picologging

Python高性能日志库显著提升处理速度

picologging Python 日志库高性能兼容性 Github 开源项目

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。

plog - 轻量级且功能强大的C++日志库

C++GithubPlog多线程开源项目日志库跨平台

plog是一个简洁高效的C++日志库,仅有约1000行代码。它支持跨平台使用,提供多种格式化器和输出器选项。plog特点包括线程安全、类型安全、Unicode支持等,且易于扩展。该库无需C++11,使用便捷,适合各类C++项目使用。

loguru - 简化Python日志记录的现代化库

GithubLoguruPython日志开源项目异常处理结构化日志自定义日志级别

Loguru是一个现代化的Python日志记录库，旨在简化日志管理流程。它提供了直观的API，支持文件日志轮转、结构化日志、异常捕获和彩色输出等功能。Loguru无需复杂配置即可使用，适用于脚本和库开发，并与标准日志模块兼容。这个强大而灵活的工具能够帮助开发者提高日志记录效率，优化程序调试和监控过程。

logfire - Python可视化观测平台

GithubLogfirePydanticPythonSQLobservability开源项目

Logfire为Python应用提供前所未有的可视化洞察，提供一个简洁且功能强大的控制台，支持Python对象的丰富展示，事件循环遥测及代码和数据库查询分析。平台支持标准SQL查询，且与OpenTelemetry紧密集成，允许您利用现有的工具、基础设施和仪表化方法，提升性能监控和数据分析能力。不仅易于上手，而且能够为整个工程团队带来实际的使用价值。

mulog - 云原生分布式系统的高性能事件日志库

Githubμ/log上下文日志事件日志分布式跟踪开源项目异步处理

μ/log是一款为云原生分布式系统设计的高性能事件日志库。它专注于记录事件和数据，每条日志仅需300纳秒，内存占用有界。支持上下文日志记录、异步处理和多种发布器，μ/log旨在替代传统的日志、指标和跟踪系统。其生成的事件数据易于索引、搜索、聚合和可视化，适用于现代应用程序的观测需求。

BqLog - 多平台多语言支持的高性能日志系统

BqLogGithub多语言支持开源项目性能优化日志系统跨平台

BqLog是一款高性能轻量级日志系统,支持多个主流操作系统平台和编程语言。该系统以低内存占用和高压缩实时日志格式为特色,可无缝集成到游戏引擎中。BqLog提供异步日志、崩溃恢复和自定义参数类型等高级功能,是一个全面而易用的日志解决方案。适用于需要高效日志记录的各类应用开发。

pprofile - Python高精度性能分析工具

GithubPythonpprofile开源项目性能分析线程感知统计分析

pprofile是一款纯Python实现的性能分析工具,支持行级粒度和线程感知分析。它提供确定性和统计性两种分析模式,可输出多种格式报告。pprofile适用于短时间运行的代码分析,帮助开发者快速定位性能瓶颈。

PySnooper - 将Python调试变得简单高效的开源工具

GithubPySnooperPython调试代码追踪变量监视开源项目日志输出

PySnooper是一款开源的Python调试工具，通过简单的装饰器实现函数执行日志的生成。它能够记录代码执行顺序和变量变化，并支持深入调用函数的追踪。该工具提供输出重定向、表达式监控和调用深度控制等功能，适用于各种规模的项目。PySnooper无需复杂配置，一行代码即可启用，为开发者提供了一种替代print语句的高效调试方法。

pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具

GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析

Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。

pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库

GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析

pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库，通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas，它提供3-3500倍的速度提升，并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究，为时间序列分析提供了全面的解决方案。

py-spy - 轻量级Python程序性能分析工具

GithubPythonpy-spy开源项目性能分析跨平台采样分析器

py-spy是一个开源的Python程序采样分析器，无需修改代码即可可视化程序运行时间分布。使用Rust开发，具有低开销特性，可安全地分析生产环境代码。支持主流操作系统和多个CPython版本，提供性能记录、实时监控和堆栈转储功能。py-spy能生成多种格式的分析报告，包括火焰图，有助于开发者深入了解和优化Python程序性能。

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