Курс Python → Логирование с Loguru

Loguru — это инструмент для логирования данных в Python, который предоставляет удобный и простой способ записи информации о работе программы. В отличие от стандартной библиотеки logging, многие разработчики предпочитают использовать Loguru из-за его простоты и удобства. Стандартная библиотека logging может быть громоздкой и неудобной в использовании из-за необходимости настройки различных параметров логирования и управления файлами логов, в то время как Loguru предлагает более интуитивный подход.

Одним из основных преимуществ Loguru является широкий спектр настроек форматирования логов. Разработчики могут легко настраивать внешний вид логов, добавляя информацию о времени, уровне логирования, модуле и функции, вызвавших запись лога, и многое другое. Это делает процесс отслеживания и анализа логов более удобным и информативным.

Кроме того, Loguru предлагает удобные функции, такие как архивирование файлов с логами. Это позволяет автоматически архивировать старые лог-файлы, чтобы сохранить место на диске и обеспечить более удобное управление логами. Такие функции помогают оптимизировать процесс логирования и сделать его более эффективным.


from loguru import logger

logger.add("file_{time}.log", rotation="500 MB") # Настройка ротации логов
logger.info("This is an informational message") # Запись информационного лога
logger.warning("This is a warning message") # Запись предупреждающего лога

Пример кода выше демонстрирует использование Loguru для настройки ротации логов и записи различных уровней логов. С помощью этой библиотеки разработчики могут легко управлять логами своих программ, настраивать их в соответствии с потребностями проекта и обеспечивать более удобное отслеживание работы приложения.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Проверка переменных окружения в Python
  2. Удаление ссылок в Python
  3. Класс-оболочка для словарей
  4. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  5. Метод matmul для умножения матриц
  6. Работа с модулем random
  7. Работа с deque из collections
  8. Обработка исключений
  9. Сложные типы данных в Python
  10. Python Аргументы по умолчанию
  11. Списковые включения в Python
  12. Метод ior для битовых операций
  13. Оператор Walrus: правильное использование
  14. Поиск наиболее частого элемента
  15. Необязательные аргументы в Python
  16. Генераторы в Python
  17. Метаклассы в Python
  18. Контекстный менеджер в Python
  19. Установка и использование модуля «howdoi»
  20. Использование эмодзи в Python
  21. Блок else в обработке исключений
  22. Преобразование символов в нижний регистр
  23. Оператор «is not» в Python
  24. Работа с часовыми поясами в Python.
  25. %pinfo: получение информации об объекте
  26. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  27. Декораторы в Python
  28. Создание словаря через dict comprehension
  29. Counter() — подсчет элементов
  30. Работа с массивами в Python
  31. Работа со строками
  32. Проверка элемента в множестве.
  33. Замена подстроки
  34. Генераторы в Python
  35. Логирование в Python
  36. Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
  37. Объединение объектов в Python
  38. Оператор is в Python
  39. Работа с базами данных SQLite
  40. Стать Python-разработчиком
  41. Python reversed() функция
  42. Работа с асинхронными задачами в Python
  43. Удаление дубликатов из списка
  44. Блок else в циклах Python
  45. Проблемы с dict в Python
  46. Списковое включение в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний