Python で loguru ログ ライブラリを使用する方法
- 王林転載
- 2023-05-01 22:34:052024ブラウズ
1. 概要
pythonlogging のログ ライブラリは log4j に似ていますが、通常、設定はより複雑です。構築ログ サーバーも不便です。標準ライブラリ logging の代わりとなるのは loguru で、より簡単に使用できます。
デフォルトの出力形式は、時間、レベル、モジュール、行番号、ログの内容です。 loguru logger を手動で作成する必要はなく、すぐに使用でき、logging よりもはるかに使いやすく、さらにログ出力カラー機能と非カラー機能が組み込まれています。コントロールは非常に便利で、よりフレンドリーです。
は非標準ライブラリなので、事前にインストールする必要があります。コマンドは **pip3 install loguru**** です。 **インストール後の最も簡単な使用例は次のとおりです: <pre class="brush:py;">from loguru import logger
logger.debug(&#39;hello, this debug loguru&#39;)
logger.info(&#39;hello, this is info loguru&#39;)
logger.warning(&#39;hello, this is warning loguru&#39;)
logger.error(&#39;hello, this is error loguru&#39;)
logger.critical(&#39;hello, this is critical loguru&#39;)</pre>上記のコード出力:
ファイルへのログ出力の使用法も非常に便利です。単純なコードは次のとおりです。
from loguru import logger logger.add('myloguru.log') logger.debug('hello, this debug loguru') logger.info('hello, this is info loguru') logger.warning('hello, this is warning loguru') logger.error('hello, this is error loguru') logger.critical('hello, this is critical loguru')
上記のコードを実行すると、コンソールまたはファイルに出力できます。
#2. 一般的な使用法
loguru
デフォルトの形式は、時間、レベル、 name モジュールとログの内容、name モジュールはハードコーディングされており、現在のファイルの__name__ 変数です。この変数は変更しないことをお勧めします。 プロジェクトがより複雑な場合、モジュール名をカスタマイズすると非常に便利です。これにより、定義と配置が簡単になり、詳細に行き詰まることがなくなります。 logger.configure
import sys
from loguru import logger
logger.configure(handlers=[
{
"sink": sys.stderr,
"format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | <cyan>mymodule</> | - <lvl>{message}</>",
"colorize": True
},
])
logger.debug('this is debug')
logger.info('this is info')
logger.warning('this is warning')
logger.error('this is error')
logger.critical('this is critical'): ログ出力ハンドルまたは出力先を示し、sys.stderr
、端末への出力を意味します。はコマンド ライン ターミナルへの出力を示します。"sink": sys.stderrはログのフォーマットを意味します。
"format":
{level:8}> は、ログレベルに応じて色を表示することを意味します。 8 は、出力幅が 8 文字であることを意味します。"colorize":True
**: 表示色を示します。上記のコードの出力は次のとおりです:
ここではモジュール名がハードコーディングされており、非常に面倒です。このように各ログを設定します。異なるモジュール名を指定する方法を以下に説明します。
ログは通常、永続化する必要があり、コマンド ライン ターミナルに出力するだけでなく、ファイルに書き込む必要もあります。標準ログ ライブラリは、構成ファイルを通じてロガーを構成でき、コードに実装することもできますが、プロセスは比較的面倒です。 Loguru は比較的シンプルなので、この関数をコードに実装する方法を見てみましょう。ログ コードは次のとおりです。2.2. ファイルへの書き込み
import sys
from loguru import logger
logger.configure(handlers=[
{
"sink": sys.stderr,
"format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | <cyan>mymodule</> | - <lvl>{message}</>",
"colorize": True
},
{
"sink": 'first.log',
"format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |{level:8}| {name} : {module}:{line:4} | mymodule | - {message}",
"colorize": False
},
])
logger.debug('this is debug')
logger.info('this is info')
logger.warning('this is warning')
logger.error('this is error')
logger.critical('this is critical')
2.1 との唯一の違いは、
logger.configureが新しいでログ形式を設定するだけですが、モジュール名は可変ではありません。実際のプロジェクト開発では、モジュールごとに記述するときに異なるモジュール名を指定する必要があります。ログ。したがって、より実用的になるようにモジュール名をパラメータ化する必要があります。サンプルコードは次のとおりです。handler
