Фокус: стабильный API, высокая DX (developer experience), готовые интеграции и конкурентоспособность с loguru и structlog.
LynxLogger = удобный, быстрый и production-ready логгер для Python
- Простота (
logging→ одна строчка замены). - Производительность (
orjson+ async/batch writer). - Интеграции (FastAPI, SQLAlchemy, Celery, Requests).
- Совместимость (работает с
logging,structlog, OpenTelemetry).
Фокус: стабильный API, тесты, документация.
- Строгий API (6 точек входа:
setup_logger,LynxLogger,LogConfig,RequestContext,Filters,Formatters). - Type hints, docstrings, inline-комментарии.
- Полное покрытие тестами (95%+).
- Автоматический CI/CD (GitHub Actions).
- Документация (Sphinx + readthedocs).
- Benchmark против
logging,loguru,structlog.
Фокус: реальная польза → готовые модули для популярных стеков.
- FastAPI/Django/Flask middleware (с trace_id и user_id).
- SQLAlchemy: лог запросов + execution time.
- Celery: лог задач (id, статус, ошибка).
- Requests/httpx: автоматический лог исходящих HTTP-запросов.
- Redis (команды и ошибки).
- Экспорт в Prometheus (счётчик логов, error rate).
Фокус: Rust-ядро, асинхронность и минимальные накладные расходы.
- Rust core (
lynx_core):- высокопроизводительная JSON-сериализация (
serde_json/simd-json); - batch writer (stdout, файл, TCP/UDP);
- ротация файлов на уровне Rust (без GIL).
- высокопроизводительная JSON-сериализация (
- PyO3 биндинги для интеграции с Python API.
- AsyncLogger (async/await в Python) → под капотом кидает события в Rust-очередь.
- Batch logging: буферизация логов в Rust (очередь + flush по таймеру/размеру).
- Zero-allocation API: минимизация копирований строк (использование
&'static strиCow<str>). - Lazy init: форматтеры и фильтры инициализируются только при первом вызове.
- Бенчмарки:
- LynxLogger (Python-только vs Rust-core)
- сравнение с
structlogиloguru - цели:
- ≥2× быстрее
structlog - близко к
loguruпо latency
- ≥2× быстрее
Последнее обновление: 26 августа 2025
Следующий review: 1 ноября 2025
Версия roadmap: 2.0