Spring 开发者，你有没有试过 Python 日志框架？

作为一名 spring 开发者，你可能已经熟练掌握了 Log4j、Logback 等 Java 日志框架。但是，你有没有尝试过 python 的日志框架呢？

Python 作为一门高级编程语言，拥有丰富的第三方库，其中就包括了多款优秀的日志框架。在本文中，我们将介绍 Python 的日志框架以及如何在 Spring 项目中使用它们。

Python 日志框架简介

Python 的日志框架可以分为两类：标准库日志和第三方日志。标准库日志包含了 logging 模块，它提供了基本的日志功能，可以满足大部分应用场景的需求。而第三方日志则包括了多款优秀的日志框架，如 Loguru、Logbook、Python-logging-RabbitMQ 等，它们在 logging 的基础上提供了更多的功能和扩展。

本文将以 logging 和 Loguru 两款日志框架为例，介绍它们的使用方法以及在 Spring 项目中的应用。

logging

logging 是 Python 标准库中的日志模块，提供了基本的日志功能。下面我们来看一个简单的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, fORMat="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.debug("debug message")
logger.info("info message")
logger.warning("warning message")
logger.error("error message")
logger.critical("critical message")

上面的示例中，我们首先通过 basicConfig 方法设置了日志级别和日志格式，然后通过 getLogger 方法获取了一个 logger 对象，最后通过 logger 对象输出了 5 条不同级别的日志。

输出结果如下：

2022-01-01 00:00:00,000 - DEBUG - debug message
2022-01-01 00:00:00,000 - INFO - info message
2022-01-01 00:00:00,000 - WARNING - warning message
2022-01-01 00:00:00,000 - ERROR - error message
2022-01-01 00:00:00,000 - CRITICAL - critical message

可以看到，logging 提供了基本的日志级别（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL）以及格式化输出的功能，但它的扩展能力较弱，无法满足一些高级的需求。

Loguru

Loguru 是一款基于 logging 的第三方日志框架，它提供了更加丰富的功能和扩展。下面我们来看一个使用 Loguru 的示例：

from loguru import logger

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

logger.debug("debug message")
logger.info("info message")
logger.warning("warning message")
logger.error("error message")
logger.critical("critical message")

上面的示例中，我们首先通过 add 方法添加了一个输出到文件的 handler，并设置了文件的大小限制，然后通过 logger 对象输出了 5 条不同级别的日志。

输出结果如下：

2022-01-01 00:00:00.000 | DEBUG    | __main__:<module>:6 - debug message
2022-01-01 00:00:00.000 | INFO     | __main__:<module>:7 - info message
2022-01-01 00:00:00.000 | WARNING  | __main__:<module>:8 - warning message
2022-01-01 00:00:00.000 | ERROR    | __main__:<module>:9 - error message
2022-01-01 00:00:00.000 | CRITICAL | __main__:<module>:10 - critical message

可以看到，Loguru 的输出格式更加美观，而且它提供了更多的配置选项，如输出到文件、邮件、Slack 等。

在 Spring 项目中使用 Python 日志框架

在 Spring 项目中使用 Python 日志框架并不难，我们只需要在项目中添加 Python 解释器以及相应的依赖包，然后就可以愉快地使用 Python 日志框架了。

下面我们以 Loguru 为例，在 Spring Boot 项目中使用 Loguru。

首先，在项目的 pom.xml 文件中添加 Python 解释器的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.python</groupId>
    <artifactId>jython-standalone</artifactId>
    <version>2.7.2</version>
</dependency>

然后，在项目的 application.properties 文件中添加 Loguru 的配置：

# Loguru
python.home=/usr/local/python
loguru.config.path=/path/to/config.py

其中，python.home 指定了 Python 解释器的安装路径，loguru.config.path 指定了 Loguru 的配置文件路径。

最后，在 Spring Boot 项目中使用 Loguru：

import org.python.core.PySystemState;
import org.python.util.PythonInterpreter;

public class LoguruTest {
    public static void main(String[] args) {
        PySystemState.initialize(System.getProperties(), new Properties(), new String[]{});
        PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();

        interpreter.exec("from loguru import logger
"
                + "logger.add("file.log", rotation="500 MB")");

        interpreter.exec("logger.debug("debug message")");
        interpreter.exec("logger.info("info message")");
        interpreter.exec("logger.warning("warning message")");
        interpreter.exec("logger.error("error message")");
        interpreter.exec("logger.critical("critical message")");
    }
}

在上面的示例中，我们首先通过 PySystemState.initialize 方法初始化了 Python 解释器，然后通过 PythonInterpreter 类创建了一个 interpreter 对象，最后通过 interpreter.exec 方法执行了 Loguru 的初始化和输出日志的代码。

总结

本文介绍了 Python 的日志框架以及如何在 Spring 项目中使用它们。logging 提供了基本的日志功能，但扩展能力较弱；而 Loguru 则是一款功能丰富的第三方日志框架，可以满足更多的需求。在实际应用中，可以根据项目的需求选择合适的日志框架，并通过 Python 解释器在 Spring 项目中使用它们。