Loguru项目中获取格式化异常堆栈的技术实现
2025-05-10 16:08:33作者:郜逊炳
背景介绍
Loguru是一个Python日志库,以其简单易用和强大的功能受到开发者欢迎。在实际应用中,我们经常需要将日志信息序列化为JSON格式,以便于后续处理和存储。然而,Loguru默认提供的异常堆栈信息格式较为简单,无法直接获取其内置的格式化异常堆栈。
问题分析
在日志记录过程中,特别是处理异常时,我们通常需要详细的堆栈跟踪信息。Loguru内部使用了一个名为better_exceptions
的库来格式化异常输出,但官方并未提供直接获取这些格式化结果的API。
技术解决方案
基础实现
通过深入分析Loguru源码,我们发现可以通过其内部模块_better_exceptions
中的ExceptionFormatter
类来实现格式化异常堆栈的获取:
from loguru._better_exceptions import ExceptionFormatter
def get_formatted_traceback(exc_type, exc_value, exc_traceback):
formatter = ExceptionFormatter(backtrace=True, diagnose=True)
return '\n'.join(formatter.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback))
完整日志序列化方案
结合Loguru的序列化功能,我们可以构建一个完整的日志处理方案:
- 时间戳处理:使用ISO 8601格式记录精确到毫秒的时间
- 路径信息处理:提取文件路径、模块名、函数名和行号
- 异常处理:区分普通错误和异常情况
- Jupyter环境适配:特殊处理Jupyter notebook中的日志记录
def serialize(record):
# 获取时间戳
timestamp = record["time"].isoformat(timespec='milliseconds')
# 处理路径信息
file_path = record["file"].path
module_name = record["module"]
function_name = record["function"]
line_number = record["line"]
path_info = f"{module_name}:{function_name}:{line_number}"
# 处理异常信息
error = record["exception"]
if error:
formatter = ExceptionFormatter(backtrace=True, diagnose=True)
formatted_traceback = formatter.format_exception(
error.type, error.value, error.traceback
)
exception = {
"type": error.type.__name__,
"value": str(error.value),
"traceback": "".join(formatted_traceback),
}
else:
exception = None
# 构建日志数据结构
log_data = {
"time": timestamp,
"level": record["level"].name,
"path": path_info,
"message": record["message"],
"exception": exception,
}
return json.dumps(log_data)
彩色日志输出
为了提升日志可读性,我们可以为不同级别的日志添加颜色标记:
def colorize_json_string(json_str):
# 定义颜色代码
colors = {
"DEBUG": "\033[36m", # 青色
"INFO": "\033[37m", # 白色
"WARNING": "\033[33m", # 黄色
"ERROR": "\033[31m", # 红色
"CRITICAL": "\033[37;41m" # 白字红底
}
# 根据日志级别应用不同颜色
level_match = re.search(r'"level": "([^"]+)"', json_str)
if level_match:
level = level_match.group(1)
color = colors.get(level, "\033[0m")
json_str = re.sub(
r'("message": ")(.*?)(")',
rf'\1{color}\2\033[0m\3',
json_str
)
return json_str
实际应用
将上述组件整合到Loguru日志记录器中:
def configure_logger():
logger.remove()
def serialize_record(record):
record["extra"]["serialized"] = colorize_json_string(serialize(record))
logger.patch(serialize_record)
logger.add(
sys.stderr,
format="{extra[serialized]}",
backtrace=True,
diagnose=True
)
return logger
技术要点总结
- 异常堆栈格式化:通过Loguru内部API获取格式化的异常堆栈信息
- 结构化日志:将日志信息转换为结构化的JSON格式
- 环境适配:特殊处理Jupyter notebook等特殊环境
- 可视化增强:为不同级别的日志添加颜色标记,提升可读性
- 性能考虑:仅在需要时格式化异常堆栈,避免不必要的性能开销
注意事项
- 使用内部API(
_better_exceptions
)可能存在版本兼容性问题 - 彩色输出在部分终端可能无法正常显示
- 在生产环境中应考虑关闭diagnose选项以避免敏感信息泄露
- 序列化大量日志时应注意性能影响
这种实现方式既保留了Loguru的简洁性,又提供了强大的日志处理能力,特别适合需要结构化日志和详细异常信息的应用场景。
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