Skip to main content

A superstructure over structlog that simplifies the configuration and use of structured logging in Python.

Project description

pylogkit

Версия на PyPI Версии Python Лицензия: MIT Coverage: 100%

Надстройка над structlog, упрощающая настройку и использование структурированного логирования в Python.


✨ Возможности

  • Простое объявление логгеров проекта через синтаксис, похожий на dataclass
  • Автоматическая настройка logging + structlog одним вызовом
  • Удобный вывод в консоль для разработки или JSON-логи для продакшена (в зависимости от режима)
  • Расширяемая цепочка процессоров (метки времени, информация о стеке, данные о вызывающем коде и т.д.)
  • Поддержка нескольких именованных логгеров в одном месте
  • Async/await поддержка — нативная работа в асинхронном коде через async_mode=True
  • Файловые обработчики с возможностью ротации логов

📦 Установка

pip install pylogkit-dev

🚀 Быстрый старт

Базовое использование

import structlog
from pylogkit import InitLoggers, LoggerReg

class Loggers(InitLoggers):
    app = LoggerReg(name="APP", level=LoggerReg.Level.INFO)
    db = LoggerReg(name="DATABASE", level=LoggerReg.Level.DEBUG)

# Инициализация системы логирования
loggers = Loggers(developer_mode=True)

# Использование логгера
logger = structlog.getLogger(Loggers.app.name)
logger.info("Приложение запущено", version="1.0.0")

JSON-логирование

import structlog
from pylogkit import InitLoggers, LoggerReg

class Loggers(InitLoggers):
    app = LoggerReg(name="APP", level=LoggerReg.Level.INFO)
    access = LoggerReg(name="ACCESS", level=LoggerReg.Level.INFO)

# developer_mode=False => вывод в формате JSON
loggers = Loggers(developer_mode=False)

logger = structlog.getLogger(Loggers.access.name)
logger.info("Запрос обработан", status=200, path="/login")

Пример вывода в формате JSON:

{
  "timestamp": "2025-09-21 03:09:46",
  "level": "info",
  "logger": "json_logging:logger:14",
  "_msg": "Запрос обработан",
  "status": 200,
  "path": "/login"
}

Несколько логгеров

import structlog
from pylogkit import InitLoggers, LoggerReg

class Loggers(InitLoggers):
    auth = LoggerReg(name="AUTH", level=LoggerReg.Level.DEBUG)
    router = LoggerReg(name="ROUTER", level=LoggerReg.Level.INFO)
    utils = LoggerReg(name="UTILS", level=LoggerReg.Level.DEBUG)

loggers = Loggers(developer_mode=True)

auth_logger = structlog.getLogger(Loggers.auth.name)
auth_logger.debug("Проверка токена", token="abc123")

router_logger = structlog.getLogger(Loggers.router.name)
router_logger.info("Новый запрос", path="/api/v1/resource")

Async logging

import asyncio
import structlog
from pylogkit import InitLoggers, LoggerReg

class Loggers(InitLoggers):
    app = LoggerReg(name="APP", level=LoggerReg.Level.INFO)

# async_mode=True => методы логгера становятся awaitable
loggers = Loggers(developer_mode=True, async_mode=True)

async def main():
    logger = structlog.getLogger(Loggers.app.name)
    await logger.info("Асинхронное приложение запущена", version="1.0.0")
    await logger.debug("Запрос к БД", query="SELECT * FROM users")

asyncio.run(main())

Файловое логирование

from pylogkit import InitLoggers, LoggerReg

class Loggers(InitLoggers):
    app = LoggerReg(name="APP", level=LoggerReg.Level.INFO)

# log_file => запись в файл вместо stderr
loggers = Loggers(developer_mode=False, log_file="app.log")

# С ротацией файлов
loggers = Loggers(
    developer_mode=False,
    log_file="app.log",
    max_bytes=10_000_000,  # 10 MB
    backup_count=3,
)

🔧 Как это работает

pylogkit предоставляет два основных класса:

  • LoggerReg — объявляет отдельный логгер с именем и уровнем логирования
  • InitLoggers — базовый класс, от которого вы наследуетесь, чтобы определить все логгеры проекта в одном месте; он автоматически инициализирует logging и structlog

При создании экземпляра вашего подкласса InitLoggers все зарегистрированные логгеры настраиваются и готовы к использованию через structlog.getLogger(name).

Режим разработки и продакшена

Режим developer_mode=True developer_mode=False
Вывод Красивая консоль (через ConsoleRenderer) JSON-строки (через JSONRenderer)
Применение Локальная разработка, отладка Продакшен, агрегация логов (ELK, Loki и т.д.)

Также можно принудительно включить режим разработки через переменную окружения MODE_DEV=1.


📂 Примеры

Больше примеров доступно в директории examples/:


📜 Лицензия

MIT License — подробности в файле LICENSE.


👤 Об авторе

♟️ Дуплей Максим Игоревич

Профиль Ссылка
🏆 FIDE 540098680 — Arena FIDE Master (AFM)
💼 Profi.ru Профиль на Profi.ru
📚 Обучение Kwork — обучение программированию
🏫 Школа Maestro7IT

📲 Telegram: @quadd4rv1n7 | @dupley_maxim_1999

📧 Email: maksimqwe42@mail.ru

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distributions

No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

pylogkit_dev-0.3.0-py3-none-any.whl (10.8 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file pylogkit_dev-0.3.0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: pylogkit_dev-0.3.0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 10.8 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.14.4

File hashes

Hashes for pylogkit_dev-0.3.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 a44259ff21cd2c871e7f05cbe235fe2d8911736fdaa0dd222594133df26c844b
MD5 bcaab0c7264ba1709491ec82002927e4
BLAKE2b-256 75d7876f0646f9702fc4c7a2cb1ac2777d15a21eb16fa54e663cf9e247613ca7

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page