logger.configureを追加し、それをログ ファイルに書き込むことです。 。使い方はとても簡単です。上記は
import sys
from loguru import logger
logger.configure(handlers=[
{
"sink": sys.stderr,
"format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | <cyan>{extra[module_name]}</> | - <lvl>{message}</>",
"colorize": True
},
{
"sink": 'first.log',
"format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |{level:8}| {name} : {module}:{line:4} | {extra[module_name]} | - {message}",
"colorize": False
},
])
log = logger.bind(module_name='my-loguru')
log.debug("this is hello, module is my-loguru")
log2 = logger.bind(module_name='my-loguru2')
log2.info("this is hello, module is my-loguru2")module_name
の機能を簡単に実現できます。さらに、構造化されたログは、のパラメータ化は、bind メソッドによって実現されます。 。 bind は、ログ出力を実行できるログ オブジェクトを返すため、さまざまなモジュールのログ形式を実装できます。loguru のモジュール名をカスタマイズする機能は、標準のロギング ライブラリとは少し異なります。バインドメソッドを利用することで、標準のlogloggingbind および logger.configure
を通じて簡単に実装できます。上記のコードの出力は次のとおりです:
2.3.json log
loguru
構造体として保存 json 形式への変換は非常に簡単で、serialize=True パラメーターを設定するだけです。コードは次のとおりです:
from loguru import logger logger.add('json.log', serialize=True, encoding='utf-8') logger.debug('this is debug message') logger.info('this is info message') logger.error('this is error message')
出力内容は次のとおりです:
2.4. ログのラッピング
loguru
ログ ファイルのサポート 3 つの設定: ループ、保存、圧縮。セットアップも比較的簡単です。特に圧縮形式のサポートが充実しており、"gz"、"bz2"、"xz"、# などの一般的な圧縮形式がサポートされています。 # #"lzma", "tar", "tar.gz", "tar.bz2", "tar.xz " ＃＃＃、 ＃＃＃"ジップ"＃＃＃。サンプルコードは次のとおりです:
from loguru import logger
logger.add("file_1.log", rotation="500 MB") # 自动循环过大的文件
logger.add("file_2.log", rotation="12:00") # 每天中午创建新文件
logger.add("file_3.log", rotation="1 week") # 一旦文件太旧进行循环
logger.add("file_X.log", retention="10 days") # 定期清理
logger.add("file_Y.log", compression="zip") # 压缩节省空间
2.5.并发安全
loguru默认是线程安全的，但不是多进程安全的，如果使用了多进程安全，需要添加参数enqueue=True，样例代码如下：
logger.add("somefile.log", enqueue=True)
loguru另外还支持协程，有兴趣可以自行研究。
3.高级用法
3.1.接管标准日志logging
更换日志系统或者设计一套日志系统，比较难的是兼容现有的代码，尤其是第三方库，因为不能因为日志系统的切换，而要去修改这些库的代码，也没有必要。好在loguru可以方便的接管标准的日志系统。
样例代码如下：
import logging
import logging.handlers
import sys
from loguru import logger
handler = logging.handlers.SysLogHandler(address=('localhost', 514))
logger.add(handler)
class LoguruHandler(logging.Handler):
def emit(self, record):
try:
level = logger.level(record.levelname).name
except ValueError:
level = record.levelno
frame, depth = logging.currentframe(), 2
while frame.f_code.co_filename == logging.__file__:
frame = frame.f_back
depth += 1
logger.opt(depth=depth, exception=record.exc_info).log(level, record.getMessage())
logging.basicConfig(handlers=[LoguruHandler()], level=0, format='%(asctime)s %(filename)s %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%Y-%M-%D %H:%M:%S')
logger.configure(handlers=[
{
"sink": sys.stderr,
"format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS} |<lvl>{level:8}</>| {name} : {module}:{line:4} | [ModuleA] | - <lvl>{message}</>",
"colorize": True
},
])
log = logging.getLogger('root')
