python使用nb_log模块，来捕获日志

本文主要是介绍python使用nb_log模块，来捕获日志，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、调研日志模块

我想写一个日志模块，首选是python内置的logging模块，接着查找外部的第三方模块，一眼看到我们中国人写的模块nb_log。估计是”牛逼的日志“，这不得不说相当”严谨“。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/怎么说呢？模块介绍的全文相当口水话，看起来相当业余，吹牛成分极大，但非常符合我的口味！物以类聚大概说的就是这事，不信你看该官方描述（只是冰山一角）：

 文章中还有许多对比，比如将其他模块或者一些博客文章直接拉出来枪毙，看起来极其嚣张，哪个中枪就不说了，反正很符合我的口味！现在就按照”官方文档“去使用吧！

二、nb_log模块的使用

1、安装方式

 pip install nb_log

如下图，安装过程中还有些安装不成功的提示，不过最后万事大吉：

 2、自动跳转功能

如图所示，对print()也会进行跳转，因为作者喜欢日志，不喜欢print()。

import nb_log

print("我是  nb_log !!!")

 3、屏幕流日志效果

print("导入nb_log前，我print很普通")

from nb_log import get_logger

print("导入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")

4、将日志写入文件

 未避免错误，修改如下：

from multiprocessing import Process
from nb_log import LogManager, get_logger

# 指定log_filename不为None 就自动写入文件了，并且默认使用的是多进程安全的切割方式的filehandler。
# 默认都添加了控制台日志，如果不想要控制台日志，设置is_add_stream_handler=False
# 为了保持方法入场数量少，具体的切割大小和备份文件个数有默认值，
# 如果需要修改切割大小和文件数量，在当前python项目根目录自动生成的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这个和上面一句一样。但LogManager不只有get_logger_and_add_handlers一个公有方法。
logger = get_logger(name="all_log", is_add_stream_handler=True, log_filename='ha.log')


def f():
    for i in range(10):
        logger.debug('测试文件写入性能，在满足 1.多进程运行 2.按大小自动切割备份 3切割备份瞬间不出错'
                     '这3个条件的前提下，验证这是不是python史上文件写入速度遥遥领先 性能最强的python logging handler')


if __name__ == '__main__':
    [Process(target=f).start() for _ in range(10)]

运行之后，不太清楚文件去了哪里，尝试通过文件系统查找当前工程，也没有找到。从整个模块的使用来看，认为可能很牛逼，但整个模块非常不规范！

这篇关于python使用nb_log模块，来捕获日志的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！