semvec/pypi-packages huggingface dataset:
np-log 0.2.4
日志管理器
License: MIT
Requires Python: >=3.5
Keywords: logging custom log configuration

# np_log 智能日志系统 使用手册

## 简介

np_log 是一个功能强大的 Python 日志系统，提供智能调用者识别、彩色终端输出、自动日志管理和多平台通知等功能。

## 安装

```bash
pip install np_log
```

## 快速开始

```python
from np_log import log, setup_logging

# 简单使用
log("Debug message")  # 默认DEBUG级别
log("Info message", "INFO")  # 指定级别
log("Error with bot", "ERROR", {"bot": True})  # 触发机器人通知

# 高级配置
logger = setup_logging(
    name="my_app",          # 自定义日志名称
    console_level="INFO",   # 控制台日志级别
    file_level="DEBUG",     # 文件日志级别
    log_max_days=30,        # 日志保留天数
    log_max_size=100        # 单个日志文件大小(MB)
)
logger.info("Custom logger message")
```

## 核心功能

### 1. 智能调用追踪
- 自动识别真实调用源文件位置
- 准确显示文件名和行号
- 跳过logging模块内部调用

### 2. 彩色终端输出
- DEBUG: 青色
- INFO: 绿色  
- WARNING: 黄色
- ERROR: 红色
- CRITICAL: 紫色

### 3. 自动日志管理
- 按日期分目录存储
- 支持日志轮转(默认50MB/文件)
- 可设置保留天数(默认7天)
- UTF-8编码保证兼容性

### 4. 机器人通知
- 支持企业微信和飞书
- 通过`.env`文件配置
- 按需发送关键日志

## 配置说明

### setup_logging 参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|------|------|--------|------|
| `name` | str | None | 自动检测调用文件 |
| `is_logfile` | bool | True | 是否启用文件日志 |
| `console_level` | str | "DEBUG" | 控制台日志级别 |
| `file_level` | str | "DEBUG" | 文件日志级别 |
| `log_max_days` | int | 7 | 日志保留天数 |
| `log_max_size` | int | 50 | 单个日志文件大小(MB) |

### 机器人配置

在项目根目录创建`.env`文件：

```ini
# 企业微信机器人(完整URL或KEY)
WECHAT_WEBHOOK_URL=your_wechat_key

# 飞书机器人 
FEISHU_WEBHOOK_URL=your_feishu_key
```

## 最佳实践

1. **项目初始化配置**：
```python
# app.py
from np_log import setup_logging
logger = setup_logging()
```

2. **模块中使用**：
```python
# module.py
from np_log import log

def my_function():
    log("Function started")
```

3. **关键错误通知**：
```python
try:
    critical_operation()
except Exception as e:
    log(f"操作失败: {str(e)}", "ERROR", {"bot": True})
```

## 问题排查

### 常见问题

1. **看不到颜色输出**：
   - 检查终端是否支持ANSI颜色
   - 确保未重定向输出到文件

2. **机器人不工作**：
   - 检查`.env`文件配置
   - 确认网络可访问
   - 检查是否设置了`{"bot": True}`

3. **行号显示不正确**：
   - 确保未使用`from np_log import *`
   - 检查是否有中间包装函数

## 版本信息

- **当前版本**：0.1.9
- **更新日期**：2025-05-20

## 联系方式

如果您在使用过程中遇到任何问题，或者有任何建议和反馈，可以通过以下方式联系我们：

- **邮箱**：2558949748@qq.com
- **GitHub**：https://github.com/Liu670/np_log

## 参与贡献

欢迎提交Issue或PR，请包含：
- 问题描述/功能建议
- 重现步骤
- 预期与实际行为

## 许可证

MIT License
pybmrb 3.0.9
PyBMRB provides tools for visualizing BMRB entries and  NMR-STAR files. Maintained by the BMRB.
License: MIT
Requires Python: >=3.7
Keywords: bmrb, nmr, nmrstar, biomagresbank, biological magnetic resonance bank, HSQC, TOCSY, Chemical shifts, Histogram

Welcome to PyBMRB!
======================================
.. image:: https://mybinder.org/badge_logo.svg
 :target: https://mybinder.org/v2/gh/uwbmrb/PyBMRB/v3

A Python module for visualizing Nuclear Magnetic Resonance(NMR)  chemical shift data from Biological Magnetic
Resonance data Bank (`BMRB <http://bmrb.ip>`_) and  from NMR-STAR  format files. PyBMRB helps the
users to view the one dimensional chemical shift list as multi-dimensional NMR spectra. Chemical shift distributions
can be studied using this library by plotting the histograms using differnt filtering criteria.

This package uses `PyBMRB <https://github.com/uwbmrb/PyNMRSTAR>`_ to parse the NMR-STAR files
and `BMRB-API <https://github.com/uwbmrb/BMRB-API>`_ to fetch the data directly from BMRB, which avoids the hustle of
downloading and parsing the data from the BMRB for visualizations.

`Read the documents here <https://pybmrb.readthedocs.org>`__.


.. |PythonVersions| image:: https://img.shields.io/pypi/pyversions/pynmrstar.svg
   :target: https://github.com/uwbmrb/PyBMRB

.. |License| image::  https://img.shields.io/github/license/kumar-physics/PyBMRB
   :target: https://github.com/uwbmrb/PyBMRB


.. |BuildStatus| image:: https://img.shields.io/github/workflow/status/kumar-physics/PyBMRB/CI/dev
   :target: https://github.com/uwbmrb/PyBMRB


|BuildStatus| |License| |PythonVersions|