SwiftLog:为Swift生态系统打造的强大日志记录工具
项目介绍
SwiftLog是一个由社区驱动的开源项目,旨在为Swift生态系统提供一个通用的日志记录API。该项目目前正在积极寻求代码、文档和创意的贡献。SwiftLog不仅仅是一个日志记录工具,它还试图建立一个通用的API,使得生态系统中的各种库和应用能够共享日志记录功能。为了使日志记录在实际工作负载中真正发挥作用,我们还需要与SwiftLog兼容的日志后端,这些后端可以将日志消息持久化到文件中、在终端上以更美观的颜色呈现,或者将日志发送到Splunk或ELK等系统中。
项目技术分析
SwiftLog是为Swift 5.8及更高版本设计的,它提供了一个简单而强大的日志记录API。通过在Package.swift中添加依赖,开发者可以轻松地将SwiftLog集成到他们的项目中。SwiftLog的核心功能包括创建日志记录器、记录日志消息以及自定义日志输出行为。此外,SwiftLog还支持多种日志后端,开发者可以根据需求选择合适的后端来处理日志消息。
项目及技术应用场景
SwiftLog适用于任何使用Swift编写的服务器端应用或跨平台应用。无论是Linux、macOS还是其他平台,SwiftLog都能为开发者提供一致的日志记录体验。通过使用SwiftLog,开发者可以轻松地将日志消息发送到不同的目标,如文件、终端、Splunk、ELK等,从而实现日志的集中管理和分析。
项目特点
- 社区驱动:
SwiftLog是一个社区驱动的项目,欢迎开发者贡献代码、文档和创意。 - 通用API:
SwiftLog提供了一个通用的日志记录API,使得不同库和应用可以共享日志记录功能。 - 多后端支持:
SwiftLog支持多种日志后端,开发者可以根据需求选择合适的后端来处理日志消息。 - 简单易用:通过简单的API调用,开发者可以轻松创建日志记录器并记录日志消息。
- 高性能:
SwiftLog设计时考虑了性能,确保在生产环境中也能高效运行。
如何开始
添加依赖
首先,在Package.swift中添加SwiftLog的依赖:
.package(url: "https://github.com/apple/swift-log.git", from: "1.0.0"),
然后在目标依赖中添加"Logging":
.target(name: "BestExampleApp", dependencies: [
.product(name: "Logging", package: "swift-log")
],
记录日志
// 1) 导入日志记录API包
import Logging
// 2) 创建一个日志记录器,标签类似于DispatchQueue的标签
let logger = Logger(label: "com.example.BestExampleApp.main")
// 3) 现在可以开始使用它了
logger.info("Hello World!")
输出示例
2019-03-13T15:46:38+0000 info: Hello World!
自定义日志行为
SwiftLog默认使用StreamLogHandler进行基本的控制台日志记录。开发者可以通过以下方式将默认输出切换到stderr:
LoggingSystem.bootstrap(StreamLogHandler.standardError)
结论
SwiftLog是一个强大且灵活的日志记录工具,适用于Swift生态系统中的各种应用场景。通过使用SwiftLog,开发者可以轻松实现日志记录,并根据需求选择合适的日志后端。无论你是开发服务器端应用还是跨平台应用,SwiftLog都能为你提供一致且高效的日志记录体验。快来加入我们,一起为Swift生态系统贡献力量吧!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00