在Python项目中使用loguru记录日志
loguru 是一个 Python 日志记录 第三方开源库，相比与 Python 原生的 logging 模块，loguru 提供了更简单、更强大、更优雅的日志记录方式。它是对 Python 标准库logging的替代方案，具有开箱即用、功能丰富、配置灵活等特点。
1. loguru的基本使用
- 官方手册: https://loguru.readthedocs.io/en/stable/overview.html
- Pypi说明 https://pypi.org/project/loguru/
- 推荐在虚拟环境中安装依赖库文件，避免对全局环境产生污染。 安装方法：
pip install loguru
1.1 安装loguru
参考 Python虚拟环境管理器miniforge 创建好虚拟环境，然后安装loguru包。
# 创建虚拟环境
[root@localhost ~]# /srv/miniforge/bin/conda create --name python3.10.16 python=3.10.16
# 查看当前的虚拟环境列表
[root@localhost ~]# /srv/miniforge/bin/conda env list
# conda environments:
#
base /srv/miniforge
python3.10.16 /srv/miniforge/envs/python3.10.16
supervisorpython3.10.16 /srv/miniforge/envs/supervisorpython3.10.16
[root@localhost ~]#我们在python3.10.16虚拟环境下安装loguru:
[root@localhost ~]# /srv/miniforge/envs/python3.10.16/bin/pip freeze
# 安装第三方包loguru
[root@localhost ~]# /srv/miniforge/envs/python3.10.16/bin/pip install loguru
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting loguru
Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/0c/29/0348de65b8cc732daa3e33e67806420b2ae89bdce2b04af740289c5c6c8c/loguru-0.7.3-py3-none-any.whl (61 kB)
Installing collected packages: loguru
Successfully installed loguru-0.7.3
WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager, possibly rendering your system unusable. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv. Use the --root-user-action option if you know what you are doing and want to suppress this warning.
[root@localhost ~]# /srv/miniforge/envs/python3.10.16/bin/pip freeze
loguru==0.7.3
[root@localhost ~]#可以看第三方包loguru已经安装成功了！其版本是0.7.3 。
1.2 最简单的使用
[root@localhost ~]# /srv/miniforge/envs/python3.10.16/bin/python
Python 3.10.16 (main, Dec 11 2024, 16:24:50) [GCC 11.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from loguru import logger
>>>
>>> logger.debug("That's it, beautiful and simple logging!")
2025-10-30 22:08:13.981 | DEBUG | __main__:<module>:1 - That's it, beautiful and simple logging!
>>>此时，会在标准输出里面输出一行debug日志。
看一下截图：
可以看到漂亮的日志输出！
1.3 输出不同级别的日志
loguru提供了七层日志层级，或者说七种日志类型。
生产环境中，常常在不同场景下使用不用的日志类型，用于处理各种问题。
每种类型的日志有一个整数值，表示日志层级，称为log level no。
TRACE (5): 用于记录程序执行路径的细节信息，以进行诊断。
DEBUG (10): 开发人员使用该工具记录调试信息。
INFO (20): 用于记录描述程序正常操作的信息消息。
SUCCESS (25): 类似于INFO，用于指示操作成功的情况。
WARNING (30): 警告类型，用于指示可能需要进一步调查的不寻常事件。
ERROR (40): 错误类型，用于记录影响特定操作的错误条件。
CRITICAL (50): 严重类型，用于记录阻止核心功能正常工作的错误条件。
尝试输出不同级别的日志，在Python控制台运行以下代码：
logger.trace("A trace message.")
logger.debug("A debug message.")
logger.info("An info message.")
logger.success("A success message.")
logger.warning("A warning message.")
logger.error("An error message.")
logger.critical("A critical message.")输出如下：
如果你在linux的终端上，可以看到不同类型的日志，已经有不同的颜色加以区分，默认的配置已经很方便的让我们识别和使用了。
请注意，上述输出不包括TRACE级别的日志信息 logger.trace("A trace message.")的信息没有输出。这是因为Loguru默认使用DEBUG作为其最低日志级别，导致任何严重性低于DEBUG的日志信息都会被忽略。
如果您想更改默认级别，可以使用下面所示的add()方法的级别参数：
import sys
from loguru import logger
# 移除默认处理器（可选，避免重复输出）
logger.remove()
# 添加新处理器，指定级别为 TRACE
logger.add(sys.stdout, level="TRACE")此时再执行之前的日志输出就可以看到TRACE级别的信息输出了：
再尝试修改日志级别为INFO，然后输出相关日志：
# 移除默认处理器（可选，避免重复输出）
logger.remove()
# 添加新处理器，指定级别为 INFO
logger.add(sys.stdout, level="INFO")此时再输出日志：
可以看到logger.trace("A trace message.")和logger.debug("A debug message.")的日志都未输出。
通过以上实验，可以根据实际需求调整不同的日志级别输出。
参考：