Project Icon

picologging

Python高性能日志库 显著提升处理速度

picologging是一个高性能Python日志库,可作为标准库logging模块的替代品。它提供4-17倍的速度提升,支持与logging相同的API,可直接替换现有应用。该库设计简单易用,适合需要高效日志处理的Python项目,能显著提升应用性能。

picologging

PyPI - Python版本 PyPI Anaconda-Server徽章 codecov

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()0.5690.6000.5780.031 (18.3x)0.035 (17.0x)0.033 (17.7x)
Logger(level=DEBUG).debug() with args0.5910.6070.6010.047 (12.5x)0.050 (12.2x)0.048 (12.4x)
Logger(level=INFO).debug()0.0130.0140.0130.003 (5.0x)0.003 (4.4x)0.003 (4.8x)
Logger(level=INFO).debug() with args0.0130.0140.0130.003 (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

当您提交拉取请求时,CLA机器人会自动确定您是否需要提供CLA,并适当地修饰PR(例如,状态检查、评论)。只需按照机器人提供的说明操作即可。您只需在所有使用我们CLA的仓库中执行一次此操作。

本项目已采用Microsoft开源行为准则。 有关更多信息,请参阅行为准则常见问题解答或联系opencode@microsoft.com获取任何其他问题或意见。

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。

本项目可能包含项目、产品或服务的商标或标志。Microsoft商标或标志的授权使用必须遵循Microsoft的商标和品牌指南。 在本项目的修改版本中使用Microsoft商标或标志不得引起混淆或暗示Microsoft赞助。 任何第三方商标或标志的使用都受限于这些第三方的政策。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号