# 使用标注日志系统输出
log.info('hello wrold, that is from logging')
log.debug('debug hello world, that is from logging')
log.error('error hello world, that is from logging')
log.warning('warning hello world, that is from logging')
# 使用loguru系统输出
logger.info('hello world, that is from loguru')输出为：
3.2.输出日志到网络服务器
如果有需要，不同进程的日志，可以输出到同一个日志服务器上，便于日志的统一管理。我们可以利用自定义或者第三方库进行日志服务器和客户端的设置。下面介绍两种日志服务器的用法。
3.2.1.自定义日志服务器
日志客户端段代码如下：
# client.py
import pickle
import socket
import struct
import time
from loguru import logger
class SocketHandler:
def __init__(self, host, port):
self.sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
self.sock.connect((host, port))
def write(self, message):
record = message.record
data = pickle.dumps(record)
slen = struct.pack(">L", len(data))
self.sock.send(slen + data)
logger.configure(handlers=[{"sink": SocketHandler('localhost', 9999)}])
while True:
time.sleep(1)
logger.info("Sending info message from the client")
logger.debug("Sending debug message from the client")
logger.error("Sending error message from the client")日志服务器代码如下：
# server.py
import pickle
import socketserver
import struct
from loguru import logger
class LoggingStreamHandler(socketserver.StreamRequestHandler):
def handle(self):
while True:
chunk = self.connection.recv(4)
if len(chunk) < 4:
break
slen = struct.unpack('>L', chunk)[0]
chunk = self.connection.recv(slen)
while len(chunk) < slen:
chunk = chunk + self.connection.recv(slen - len(chunk))
record = pickle.loads(chunk)
level, message = record["level"].no, record["message"]
logger.patch(lambda record: record.update(record)).log(level, message)
server = socketserver.TCPServer(('localhost', 9999), LoggingStreamHandler)
server.serve_forever()运行结果如下：
3.2.2.第三方库日志服务器
日志客户端代码如下：
# client.py
import zmq
from zmq.log.handlers import PUBHandler
from loguru import logger
socket = zmq.Context().socket(zmq.PUB)
socket.connect("tcp://127.0.0.1:12345")
handler = PUBHandler(socket)logger.add(handler)
logger.info("Logging from client")日志服务器代码如下：
# server.py
import sys
import zmq
from loguru import logger
socket = zmq.Context().socket(zmq.SUB)
socket.bind("tcp://127.0.0.1:12345")
socket.subscribe("")
logger.configure(handlers=[{"sink": sys.stderr, "format": "{message}"}])
while True:
_, message = socket.recv_multipart()
logger.info(message.decode("utf8").strip())3.3.与pytest结合
官方帮助中有一个讲解loguru与pytest结合的例子，讲得有点含糊不是很清楚。简单的来说，pytest有个fixture，可以捕捉被测方法中的logging日志打印，从而验证打印是否触发。
下面就详细讲述如何使用loguru与pytest结合的代码，如下：
import pytest
from _pytest.logging import LogCaptureFixture
from loguru import logger
def some_func(i, j):
logger.info('Oh no!')
logger.info('haha')
return i + j
@pytest.fixture
def caplog(caplog: LogCaptureFixture):
handler_id = logger.add(caplog.handler, format="{message}")
yield caplog
logger.remove(handler_id)
def test_some_func_logs_warning(caplog):
assert some_func(-1, 3) == 2
assert "Oh no!" in caplog.text测试输出如下：
以上がPython で loguru ログ ライブラリを使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。