Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

nodejs добавляет номер строки в регистратор на основе winston

Как я могу добавить номер строки к этому следующему регистратору на основе Winston? Чтобы номер строки стоял в конце пути к файлу.

const winston = require('winston');

winston.emitErrs = true;
const logger = function (module) {
    let parts, path;
    parts = module.filename.split('\\');
    path = parts[parts.length - 2] + '\\' + parts.pop();
    return new winston.Logger({
        transports: [
            new winston.transports.Console({
                level: 'debug',
                handleExceptions: true,
                json: false,
                colorize: true,
                label: path,
                timestamp: true
            })
        ],
        exitOnError: false
    });
};
module.exports = logger;

Обновить

текущий пример вывода выглядит так: 2018-06-10T00:13:33.344Z - info: [app\main.js] Here is my log

желаемый формат: 2018-06-10T00:13:33.344Z - info: [app\main.js:150] Here is my log, в котором 150 добавляется к пути к файлу.


  • Номер строки для чего? Сколько раз было напечатано сообщение журнала? Какова будет цель такой вещи? Если вы имеете в виду что-то другое конкретное, то вам лучше указать это в своем вопросе. 10.06.2018
  • Почему номер строки из источника должен быть включен в сообщение журнала, если вы сами не предоставили его? Регистратор не анализирует ваши исходные файлы, он просто выдает данные. Единственный раз, когда вы, вероятно, увидите номер строки, который вы не указали, находится в трассировке стека ошибок. 10.06.2018
  • Кажется, очень простой и правильный вопрос. Регистратор должен быть в состоянии предоставить номер строки, и большинство из тех, с которыми я имел дело в прошлом, делают это. 16.11.2019

Ответы:


1

Вы можете использовать этот код в новом файле winston.js. и Использовать его, требуя его где угодно.

var winston = require('winston')
var path = require('path')
var PROJECT_ROOT = path.join(__dirname, '..')
var appRoot = require('app-root-path');


const options = {
  file: {
    level: 'info',
    filename: `${appRoot}/logs/app.log`,
    handleExceptions: true,
    json: true,
    maxsize: 5242880, // 5MB
    maxFiles: 5,
    colorize: false,
    timestamp: true
  },
  console: {
    level: 'debug',
    handleExceptions: true,
    json: true,
    colorize: true,
    timestamp: true
  }
};

var logger = new winston.Logger({
  transports: [
    new winston.transports.File(options.file),
    new winston.transports.Console(options.console)
  ],
  exitOnError: false // do not exit on handled exceptions
});

logger.stream = {
  write: function (message) {
    logger.info(message)
  }
}

// A custom logger interface that wraps winston, making it easy to instrument
// code and still possible to replace winston in the future.

module.exports.debug = module.exports.log = function () {
  logger.debug.apply(logger, formatLogArguments(arguments))
}

module.exports.info = function () {
  logger.info.apply(logger, formatLogArguments(arguments))
}

module.exports.warn = function () {
  logger.warn.apply(logger, formatLogArguments(arguments))
}

module.exports.error = function () {
  logger.error.apply(logger, formatLogArguments(arguments))
}

module.exports.stream = logger.stream

/**
 * Attempts to add file and line number info to the given log arguments.
 */
function formatLogArguments (args) {
  args = Array.prototype.slice.call(args)

  var stackInfo = getStackInfo(1)

  if (stackInfo) {
    // get file path relative to project root
    var calleeStr = '(' + stackInfo.relativePath + ':' + stackInfo.line + ')'

    if (typeof (args[0]) === 'string') {
      args[0] = calleeStr + ' ' + args[0]
    } else {
      args.unshift(calleeStr)
    }
  }

  return args
}

/**
 * Parses and returns info about the call stack at the given index.
 */
function getStackInfo (stackIndex) {
  // get call stack, and analyze it
  // get all file, method, and line numbers
  var stacklist = (new Error()).stack.split('\n').slice(3)

  // stack trace format:
  // http://code.google.com/p/v8/wiki/JavaScriptStackTraceApi
  // do not remove the regex expresses to outside of this method (due to a BUG in node.js)
  var stackReg = /at\s+(.*)\s+\((.*):(\d*):(\d*)\)/gi
  var stackReg2 = /at\s+()(.*):(\d*):(\d*)/gi

  var s = stacklist[stackIndex] || stacklist[0]
  var sp = stackReg.exec(s) || stackReg2.exec(s)

  if (sp && sp.length === 5) {
    return {
      method: sp[1],
      relativePath: path.relative(PROJECT_ROOT, sp[2]),
      line: sp[3],
      pos: sp[4],
      file: path.basename(sp[2]),
      stack: stacklist.join('\n')
    }
  }
}
13.06.2019
  • Как это включает номер строки? 30.03.2021
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..