“ 今天勇哥来介绍一款让日志记录在 Python 中变得更加轻松愉快的库——Loguru。它提供了强大的功能和简洁的接口，使我们能够以更加灵活和直观的方式记录和管理日志信息，据说比logging快10倍！！”
1. Loguru 简介
Loguru 是一个功能强大且易于使用的开源日志记录库。它建立在 Python 标准库中的 logging 模块之上，并提供了更加简洁直观的接口。使用 Loguru，我们可以轻松地记录不同级别的日志消息，并根据需求输出到终端、文件或其他目标。
2. Loguru 的安装
安装 Loguru 在命令行中运行以下命令：
pip install loguru 3. Loguru 的基本用法
首先，在代码的开头导入 Loguru 的 logger 对象：
from loguru import logger 然后，我们可以使用 logger.info()、logger.warning() 等方法来记录不同级别的日志消息。例如：
logger.info("这是一条普通的信息日志")logger.warning("这是一条警告日志")logger.error("这是一条错误日志") Loguru 会自动添加时间戳、日志级别和日志消息内容，并将其输出到终端。这样，我们就可以很方便地查看和追踪日志信息。
4. 日志文件的输出
调用 logger.add() 方法来配置文件输出。例如，将日志信息保存到 app.log 的文件中：
logger.add("app.log") 所有的日志信息都将写入到 app.log 文件中。
5. 高级配置
5.1 设置日志级别
logger.level() 方法设置日志的输出级别。默认级别为 INFO。例如，将日志级别设置为 DEBUG：
logger.level("DEBUG") 这样，所有 DEBUG 级别及以上的日志消息都会被输出。
5.2 自定义日志格式
Loguru 允许我们自定义日志的格式。调用 logger.add()方法并设置format 参数，可以指定日志的格式。例如：
logger.add("app.log", format="[{time:HH:mm:ss}] {level} - {message}")5.3 添加日志切割
当日志文件过大时，我们可以通过添加日志切割选项来分割文件，以便更好地管理和维护。例如，将日志文件每天切割为一个新文件：
logger.add("app.log", rotation="00:00") 6. 实际应用场景
6.1 自动化测试
在自动化测试中，使用 Loguru，我们可以轻松地记录测试步骤、断言结果和异常信息。例如：
@logger.catchdef run_test():logger.info("开始执行测试")# 执行测试代码assert some_condition, "条件不符合"logger.info("测试通过") run_test() 6.2 Web 应用程序
在 Web 应用程序中，Loguru 可以方便地集成到 Web 框架中，记录请求的路径、方法、参数等信息，以及响应的状态码和内容。例如：
@app.route("/api/data")def get_data():logger.info(f"收到请求：{request.path} [{request.method}]")# 处理请求并返回响应return jsonify(data) 7. 日志的封装
在实际应用中，我们最喜欢封装（逼格高），方便在不同模块和函数中重复使用。例如：
"""@author: 测试玩家勇哥@contact:262667641@qq.com@file:mylogger.py@time:2023/6/12 9:59@desc: 日志封装"""import osfrom functools import wrapsfrom time import perf_counter from loguru import logger # from loguru._logger import Logger class MyLogger: """ 根据时间、文件大小切割日志 """ def __init__(self, log_dir='logs', max_size=20, retention='7 days'): self.log_dir = log_dir self.max_size = max_size self.retention = retention self.logger = self.configure_logger() def configure_logger(self): """ Returns: """ # 创建日志目录 os.makedirs(self.log_dir, exist_ok=True) shared_config = { "level": "DEBUG", "enqueue": True, "backtrace": True, "format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level} | {message}", } # 添加按照日期和大小切割的文件 handler logger.add( sink=f"{self.log_dir}/{{time:YYYY-MM-DD}}.log", rotation=f"{self.max_size} MB", retention=self.retention, **shared_config ) # 配置按照等级划分的文件 handler 和控制台输出 logger.add(sink=self.get_log_path, **shared_config) return logger def get_log_path(self, message: str) -> str: """ 根据等级返回日志路径 Args: message: Returns: """ log_level = message.record["level"].name.lower() log_file = f"{log_level}.log" log_path = os.path.join(self.log_dir, log_file) return log_path def __getattr__(self, level: str): return getattr(self.logger, level) def log_decorator(self, msg="快看，异常了，别唧唧哇哇，块排查"): """ 日志装饰器，记录函数的名称、参数、返回值、运行时间和异常信息 Args: logger: 日志记录器对象 Returns: 装饰器函数 """ def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): self.logger.info(f'-----------分割线-----------') self.logger.info(f'调用 {func.__name__} args: {args}; kwargs:{kwargs}') start = perf_counter() # 开始时间 try: result = func(*args, **kwargs) end = perf_counter() # 结束时间 duration = end - start self.logger.info(f"{func.__name__} 返回结果：{result}, 耗时：{duration:4f}s") return result except Exception as e: self.logger.exception(f"{func.__name__}: {msg}") self.logger.info(f"-----------分割线-----------") # raise e return wrapper return decorator if __name__ == '__main__': log = MyLogger() @log.log_decorator("勇哥也不知道错在哪里") def test_zero_division_error(a, b): return a / b for i in range(1000): log.error('错误信息') log.critical('严重错误信息') test_zero_division_error(1, 0) log.debug('调试信息') log.info('普通信息') log.success('成功信息') log.warning('警告信息') 
总结
以上就是勇哥今天为各位小伙伴准备的内容，如果你想了解更多关于Python自动化测试的知识和技巧，欢迎关注我：公众号\博客\CSDN\B站：测试玩家勇哥；我会不定期地分享更多的精彩内容，如果有任何问题或建议，请随时留言讨论。谢谢大家的阅读！！
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最后
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勇哥，10年落魄测试老司机，技术栈偏python，目前在一家超大型房产公司担任自动化测试主管，日常工作比较繁杂，主要负责自动化测试，性能测试、软件质量管理及人员管理。工作之余专注于为粉丝进行简历修改、面试辅导、模拟面试、资料分享、一对一自动化测试教学辅导等副业发展。目前已服务十多位小伙伴，取得高薪offer。
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