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Python记录：Loguru vs Logging

心靈之曲

发布： 2025-01-26 16:24:01

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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

Python记录：Loguru vs Logging

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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简单配置： Loguru无需复杂的配置，几行代码即可完成复杂的日志记录设置。
链式调用： 支持链式调用，使日志记录更直观。
多目标输出： 可轻松将日志同时输出到控制台和文件，并支持丰富的格式配置。
额外功能： 支持日志自动压缩、日志文件轮转和日志保留天数等功能。

Loguru基本示例：

<code class="python">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。")</code>

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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：

<code class="python">from loguru import logger
import 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。")</code>

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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：

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标准库的一部分： logging是Python标准库的一部分，无需额外安装，跨平台兼容。
高度可定制： 提供强大的自定义功能，灵活控制日志格式、级别和目标（文件、控制台、远程服务器等）。
强兼容性： 许多第三方库也使用logging，实现各种日志的无缝集成。

缺点：

复杂的配置： 虽然基本使用简单，但稍微复杂的配置会变得冗长且不直观，尤其是在需要同时输出到多个目标（例如文件和控制台）时。
不支持链式调用： 不像Loguru那样支持链式调用，需要分层配置。

基本示例：

<code class="python">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。")</code>

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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：

<code class="python">import logging

# 获取logger
logger = 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logger
logger.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。")</code>

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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	logging	Loguru
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