1. Structured Logging
Structured Logging 是一种将日志消息存储为键值对的格式，它提供了更容易的日志解析和过滤。python 中提供了几个 Structured Logging 库：
- logging-struct：一个扩展了 Python 标准 logging 模块的库，支持结构化日志记录。
- structlog：一个提供丰富功能的结构化日志记录框架，包括日志消息处理和异步日志记录。
import logging
import structlog
# 使用 logging-struct
logging.basicConfig(fORMat="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")
logging.info({"event": "startup", "service": "myapp"})
# 使用 structlog
logger = structlog.get_logger()
logger.info("startup", service="myapp")
2. JSON Logger
JSON Logger 将日志消息以 jsON 格式记录。这使得日志消息很容易被外部工具和应用程序解析。Python 中可用的 JSON Logger 库包括：
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- json-logger：一个将日志消息记录为 JSON 格式的简单库。
- python-json-logger：一个提供高级功能的 JSON Logger，包括日志消息验证和异步日志记录。
import jsonlogger
logger = jsonlogger.jsonlogger.JsonLogger("myapp")
logger.info({"event": "startup", "service": "myapp"})
3. Loguru
Loguru 是一个灵活且强大的日志记录库，提供了一系列高级功能，包括：
企站帮企业网站管理系统1.0
下载
一、源码描述这是一款比较简单的企业管理系统源码，界面美观大方，功能简单，特别适合初学者学习研究，系统运行十分流畅，可以作为二次开发，同时也是可以帮助初学者增长知识的优秀代码。二、功能介绍主要功能：企业动态，产品介绍 ,免费下载，定制服务，该源码比较适合新手学习和二次开发使用。三、源码特点1、网站布局：采用目前最先进的布局方式DIV+CSS，符合W3C的标准和Web2.0的风格。2、程序设计模块化，
- 过滤日志记录： 根据日志记录级别、函数名称或其他标准过滤日志记录。
- 上下文管理： 使用 with 语句临时修改日志记录设置，例如日志记录级别或输出目的地。
- 丰富格式化： 支持自定义日志消息格式化，包括颜色编码和异常追踪。
import loguru
logger = loguru.logger
logger.info("startup")
with logger.level("DEBUG"):
logger.debug("debug message")
4. Rollbar
Rollbar 是一种基于云的日志记录服务，提供了一系列日志管理功能，包括：
- 集中式日志记录： 所有应用程序和服务的日志记录都集中在一个仪表板中。
- 错误和异常追踪： 自动检测和分析错误，并提供详细的堆栈追踪信息。
- 团队协作： 允许多个团队成员查看和注释日志消息。
要使用 Rollbar，需要创建一个帐户并连接到你的应用程序。
比较
| 功能 | Logging 模块 | Structured Logging | JSON Logger | Loguru | Rollbar |
|---|---|---|---|---|---|
| 结构化日志记录 | 否 | 是 | 是 | 否 | 否 |
| JSON 格式 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 |
| 高级过滤 | 有限 | 是 | 有限 | 是 | 是 |
| 上下文管理 | 否 | 否 | 否 | 是 | 是 |
| 基于云的服务 | 否 | 否 | 否 | 否 | 是 |
| 异常追踪 | 有限 | 否 | 否 | 否 | 是 |
选择合适的替代方案
选择最佳的 Python Logging 模块替代方案取决于应用程序的特定需求。
- 如果你需要结构化日志记录，logging-struct 或 structlog 是不错的选择。
- 如果你需要以 JSON 格式记录消息，json-logger 或 python-json-logger 是理想的选择。
- 如果你需要高级过滤和上下文管理功能，Loguru 是一个优秀的选项。
- 如果你需要基于云的服务和全面错误管理，Rollbar 可能是合适的解决方案。
