【python】loguru保存日志

原创 已于 2022-05-12 21:44:07 修改 · 912 阅读 · 0 ·
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#python

于 2022-05-12 21:42:34 首次发布
本文介绍如何使用Python和Loguru库实现日志管理，重点在于设置每分钟自动创建新的日志文件。通过实例演示了如何配置loguru以在程序运行中生成并管理日志，适合开发者进行高效问题追踪。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

# -*- coding: utf-8 -*-
import loguru
from loguru import logger
import time

#logger.add("./logs/log_{time}.log", rotation="1 minute")
logger.add("./logs/log_{time}.log", rotation="1 day")

if __name__ == '__main__':
    while True:
        time.sleep(10)
        print("dddd")
        logger.info("ddddd")
.云哲.
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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。Python 日志记录工具logging标准库logging的替代品是loguru，loguru使用起来就简单的多。
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""" sink 日志保存地方 level 发送到接收器的最低严重级别 级别 值 方法 TRACE 5 logger.trace() DEBUG 10 logger.debug() INFO 20 logger.info() SUCCESS 25 logger.success() WARNING 30 logger.warning() ERROR 40 logger.error() CRITICAL 50 logger.critical() form.
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日志的重要性 日志的作用非常重要，日志可以记录用户的操作、程序的异常，还可以为数据分析提供依据，日志的存在意义就是为了能够在程序在运行过程中记录错误，方便维护和调试，能够快速定位出错的地方，减少维护成本。每个程序员都应该知道，不是为了记录日志而记录日志，日志也不是随意记的。要实现能够只通过日志文件还原整个程序执行的过程，达到能透明地看到程序里执行情况，每个线程、每个过程到底执行到哪的目的。日志就...
利用loguru写日志文件
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可以创建一个日志工具.py，代码如下。
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python的日志管理模块可以用自带的logging模块，也可以用第三方的Loguru模块，关于logging和loguru模块的简单使用可以参考以下文章，写的还是不错的：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNzA4NDk3Nw==&mid=2457738232&idx=1&sn=bfc6437b494249270d2b6dc3469eda61&chksm=ff44b3a6c8333ab010268aed413da647f711839db
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在软件开发中，良好的日志记录是至关重要的。它不仅可以帮助开发人员跟踪应用程序的运行状态和诊断问题，还可以为用户提供更好的支持和维护。而Python的Loguru库则为日志记录提供了一种简洁而强大的解决方案。本文将深入探讨Loguru库的各个方面，包括其基本概念、功能、高级特性、应用场景以及示例代码。
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今天使用了loguru来记录日志，感觉十分的方便，特此记录一下。
python loguru 配置
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### 配置 Loguru 日志库 Loguru 提供了一种简洁而强大的方式来管理应用程序中的日志记录。不同于 Python 标准的 `logging` 库，Loguru 使用单个全局 logger 实例，在整个应用过程中保持一致性[^1]。 #### 基本配置 为了开始使用 Loguru，首先需要安装该库： ```bash pip install loguru ``` 接着可以通过简单的几行代码引入并初始化这个全局 logger: ```python from loguru import logger logger.add("file_{time}.log", format="{time} {level} {message}", level="INFO") ``` 这段代码设置了将日志消息保存到带有时间戳标记的日志文件中，并指定了日志条目的格式以及最低记录级别为 INFO。 #### 自定义上下文属性 通过调用 `bind()` 方法可以向每一条日志添加特定于当前环境或会话的信息作为上下文数据。例如： ```python context_logger = logger.bind(user_id=12345) context_logger.info("User logged in.") ``` 这样每次当这条命令被执行的时候，“user_id” 将被自动附加给所生成的日志项。 #### 过滤器设置 对于多模块项目来说，可能希望针对不同部分采用差异化的日志策略。利用过滤函数可实现这一点： ```python def module_filter(record): return "module_name" not in record["extra"] or record["extra"]["module_name"] != "skip_module" logger.add(sys.stderr, filter=module_filter) ``` 这里展示了一个例子，其中只有不属于指定名称空间的消息才会发送至标准错误流。 #### 添加处理器 除了基本的日志输出外，还可以注册额外的目标用于接收日志事件。这通常涉及到网络服务端点、数据库表或者其他持久化存储介质。比如要将日志转发给 Elasticsearch，则需构建相应的 handler 函数并与 `add()` 接口关联起来[^3]。
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