Python Pytest接口自动化测试方法有哪些？
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本文共计2355个文字，预计阅读时间需要10分钟。
Python自带日志管理模块 logging，使用时可通过模块化配置。详细可参考博文《Python日志收集（详细）》。但 logging 配置较为繁琐，尤其在多进程或多线程等场景下使用时，若未经特殊处理，可能导致日志输出混乱。
python自带日志管理模块logging，使用时可进行模块化配置，详细可参考博文Python日志采集（详细）。
但logging配置起来比较繁琐，且在多进行多线程等场景下使用时，如果不经过特殊处理，则容易出现日志丢失或记录错乱的情况。
python中有一个用起来非常简便的第三方日志管理模块--loguru，不仅可以避免logging的繁琐配置，而且可以很简单地避免在logging中多进程多线程记录日志时出现的问题，甚至还可以自定义控制台输出的日志颜色。
接下来我们来学习怎么使用loguru模块进行日志管理。
第三方模块，需要先安装，安装命令如下：
pip install loguru
简单示例
简单使用示例如下：
from loguru import logger
# 日志写入文件则需使用add()方法，"../log/test.log"即日志文件路径，可自定义。
# 写入文件的日志里有中文的话，需要加上encoding="utf-8"，否则会显示乱码。
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Python自带日志管理模块 logging，使用时可通过模块化配置。详细可参考博文《Python日志收集（详细）》。但 logging 配置较为繁琐，尤其在多进程或多线程等场景下使用时，若未经特殊处理，可能导致日志输出混乱。
python自带日志管理模块logging，使用时可进行模块化配置，详细可参考博文Python日志采集（详细）。
但logging配置起来比较繁琐，且在多进行多线程等场景下使用时，如果不经过特殊处理，则容易出现日志丢失或记录错乱的情况。
python中有一个用起来非常简便的第三方日志管理模块--loguru，不仅可以避免logging的繁琐配置，而且可以很简单地避免在logging中多进程多线程记录日志时出现的问题，甚至还可以自定义控制台输出的日志颜色。
接下来我们来学习怎么使用loguru模块进行日志管理。
第三方模块，需要先安装，安装命令如下：
pip install loguru
简单示例
简单使用示例如下：
from loguru import logger
# 日志写入文件则需使用add()方法，"../log/test.log"即日志文件路径，可自定义。
# 写入文件的日志里有中文的话，需要加上encoding="utf-8"，否则会显示乱码。