Granian项目访问日志配置问题解析
2025-06-24 00:48:06作者:宣聪麟
问题背景
在使用Granian项目时,用户遇到了配置访问日志格式的问题。用户尝试通过JSON配置文件来自定义访问日志的格式,但在配置过程中遇到了"KeyError: 'addr'"的错误。尽管日志记录中确实包含了addr字段,但系统却无法识别该字段。
错误分析
从错误信息来看,系统提示"Formatting field not found in record: 'addr'",但实际上参数字典中确实包含了addr键。这种看似矛盾的现象通常表明日志格式化配置与实际的日志记录机制之间存在不匹配。
解决方案
经过项目维护者的指导,正确的配置方法应该是:
- 在JSON配置文件中仅定义基本的格式化结构
- 通过命令行参数
--access-log-fmt来指定具体的日志字段
示例配置文件内容应为:
{
"formatters": {
"access": {
"fmt": "%(asctime)s.%(msecs)03d] %(message)s"
}
}
}
然后在运行Granian时添加参数:
--access-log-fmt '%(addr)s'
技术原理
这种设计分离了日志格式的基础框架和具体字段定义,提供了更大的灵活性。JSON配置文件负责定义日志的整体结构(如时间戳格式等),而命令行参数则专注于指定需要记录的具体请求信息字段。
最佳实践建议
- 分层配置:将基础格式与动态字段分开配置,提高可维护性
- 字段验证:在配置前先了解Granian支持的所有日志字段
- 渐进式配置:从简单配置开始,逐步添加复杂字段
- 日志测试:配置后应进行简单请求测试,验证日志输出是否符合预期
总结
Granian的日志系统采用了灵活的配置方式,通过理解其设计理念和正确的配置方法,用户可以轻松实现自定义的访问日志格式。关键在于区分基础格式配置和字段选择配置这两个层次,这也是许多现代日志系统的常见设计模式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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