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這篇文章將為大家詳細講解有關python如何使用nb_log模塊捕獲日志,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
我想寫一個日志模塊,首選是python內置的logging模塊,接著查找外部的第三方模塊,一眼看到我們中國人寫的模塊nb_log。估計是”牛逼的日志“,這不得不說相當”嚴謹“。倒也符合我的口味,pypi的地址如下:
nb-log · PyPIvery sharp color display,monkey patch bulitin print and high-performance multiprocess safe roating file handler,other handlers includeing dintalk ,email,kafka,elastic and so onhttps://pypi.org/project/nb-log/
怎么說呢?模塊介紹的全文相當口水話,看起來相當業余,吹牛成分極大,但非常符合我的口味!物以類聚大概說的就是這事,不信你看該官方描述(只是冰山一角):
文章中還有許多對比,比如將其他模塊或者一些博客文章直接拉出來槍斃,看起來極其囂張,哪個中槍就不說了,反正很符合我的口味!現在就按照”官方文檔“去使用吧!
pip install nb_log
如下圖,安裝過程中還有些安裝不成功的提示,不過最后萬事大吉:
如圖所示,對print()也會進行跳轉,因為作者喜歡日志,不喜歡print()。
import nb_log print("我是 nb_log !!!")
print("導入nb_log前,我print很普通") from nb_log import get_logger print("導入nb_log后,我print牛逼了 !!!") logger = get_logger('lalala') logger.debug("我叫debug") logger.info("我叫info") logger.warning("我叫warning") logger.error("我叫error") logger.critical("我叫critical")
未避免錯誤,修改如下:
from multiprocessing import Process from nb_log import LogManager, get_logger # 指定log_filename不為None 就自動寫入文件了,并且默認使用的是多進程安全的切割方式的filehandler。 # 默認都添加了控制臺日志,如果不想要控制臺日志,設置is_add_stream_handler=False # 為了保持方法入場數量少,具體的切割大小和備份文件個數有默認值, # 如果需要修改切割大小和文件數量,在當前python項目根目錄自動生成的nb_log_config.py文件中指定。 # logger = LogManager('ha').get_logger_and_add_handlers(is_add_stream_handler=True, # log_filename='ha.log') # get_logger這個和上面一句一樣。但LogManager不只有get_logger_and_add_handlers一個公有方法。 logger = get_logger(name="all_log", is_add_stream_handler=True, log_filename='ha.log') def f(): for i in range(10): logger.debug('測試文件寫入性能,在滿足 1.多進程運行 2.按大小自動切割備份 3切割備份瞬間不出錯' '這3個條件的前提下,驗證這是不是python史上文件寫入速度遙遙領先 性能最強的python logging handler') if __name__ == '__main__': [Process(target=f).start() for _ in range(10)]
運行之后,不太清楚文件去了哪里,嘗試通過文件系統查找當前工程,也沒有找到。從整個模塊的使用來看,認為可能很牛逼,但無論是文檔還是程序本身非常不規范!
查找全局才發現原來日志寫到了這里:
我猜測這個函數應該有路徑輸入,于是打了path,便可定義了,如下:
logger = get_logger(name="all_log", is_add_stream_handler=True, log_path="./", log_filename='ha.log')
關于“python如何使用nb_log模塊捕獲日志”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
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