Python Pytest接口自动化中,如何使用loguru进行高效日志管理?
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本文共计2346个文字,预计阅读时间需要10分钟。
Python自带日志管理模块logging,使用时可以进行模块化配置,详细可参考博客Python日志采集(详细)。但logging的配置起来相对繁琐,尤其在多进程多线程等场景下使用时,如果未经特殊处理,可能会出现以下问题:
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,使用时可以进行模块化配置,详细可参考博客Python日志采集(详细)。但logging的配置起来相对繁琐,尤其在多进程多线程等场景下使用时,如果未经特殊处理,可能会出现以下问题:
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。

