作者：Harkerbest
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如果你还在为Python自带日志库logging的复杂配置而感到厌烦，又或者依旧使用print()来输出程序日志，那么轻量级日志库Loguru将是你的最佳选择！它具备以下特点：
- 无需复杂的配置，几行代码就可以上手
- 可以区分不同类型的日志：正常，警告，错误，严重
- 可以轻松地指定日志文件格式、名称
- 可以将不同类型的日志存入不同的文件中
- 支持异步、线程安全、进程安全
- 支持string format格式
- ……
安装
一如既往地简单，使用pip即可，在命令提示符键入以下命令即可
pip install loguru教程
只需要下面这些简单的例子你就能知道使用Loguru有多便捷！
简单输出
from loguru import logger
logger.info("一个普通的info信息")上述代码运行结果如下
2023-07-13 22:01:12.982 | INFO | __main__:<module>:1 - 一个普通的info信息
没错，输出一个包含基本信息的日志仅仅需要这两行代码，就像print一样方便。那么，如果要把日志保存到指定文件中呢？
保存日志文件
from loguru import logger
logger.add("out_put.log")
logger.info("这条日志将会被写入文件")执行后，像上面那样的日志就会被保存到文件out_put.log中，当然，你也可以写入完整的路径用以指定文件的保存位置。
不同级别的日志信息
为了区分日志信息的重要性，程序输出日志时会把信息按相应的等级输出，Loguru中使用不同的函数来输出不同级别的信息。支持的级别有这七种（括号中的整数表示日志层级Log level no，数值越大，层级越高）：
- 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。
对应的输出函数如下：
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.")输出效果如图：
未完待续……