picologging

警告 本项目处于测试阶段。 有一些功能尚未完成（参见局限性）。

Picologging是一个高性能的Python日志库。它比标准库中的logging模块快4-17倍。

Picologging旨在作为已使用logging的应用程序的即插即用替代品，并支持与logging模块相同的API。

查看文档了解更多信息。

安装

可以使用pip从PyPi安装Picologging：

pip install picologging

或使用conda从conda forge安装：

conda install -c conda-forge picologging

使用方法

导入picologging as logging以使用picologging替代标准库的logging模块。

这会将所有注册的日志记录器修改为使用picologging的日志记录器和格式化器。

import picologging as logging
logging.basicConfig()

logger = logging.getLogger()

logger.info("一条日志消息！")

logger.warning("带有%s的日志消息", "参数")

基准测试

使用richbench CLI运行richbench benchmarks/ --markdown查看基准测试结果，以下是macOS 11上的示例：

基准测试	最小值	最大值	平均值	最小值 (+)	最大值 (+)	平均值 (+)
Logger(level=DEBUG).debug()	0.569	0.600	0.578	0.031 (18.3x)	0.035 (17.0x)	0.033 (17.7x)
Logger(level=DEBUG).debug() with args	0.591	0.607	0.601	0.047 (12.5x)	0.050 (12.2x)	0.048 (12.4x)
Logger(level=INFO).debug()	0.013	0.014	0.013	0.003 (5.0x)	0.003 (4.4x)	0.003 (4.8x)
Logger(level=INFO).debug() with args	0.013	0.014	0.013	0.003 (4.6x)	0.003 (4.2x)	0.003 (4.4x)

局限性

参见局限性

贡献

本项目欢迎贡献和建议。大多数贡献都要求您同意贡献者许可协议（CLA），声明您有权并确实授予我们使用您贡献的权利。有关详细信息，请访问cla.opensource.microsoft.com。

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本地开发

本项目附带了一个开发容器，可以设置适当的环境。如果您安装了VS Code的Dev Containers扩展，那么在VS Code中打开此项目时应提示在开发容器中打开它。

在开发容器中打开后，运行：

pip install -e ".[dev]"
pre-commit install
python setup.py build_ext --inplace --build-type Debug

每当您对文件进行更改时，都要运行构建命令。

创建一个如下所示的.vscode/launch.json文件也很有帮助：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
    {
        "name": "(gdb) Launch pytest",
        "type": "cppdbg",
        "request": "launch",
        "program": "/usr/local/bin/python",
        "args": ["-m", "pytest", "tests"],
        "stopAtEntry": false,
        "cwd": "${workspaceFolder}",
        "environment": [],
        "externalConsole": false,
        "MIMode": "gdb",
        "setupCommands": [
            {
                "description": "Enable pretty-printing for gdb",
                "text": "-enable-pretty-printing",
                "ignoreFailures": true
            },
            {
                "description":  "Set Disassembly Flavor to Intel",
                "text": "-gdb-set disassembly-flavor intel",
                "ignoreFailures": true
            },
        ]
    }
}

现在您可以按"运行和调试"按钮从gdb调试器运行pytest，并在C代码中使用断点调试。

如果您希望在调试时能够深入研究CPython代码，那么：

1. 将开发容器Python版本的标记分支git checkout到开发容器的/workspaces/目录。您可能需要使用sudo。

2. 按照CPython README中的说明编译代码。

3. 将以下键添加到launch.json中的配置：

   "sourceFileMap": { "/usr/src/python": "/workspaces/cpython" },

4. 将以下命令添加到launch.json中的setupCommands：

   {
       "description": "Find CPython source code",
       "text": "-gdb-set auto-load safe-path /workspaces/cpython"
   },

商标

出于兼容性原因，此Python包的某些组件来自CPython 3.11日志库。

CPython 3.11根据PSF许可证授权。 logging模块的版权所有（C）2001-2019 Vinay Sajip。保留所有权利。

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