这是一条错误日志。")

此示例中,无需额外配置多个处理器,只需调用logger.add()即可轻松完成文件日志配置。

输出到文件和控制台: Loguru可以方便地同时输出到文件和控制台:

from loguru import loggerimport sys# 添加日志输出到文件和控制台logger.add("app.log", rotation="500 MB", retention="10 days")  # 文件轮转和保留10天logger.add(sys.stdout, level="INFO")  # 输出到控制台# 记录日志信息logger.info("这是一条信息日志。")logger.warning("这是一条警告日志。")logger.error("这是一条错误日志。")

logger.add(sys.stdout, level="INFO") 无需其他配置即可将日志显示在控制台上。

2. Python内置logging库:优缺点

优势:

缺点:

基本示例:

import logging# 配置日志logging.basicConfig(    level=logging.INFO,    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',    filename='app.log',    filemode='a')# 记录日志信息logging.info("这是一条信息日志。")logging.warning("这是一条警告日志。")logging.error("这是一条错误日志。")

此示例中,日志记录到app.log文件中,但不会显示在控制台上。要同时输出到控制台和文件,需要额外配置StreamHandler。

输出到文件和控制台:

要将日志同时输出到控制台和文件,需要配置多个处理器:

import logging# 获取loggerlogger = logging.getLogger()logger.setLevel(logging.INFO)# 文件处理器file_handler = logging.FileHandler('app.log')file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))# 控制台处理器console_handler = logging.StreamHandler()console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))# 将处理器添加到loggerlogger.addHandler(file_handler)logger.addHandler(console_handler)# 记录日志信息logger.info("这是一条信息日志。")logger.warning("这是一条警告日志。")logger.error("这是一条错误日志。")

可见,实现相对简单的功能,需要创建多个处理器并分别配置。

3. logging与Loguru详细比较

特性loggingLoguru
配置复杂度高,需要设置处理器低,只需logger.add()
文件轮转和保留需要第三方模块支持内置支持轮转和保留
同时输出到控制台和文件需要设置多个处理器使用sys.stdout轻松实现
链式调用不支持支持
易用性适用于复杂的配置和集成适用于快速开发和清晰的日志管理

4. 推荐的应用场景

5. 总结

Loguru和logging各有优缺点。对于大多数Python项目,Loguru的简洁语法和强大功能使其成为快速开发的首选。对于大型项目,标准库logging的兼容性和灵活性更合适。

(此处应插入Leapcell的介绍,但由于我没有访问外部网站的能力,无法获取相关信息。)