Python知名日志库:谁是你的最佳选择?

2023-12-30 14:43:04


前言

在这里插入图片描述

如果用python写一些简单或者临时用的小工具,代码只是几个函数,一个py文件的话,
那么,你不用考虑日志库,想显示什么信息,直接用print就可以了。

不过,对于稍微具规模的程序(特别是多线程的服务端程序),特别是GUI的程序,
如果没有日志的话,不仅开发的过程中难以调试,实际部署之后也无法在客户使用出现问题时及时对应。

Python标准库中虽然有logging模块,但是功能相对简陋。
本篇介绍几个python中比较知名日志库,需要给自己的代码添加日志时,可以参考。

1. 日志的主要功能

日志不是软件功能的必需品,但是对于软件开发和维护具有至关重要的作用,其主要的作用在于:

  1. 问题追踪和调试:当程序出现错误或异常行为时,日志可以提供关于何时以及在哪里发生问题的详细信息,对于识别、隔离和修复错误很有帮助。
  2. 审计和合规性:提供详细的操作记录,用于证明系统是否符合规定。
  3. 系统监控和预警:通过分析日志,了解系统的运行状态,如服务的使用情况、性能瓶颈等;当检测到异常模式或潜在问题时,日志可以用于触发警报。
  4. 业务分析:记录了系统的所有活动,可以用于分析用户行为、业务趋势等。
  5. 安全性:在安全事件发生后,日志可以提供关于攻击者如何进入系统、他们做了什么等信息,对于进行事后分析和改进系统安全性非常重要。
  6. 故障恢复:如果系统出现故障,日志可以帮助理解故障发生前的系统状态,从而有助于数据恢复。

良好的日志实践可以提高软件的可靠性、可维护性和安全性。
不过,需要注意的是,过度日志记录可能会对系统性能产生影响,因此还需要合理平衡日志的详细程度和系统性能。

2. loguru:让日志变得简单

loguru 是一个旨在通过简单而直观的API,使日志记录变得简单和愉快。
安装方式:

$ pip install loguru

loguru开箱即用,和使用标准库一样方便
在这里插入图片描述

loguru的一些主要特点包括:

  1. 简单易用:只需导入loguru并调用相应的函数即可,无需复杂的配置。
  2. 自动格式化:自动为日志消息添加时间戳、日志级别等信息,减少编写日志记录代码的工作量,并使日志更加易于阅读和分析。
  3. 强大的日志级别控制:根据需要输出不同级别的日志,更好地控制日志的详细程度,可轻松调整日志级别。
  4. 输出目标灵活性:日志消息可输出到多个目标,如控制台、文件、网络等。
  5. 异常追踪:自动捕获和记录异常信息,并将其与日志消息一起输出,帮助用户快速定位和解决问题。
  6. 彩色输出支持:在控制台输出中添加颜色,使日志更易于阅读和区分。
  7. 上下文管理:可自定义上下文信息添加到日志消息中,有助于更好地理解和分析日志,特别是在处理复杂系统和多线程环境时。

3. structlog:结构化日志

structlog的设计目标是为结构化日志输出提供简洁而强大的接口。
结构化日志输出与传统的文本日志相比,可以提供更丰富、更易于解析和处理的信息。
安装方式:

$ pip install structlog

console_renderer.png

structlog的一些主要特点包括:

  1. 结构化日志记录:可使用Python字典来记录日志,方便添加各种类型的数据(如字符串、数字、异常对象等)到日志中,并使这些数据在后续处理时仍然保持其原始结构和类型。
  2. 灵活的配置:根据需要选择不同的日志输出格式、处理器和渲染器。例如,用户可以将日志输出到控制台、文件、网络等不同的目标,也可以使用JSON、CSV等常用格式来输出日志。
  3. 与标准库兼容:与Python的标准库logging兼容,用户可以轻松地将现有的logging代码迁移到structlog,或者同时使用这两个库。
  4. 性能优化:在性能上进行了优化,尽量减少日志记录对程序性能的影响。
  5. 扩展性强:具有良好的扩展性,方便地添加自定义的处理器和渲染器,以实现特定的日志处理需求。
  6. 易于使用API设计得简洁明了,使得用户可以快速上手并有效地使用它。

