本文主要是介绍新手教学系列——利用 Loguru 对日志进行分类处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在现代应用程序中，日志记录是确保系统健康运行的关键因素之一。尤其在复杂的系统中，我们可能需要将日志按不同的需求进行分类和处理。Loguru 作为一款功能强大的日志库，提供了灵活的日志记录方式。今天，我们将探讨如何使用 Loguru 的过滤功能来分类处理系统日志和关键节点日志，以满足特定需求。
需求场景
假设我们有两个主要的日志需求： 1. 标准系统日志：记录系统的常规信息，如运行状态和普通操作。 2. 关键节点日志：在系统的关键节点记录 Elasticsearch 相关的日志，以便进行详细分析和追踪。
配置 Loguru 记录系统日志和 Elasticsearch 日志
在使用 Loguru 之前，我们需要先进行基础配置，确保日志记录的准确性和有效性。下面的配置代码展示了如何设置不同的日志处理方式：
# 移除默认的日志处理器
logger.remove()# 配置标准系统日志处理器
logger.add(sys.stderr, # 将日志输出到标准错误流level=env.str('LOGGER_LEVEL', 'INFO'), # 日志级别，通过环境变量设置，默认为 INFOformat=env.str('LOGURU_FORMAT', DEFAULT_LOG_FORMAT), # 日志格式，通过环境变量设置，使用默认格式backtrace=env.bool('LOGURU_BACKTRACE', True), # 是否启用堆栈回溯diagnose=env.bool('LOGURU_DIAGNOSE', True), # 是否启用诊断信息filter=lambda record: record["extra"].get("write_tag") is None, # 过滤器：只记录没有 write_tag 的日志
)# 配置 Elasticsearch 日志处理器
logger.add(os.path.join(LOGS_PATH, 'task.log'), # 将日志输出到指定的文件level=env.str('ES_LOG_LEVEL', 'INFO'), # Elasticsearch 日志级别，通过环境变量设置，默认为 INFOrotation=env.str('TASK_LOG_ROTATION', '500 MB'), # 日志文件轮换策略，达到 500 MB 后轮换format='{message}', # Elasticsearch 日志格式，只记录消息部分filter=lambda record: record["extra"].get("write_tag") == 'elasticsearch', # 过滤器：只记录 write_tag 为 'elasticsearch' 的日志
)# 配置异常处理选项
logger.opt(exception=True)
如何使用 Loguru 进行日志记录
在实际使用中，我们可以通过绑定 write_tag 来区分日志的目标。例如，若我们要记录 Elasticsearch 相关日志，可以这样进行配置：
# 绑定 write_tag，并记录 Elasticsearch 日志
logger.bind(write_tag="elasticsearch").info(orjson.dumps(es_log).decode('utf-8'))便利性
Loguru 的设计旨在提供一种简单且无感的日志记录方式。通过直接从 loguru 模块导入 logger 对象，我们可以很方便地在代码中记录各种日志信息，而无需复杂的配置。通过 write_tag，我们能够标记日志的目标，使得日志的处理更加高效和精准。
总结
使用 Loguru 进行日志分类处理不仅能够提高系统的可维护性，还能帮助我们在关键节点进行有效的监控和分析。通过合理配置日志处理器和过滤器，我们可以确保系统日志和关键节点日志的准确记录，从而更好地理解和优化系统的运行状态。
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