Курс Python → Логирование с Loguru

Loguru — это инструмент для удобного и простого логирования данных в Python. В отличие от встроенной библиотеки logging, которую многие разработчики считают неудобной из-за сложных конфигураций, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов, Loguru предоставляет более удобный и гибкий подход к логированию.

Основные преимущества Loguru включают в себя широкие настройки форматирования логов, простоту использования и поддержку множества функций. Например, библиотека позволяет легко настраивать формат вывода сообщений, уровни логирования и ротацию файлов логов. Также Loguru поддерживает такие функции, как архивирование файлов с логами, что делает процесс логирования еще более удобным и эффективным.

Пример использования Loguru для логирования данных:


from loguru import logger

logger.add("file.log", rotation="500 MB")

def some_function():
    logger.debug("This is a debug message")
    logger.info("This is an info message")
    logger.warning("This is a warning message")
    logger.error("This is an error message")
    logger.critical("This is a critical message")

В данном примере мы импортируем модуль logger из библиотеки Loguru и настраиваем ротацию файлов логов по размеру. Затем определяем функцию some_function(), в которой выводим различные уровни логирования с помощью методов logger.debug(), logger.info(), logger.warning(), logger.error() и logger.critical(). Таким образом, с помощью Loguru можно легко и удобно осуществлять логирование данных в приложениях на Python.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Удаление элемента по индексу
  2. Работа с прокси в Python
  3. Оператор (*) в Python
  4. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  5. split() без разделителя
  6. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  7. Метод __iand__ для пользовательских классов
  8. Вложенные функции в Python
  9. Управление браузером с Selenium
  10. Поиск подстроки в строке
  11. Передача словаря через **kwargs
  12. Возврат нескольких значений
  13. Разделение списка на гнппы
  14. Удаление знаков препинания в Python
  15. Очистка списка от False, None, 0, «»
  16. OrderedDict — упорядоченный словарь
  17. Построение графиков в терминале с bashplotlib
  18. Работа с словарями в Python
  19. Изучение объектов с помощью dir()
  20. Библиотека schedule: планировщик задач
  21. Логические операторы в Python
  22. Проверка кортежей.
  23. Создание файла с проверкой ошибки
  24. Применение функции к списку
  25. Получение ID текущего процесса
  26. Объединение списков в строку
  27. Переменная с нижним подчеркиванием
  28. Протокол управления контекстом
  29. Модуль antigravity: генерация координат
  30. Списковый компрехеншен.
  31. Создание тестовых данных с Faker
  32. Создание лямбда-функций
  33. Python enumerate() для работы с индексами
  34. Константы в модуле cmath
  35. Анализ кода — Python
  36. Оформление кода по PEP 8
  37. Оболочка Python
  38. Обновление шаблона base.html
  39. Удаление эмодзи с помощью pandas
  40. Операции с числами в Python
  41. Работа с collections.Counter
  42. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  43. Проверка на палиндром
  44. Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict

Marketello читают маркетологи из крутых компаний