loguru 日志重复因多次 add() 未 remove；rotation 需配合 enqueue=true 防丢失；异常堆栈应仅 error 级启用 backtrace=true 并分离文件/控制台配置；避免滥用 .bind()，推荐 handler 分离、级别隔离与初始化收敛。
Loguru 能让日志管理变简单，但直接替换 logging 模块后出现重复日志、异步写入丢失、或 rotation 不生效——这些问题不是配置写错了，而是没理解 Loguru 的默认行为和生命周期。
为什么刚用 Loguru 就看到双倍日志？
这是最常踩的坑：脚本里调用了 logger.add() 多次（比如在循环里、或被多次 import 的模块中反复初始化），而 Loguru 默认会保留所有 handler。结果每加一次就多一条输出通道。
- 检查是否在函数内、或被反复导入的模块顶部执行了
logger.add() - 改用
logger.remove()清空已有 handler，再logger.add()——尤其适合测试环境重载时 - 生产环境建议只在入口文件（如
main.py）顶部初始化一次，避免分散添加
如何让日志按大小轮转且不丢数据？
rotation 参数看似简单，但搭配 enqueue=True 才真正安全。不加 enqueue 时，日志写入由主线程同步完成；一旦程序崩溃或强制退出，最后几条日志大概率丢失。
-
rotation="100 MB"或rotation="1 week"都有效，但注意：文件大小是“达到后新建”，不是“超过才切” - 必须配
enqueue=True启用队列机制，否则rotation在高并发下可能出错或阻塞 - 如果用
compression="zip"，确保系统已安装zlib，Windows 上某些精简版 Python 可能缺失
怎么把异常堆栈完整记进文件，又不让控制台刷屏？
Loguru 默认把 exception=True 应用于所有日志级别，但你通常只希望 ERROR 级别才记录完整 traceback，同时避免 INFO 日志也带堆栈干扰阅读。
- 不要全局设
logger.add(..., format="{time} {level} {message}", backtrace=True)——backtrace会暴露内部帧，调试有用，上线要关 - 对文件 handler 显式启用
backtrace=True, diagnose=False（减少敏感路径泄露） - 对控制台 handler 设
backtrace=False, diagnose=False，并在logger.error()时手动传exc_info=True
Loguru 的链式调用看着方便，但 .patch() 和 .bind() 容易被滥用——比如在循环里反复 bind(task_id=...) 却没清理，最终日志字段膨胀。真正稳定的日志策略，靠的是 handler 分离 + 级别隔离 + 初始化收敛，而不是靠运行时动态打标。
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