MonologBundle 技术文档
2024-12-25 04:14:17作者:庞队千Virginia
1. 安装指南
1.1 环境要求
- PHP 7.2 或更高版本
- Symfony 4.4 或更高版本
1.2 安装步骤
- 打开终端并导航到你的 Symfony 项目目录。
- 使用 Composer 安装 MonologBundle:
composer require symfony/monolog-bundle - 安装完成后,Composer 会自动将 MonologBundle 注册到你的 Symfony 项目中。
2. 项目使用说明
2.1 基本配置
MonologBundle 提供了多种日志处理程序(handlers),可以将日志记录到文件、数据库、邮件、Slack 等不同位置。以下是一个基本的配置示例:
# config/packages/monolog.yaml
monolog:
handlers:
main:
type: stream
path: "%kernel.logs_dir%/%kernel.environment%.log"
level: debug
2.2 日志记录
在 Symfony 控制器或服务中,你可以通过注入 LoggerInterface 来记录日志:
use Psr\Log\LoggerInterface;
class SomeController
{
private $logger;
public function __construct(LoggerInterface $logger)
{
$this->logger = $logger;
}
public function index()
{
$this->logger->info('This is an info message.');
$this->logger->error('This is an error message.');
}
}
2.3 日志级别
Monolog 支持多种日志级别,包括:
DEBUGINFONOTICEWARNINGERRORCRITICALALERTEMERGENCY
你可以根据需要选择合适的日志级别来记录日志。
3. 项目 API 使用文档
3.1 LoggerInterface
LoggerInterface 是 Monolog 提供的主要接口,用于记录日志。以下是一些常用的方法:
debug($message, array $context = []): 记录调试信息。info($message, array $context = []): 记录一般信息。notice($message, array $context = []): 记录通知信息。warning($message, array $context = []): 记录警告信息。error($message, array $context = []): 记录错误信息。critical($message, array $context = []): 记录严重错误信息。alert($message, array $context = []): 记录警报信息。emergency($message, array $context = []): 记录紧急信息。
3.2 Handlers
Monolog 提供了多种处理程序,用于将日志记录到不同位置。以下是一些常用的处理程序:
StreamHandler: 将日志记录到文件。SyslogHandler: 将日志记录到系统日志。NativeMailerHandler: 将日志通过邮件发送。SlackWebhookHandler: 将日志发送到 Slack。
3.3 Processors
Processors 可以用于在日志记录前对日志进行处理,例如添加额外的上下文信息:
use Monolog\Processor\WebProcessor;
$logger->pushProcessor(new WebProcessor());
4. 项目安装方式
4.1 使用 Composer 安装
MonologBundle 可以通过 Composer 安装,具体步骤如下:
- 打开终端并导航到你的 Symfony 项目目录。
- 运行以下命令:
composer require symfony/monolog-bundle
4.2 手动安装
如果你不想使用 Composer,也可以手动下载 MonologBundle 并将其添加到你的项目中。具体步骤如下:
- 从 GitHub 下载 MonologBundle 的源代码。
- 将下载的文件解压到你的 Symfony 项目的
vendor目录中。 - 在
config/bundles.php文件中注册 MonologBundle:return [ // 其他 bundles Monolog\MonologBundle\MonologBundle::class => ['all' => true], ];
通过以上步骤,你就可以成功安装并使用 MonologBundle 了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869