Python 第三方日志框架loguru使用

当下的 Python 日志系统很复杂，各种日志框架比比皆是。在这些框架中，Loguru 是一个功能强大且极易上手的日志框架，在使用方面非常简单。下面将介绍Loguru的优势、核心功能以及如何使用它。

Loguru 的优势

• 强大的配置能力
• 支持异常信息捕捉
• 附带统一格式的日志
• 具有极佳的性能，适用于高并发场景

安装 Loguru

终端 / 控制台：pip install loguru

创建 Loguru 日志

在 Python 中导入模块，然后使用 @loguru.logger 标记，即可创建 Loguru 日志：

import loguru

@loguru.logger.catch
def my_function(x, y, z):
    # 一些代表性错误
    raise ValueError(f"some error: ({x}, {y}, {z})")

if __name__ == '__main__':
     my_function(0, 1, 2)

Loguru 格式字符串

Loguru 使用了用户友好的字符串模板。我们可以在日志中插入变量，更方便地以及更易于阅读的方式获得更多信息。使用 Loguru 打印时，可在 {} 内部插入这些变量：

import loguru

logger = loguru.logger

if __name__ == "__main__":
    name = "Zack"
    age = 18
    logger.info("This is a message from {} and he is {} years old.", name, age)

Loguru 模块应用场景举例

大体上来说，Loguru 适用于需要实时显示各种系统状态的场景。 需要注意以下情况：

1. 当需要记录所有 API 调用和响应的情况下，尽管有些复杂，但可以使用Loguru。这将确保你的 API 很好地运行，并记录响应时间，以便提高性能，确保请求的健壮性，并在失败的情况下通过日志快速进行排查。
2. 在版本发布或生产环境中，可以使用 Loguru 进行系统状态检测。可以设置记录来快速识别系统功能发生的任何错误。

至此，你已经掌握了如何使用 Loguru 的入门知识。希望这个指南能够帮助你实现更好地管理和调试 Python 代码。