loggerplusplus 0.1.1

Logger is an enhanced Python logging module with colorized output, customizable themes, improved multi-logger management, and optimized display for better readability

Logger

Logger - Documentation Complète

1. Introduction

Le module Logger est une implémentation avancée de logging en Python. Il repose sur le module standard logging tout en améliorant ses capacités grâce à :

• Un formatage avancé avec couleurs personnalisables
• Une gestion des logs avec suppression automatique des anciens fichiers
• Un système de monitoring de l’espace disque et des fichiers journaux
• Des décorateurs pour mesurer le temps d’exécution et suivre les appels de fonctions
• Un LoggerManager permettant de gérer facilement et intuitivement plusieurs loggers dans les grands projets qui nécessitent une gestion centralisée des logs.

2. Installation

Prérequis

Ce module utilise Python 3.x et dépend des bibliothèques suivantes :

pip install colorama

Intégration dans un projet

Tu peux directement inclure ce module dans ton projet en important les fichiers nécessaires.

3. Fonctionnalités principales

3.1. Création et configuration d’un Logger

Un logger peut être initialisé avec des paramètres personnalisés :

from logger.logger import Logger

logger = Logger(identifier="MyLogger", path="logs/")
logger.info("Ceci est un message informatif")

3.2. Gestion des niveaux de log

Le module propose plusieurs niveaux de log :

• DEBUG
• INFO
• WARNING
• ERROR
• CRITICAL
• FATAL

Exemple d’utilisation :

logger.debug("Ceci est un message de débogage")
logger.fatal("Erreur fatale détectée")

3.3. Formatage des logs avec couleurs personnalisées

Le format des logs suit la structure :

<date(heure:min:s.ms)> -> [<identifiant>] [<fichier>:<ligne>] <niveau> | <message>

Il est également possible d’activer un formatage coloré.

3.4. Décorateurs de logging

Deux décorateurs sont disponibles pour suivre l’exécution des fonctions :

Décorateur @log

Permet de tracer automatiquement les appels de fonctions :

from logger.decorators import log

@log()
def ma_fonction():
    print("Exécution...")

Décorateur @time_tracker

Mesure le temps d’exécution d’une fonction :

from logger.decorators import time_tracker

@time_tracker()
def calcul():
    return sum(range(10000))

3.5. Configuration avancée

Le LoggerConfig permet d’ajuster le comportement du logger :

from logger.logger_configs import LoggerConfig

config = LoggerConfig(identifier="AppLogger", path="/var/logs")
logger = Logger(config=config)

Options de configuration principales :

• log_levels_config : niveaux de log autorisés
• placement_config : mise en forme des logs
• monitor_config : activation du monitoring des fichiers

4. Gestion des fichiers de log et monitoring

Le module intègre un DiskMonitor pour surveiller l’espace disque et nettoyer les logs automatiquement.

logger.disk_monitor.display_monitoring()
logger.disk_monitor.clean_logs()

5. Gestion centralisée avec LoggerManager

Le LoggerManager permet de gérer plusieurs instances de loggers :

from logger.logger_manager import LoggerManager
LoggerManager.enable_unique_logger_identifier = True

6. Exemples d’utilisation

6.1. Logger simple avec couleur

logger = Logger(identifier="App", colors=True)
logger.info("Lancement de l’application")

6.2. Logger avec sauvegarde dans un fichier

logger = Logger(identifier="App", path="logs/app.log")
logger.warning("Problème détecté")

6.3. Logger avec décorateur

@log()
def fonction_a_suivre():
    return "Donnée importante"

Auteur

Projet créé et maintenu par Florian BARRE.
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