本文旨在解决在使用 loguru 进行日志记录时，python 异常信息仅输出到终端，而未记录到日志文件的问题。通过分析异常处理机制，解释了 loguru 无法自动捕获未处理异常的原因，并介绍了使用 @logger.catch 装饰器来捕获并记录这些异常的方法，确保所有错误信息都能被完整地记录到日志文件中，方便问题排查和系统监控。
在使用 Loguru 进行 Python 日志记录时，你可能会遇到一个问题：常规的日志信息（如 `logger.info()` 或 `logger.debug()` 输出的内容）能够同时输出到终端和日志文件，但 Python 运行时产生的未捕获的异常（Exceptions）却只显示在终端，而不会写入日志文件。这使得在排查问题时，无法从日志文件中获取完整的错误信息。**问题分析：Python 异常处理机制**要理解这个问题，需要了解 Python 的异常处理机制。当 Python 代码中出现异常，且没有使用 `try…except` 语句进行捕获时，该异常会被 Python 解释器的默认异常处理钩子 `sys.excepthook()` 捕获。这个钩子会将异常信息输出到标准错误输出 `sys.stderr`，然后程序终止。Loguru 默认情况下只记录通过 `logger` 对象显式输出的信息，并不会自动捕获 `sys.stderr` 中的内容。因此，未被 `try…except` 捕获的异常信息，虽然会在终端显示（因为终端通常会显示 `sys.stdout` 和 `sys.stderr` 的内容），但不会被 Loguru 记录到日志文件中。**解决方案：使用 `@logger.catch` 装饰器**Loguru 提供了一个方便的装饰器 `@logger.catch`，用于捕获未处理的异常并将其记录到所有配置的日志接收器（sinks）中。`@logger.catch` 实际上是在被装饰的函数外部包裹了一个 `try…except` 块。当函数内部发生未捕获的异常时，`except` 块会捕获该异常，并使用 `logger.exception()` 方法将异常信息记录到日志中。**使用示例：**“`pythonfrom loguru import loggerdef divide(): try: result = 1 / 0 # 模拟除零错误 return result except Exception as e: logger.error(f”除法运算发生错误: {e}”) return None@logger.catchdef main(): result = divide() if result is not None: logger.info(f”结果: {result}”) else: logger.warning(“divide函数返回了None”)if __name__ == “__main__”: logger.add(“error.log”, rotation=”500 MB”, level=”DEBUG”) # 配置日志文件 main()
在这个例子中，@logger.catch 装饰器装饰了 main() 函数。如果 main() 函数内部（包括它调用的 divide() 函数）发生任何未捕获的异常，@logger.catch 就会捕获该异常，并将其记录到配置的日志文件 “error.log” 中。
运行结果分析
运行上述代码后，如果 error.log 文件不存在，则会被创建。该文件内容类似如下：
2024-01-01 10:00:00.000000 | ERROR | __main__::15 - 除法运算发生错误: division by zero2024-01-01 10:00:00.000000 | ERROR | __main__:main:11 - An exception was caught!Traceback (most recent call last): File "test.py", line 11, in main result = divide() File "test.py", line 5, in divide result = 1 / 0 # 模拟除零错误ZeroDivisionError: division by zero
可以看到，error.log 文件中不仅记录了我们使用 logger.error() 显式记录的错误信息，还记录了完整的异常堆栈信息，这对于调试和问题排查非常有帮助。
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最佳实践：
装饰 main() 函数： 通常，建议将 @logger.catch 装饰器应用于程序的入口函数，例如 main() 函数，以确保捕获所有未处理的异常。细粒度控制： 对于某些特定的函数，如果希望更精细地控制异常处理，可以使用 try…except 块，并在 except 块中使用 logger.exception() 记录异常信息。logger.exception() 会自动记录异常信息和堆栈跟踪，相当于 logger.error(e, exc_info=True)。配合 try…except 使用： 即使使用了 @logger.catch，也建议在适当的地方使用 try…except 块来处理可预见的异常，并进行相应的处理或恢复。这有助于提高程序的健壮性和用户体验。配置多个 sinks： 可以配置多个 sinks，例如同时输出到终端和文件，以便在开发和生产环境中都能方便地查看日志信息。
总结：
通过使用 Loguru 的 @logger.catch 装饰器，可以方便地捕获并记录 Python 程序中未处理的异常，从而确保所有错误信息都能被完整地记录到日志文件中。这对于调试、问题排查和系统监控至关重要。在实际应用中，应根据具体情况，灵活运用 @logger.catch 和 try…except 块，以实现最佳的异常处理效果。
以上就是使用 Loguru 捕获并记录 Python 异常到日志文件的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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