4. logbook:一个很酷的日志库

logbook的设计初衷是用来取代Python的标准库日志模块logging
安装方式:

$ pip install Logbook

与标准库中的日志库相比,logbook有以下一些优点:

  1. 更简洁的API:相较于logging模块的复杂API,logbook提供了更简洁、易用的API。
  2. 更好的默认设置logbook的默认设置比logging更合理。
  3. 上下文感知记录logbook可以方便地记录上下文信息,如请求ID、用户ID等。而标准库logging模块则需要额外配置才能实现类似功能。
  4. 灵活的日志处理器logbook支持多种日志处理器,可以轻松地将日志发送到文件、控制台、邮件、数据库等。
  5. 性能优化logbook在性能上经过优化,相较于logging模块,其对应用程序的性能影响较小。
  6. 集成异常追踪logbook会自动集成异常的堆栈追踪信息,无需手动添加。而logging模块则需要通过配置来实现此功能。
  7. 线程和进程安全logbook是线程和进程安全的,可以在多线程或多进程环境中安全地使用,而logging模块在多线程环境下可能需要额外的同步措施。
  8. 易于扩展和定制logbook的设计使得它易于扩展和定制。

5. python-json-logger:json格式日志

顾名思义,python-json-logger是一个用于记录JSON格式日志的库。
使用 JSON格式,是为了让日志更容易被各种编程语言读取。
安装方式:

$ pip install python-json-logger

python-json-logger的主要特点包括:

  1. JSON格式日志记录:将日志记录为JSON格式,易于解析和存储。同时,也方便与其他系统和服务进行集成。
  2. 可配置的日志格式:根据需要配置日志格式,包含各种字段和信息,如时间戳、日志级别、线程名称等。
  3. 多个日志处理器支持:可以将日志输出到不同的目标,如文件、控制台、远程服务器等。
  4. 异步日志记录:支持异步日志记录,意味着可以在后台线程中处理日志记录任务,避免阻塞主线程的执行。
  5. 上下文信息添加:可以在日志记录时添加额外的上下文信息,如用户ID、请求ID等。
  6. 灵活的过滤和级别控制:灵活的过滤和级别控制机制。根据需要设置不同的日志级别,并定义过滤器来筛选需要记录的日志消息。
  7. 与标准库兼容:与Python标准库的logging模块兼容。

6. 结论

以上4个日志库是目前github上最受欢迎的python日志库,其中logurustar数远远高于其他3个。
不过,选择哪个库,它的star数并不是唯一的标准,是否符合我们的应用场景更加重要。

对于loguru来说,它适用于需要简单、轻量级和易于使用的日志功能的场景。
若你的项目是小型到中型的规模,日志需求比较简单,且开发者也不想花费过多时间在日志配置上,
那么,loguru是一个很好的选择,它提供了合理的默认配置。

对于structlog来说,它适用于需要高度结构化日志的场景。
如果你的项目是大型、分布式系统或微服务的架构,其中日志需要在多个组件和服务之间进行传递和处理,
那么,structlog是一个很好的选择。

对于logbook来说,它适用于需要高度灵活和可配置日志功能的场景。
如果你的项目是中型到大型的规模,其中需要对日志进行更精细的控制和管理,
或者对于需要替换标准库logging并寻求更多功能和改进性能的项目来说,
logbook是一个很好的选择。

对于python-json-logger来说,它适用于需要以JSON格式记录日志的场景。
如果你的项目需要将日志与其他系统或服务进行集成(特别是那些使用JSON作为数据交换格式),
或者说随时需要对日志进行分析、监控或审计时,python-json-logger是一个很好的选择。


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