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nodejs（1）
因为log4js-node从log4js移植而来，两者并不属于同一个模块，也有很多区别，下面为了区分和防止误解统一使用“log4js-node”这个名称，注意nodejs代码中引入模块时还是要用“require(‘log4js’)”。
1.&快速开始
1.1. 简单终端log
先看一下使用log4js-node 最简单的代码：
运行的结果如下：
首先log4js-node将输出的log分为六个的level，每个level的含义从字面就可以看出， 对于不同的level，log输出到终端时会使用不同的颜色(trace: 蓝色，debug: 青色， info：绿色，warn：黄色，error：红色， fatal：粉色)。终端是log4js-node的默认输出地点。
默认情况下，log4js-node的每条log输出格式有如下几个字段：日志产生时间，level，日志分类，日志内容。如果用户没有配置，日志分类字段为“default”。
1.2. 文件log
运行结果如下：
这个例子当中我们将日志存储到文件当中，并进行文件分割，具体的日志tag(或category)使用文件名。
2. 基本配置和基本分类
代码，注意用户需要先在项目目录下创建名为“logs”的目录：
终端结果：
__dirname/logs/login.log文件中输出结果，其中__dirname是项目根目录：
__dirname/logs/signup.log文件中得输出结果：
代码中我们调用了log4js-node的configure函数，该函数中我们传入了一个json对象，json对象中我们为log4js-node指定了三个appender，分别是一个终端和两个文件。我们也为两个文件appender指定了存储文件路径，和分类，路径决定了每个appender输出的log所存储文件的位置和名称，分类对应于前文提到的日志输出格式的分类字段。一个appender相当于一个日志输出目标，该目标决定了对应日志的输出格式，存储位置等。
指定不同的appender后，我们在调用log4js-node的getLogger()时需要指定对应的appedner的分类名，比如“getLogger(‘login’)”, 如果不指定默认为输出到终端的appender。
我们还可以以配置文件的方式来提供配置，只需要将文件路径传给log4js-node的configure的函数即可，效果一样。上面的配置我们改为以下实现方式，首先我们在项目的根目录下新创建一个“conf”目录(这里的名称可以根据自己的情况随意取)，然后将如下配置内容存到conf目录下，并命名为“log4js_conf.json”(这里的文件名称也可以随便取，但后缀名要为.json)：
然后我们将之前代码中的log4js.configure()调用语句改为：log4js.configure(__dirname + '/conf/log4js_conf.json’)。运行后结果与前面相同。注意文件配置时, filename对应的路径默认从app的根目录开始。
到这里，我们已经能够将日志进行分类输出，并存储到不同的文件当中，这已经能够满足一般的业务需求了。但是，如果我们想定制日志的输出格式该怎么办呢？另外，目前日志虽然分到不同的文件中，但是每个文件都是无限增长的，话句话说如果日志足够多的话，我们的单个日志文件将会非常大，这为我们打开日志文件和分析日志增加了难度，如何才能解决这个问题呢？这些问题我们将在后文种做详细介绍。
3. 高级设置
3.1. 为log设置不同的level
设置log&level有两种主要的方式，一种是在代码中通过调用每个logger的setLevel函数，另外一种是在配置文件中加入levels选项。首先看第一种，我们为之前的两个logger“loginLogger4js”和“signupLogger4js”分别调用setLevel函数，具体如下：
终端输出结果如下：
然后我们将第一种方式的setLevel函数调用去掉，换用第二种方式，在之前的配置文件“log4js_conf.json”中加入level配置选项如下：
终端的输出结果如下，与第一种方式相同：
当然我们还可以,直接设置全局的level，这样我们就不用为每个logger单独配置了，如果全局配置和具体logger的配置同时存在，那么log4js-node会以具体logger的配置为准。全局level也是两种方式：代码中和文件中。首先看前者，我们将之前的每个logger的level配置代码都去掉，然后再代码中加入如下一句：
运行结果如下：
第二种全局level配置方式，我们把配置文件“log4js_conf.json”内容改为如下：
运行结果如下：
3.2. 将日志文件分开存储
这个配置并不是使用所有的appender的，比如在console就是不需要的，这里只讨论appender 的type为’file’的情况。首先我们看一下log4js内置的file appender的初始化函数：
从注释中我们就可以看书第三个参数“logSize”和第四个参数“numBackups”决定了是否要分割日志文件，每个日志文件的最大容量，以及最大的文件数。这两个参数对应于配置中的“maxLogSize”和“backups”选项, 前者单位是bytes， 后者单位是个。接着前面的例子，我们在将配置文件改为如下内容（后面内容我们统一用配置文件的方式）：
生成的日志备份如下：
若果超出了总大小旧的文件会被覆盖掉。
3.3. http log
安装后log4js-node代码中自带一个“example-connect-logger.js”例子，它展示了如何使用log4js输出http log。这里不再赘述，不过要说明一下如何定制输出格式。
首先看源码中关于connect-logger.js中getLogger函数的注释：
&* Log requests with the given `options` or a `format` string.
&* Options:
&*&& - `format`&&&&&&& Format string, see below for tokens
&*&& - `level`&&&&&&&& A log4js levels instance. Supports also 'auto'
&* Tokens:
&*&& - `:req[header]` ex: `:req[Accept]`
&*&& - `:res[header]` ex: `:res[Content-Length]`
&*&& - `:http-version`
&*&& - `:response-time`
&*&& - `:remote-addr`
&*&& - `:date`
&*&& - `:method`
&*&& - `:url`
&*&& - `:referrer`
&*&& - `:user-agent`
&*&& - `:status`
&* @param {String|Function|Object} format or options
&* @return {Function}
&* @api public
从注释中我们可以知道有哪些token可以用来定制我们自己的输出格式，这里只举出一个例子来说明。这个例子是比较精简的，主要用来调试，具体如下：
var HTTP_LOG_FORMAT_DEV = ':method :url :status :response-time ms - :res[content-length]';
app.use(log4js.connectLogger(logger, { level: 'auto', format: HTTP_LOG_FORMAT_DEV }));
其中的一个输出结果为：
[ 11:48:35.784] [ERROR] log4jslog -GET /users 404 4 ms - 18
参考知识库
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(1)(2)(1)(1)(1)(5)(1)(2)(16)(32)(3)(5)(4)(1)(3)(11)(4)nodeJS 利用xlsx导出插件导出excel文件 （可以设置excel单元格颜色/宽度）
var XLSX = require('xlsx');
var _exports = {};
module.exports = _
_exports.exportXls = function(data) {
var ws = {
&!row& : [{wpx: 67}]
ws['!cols']= [];
for(var n = 0; n != data[0]. ++n){
ws['!cols'].push({
var range = {
for (var R = 0; R != data. ++R) {
for (var C = 0; C != data[R]. ++C) {
if (range.s.r & R)
range.s.r = R;
if (range.s.c & C)
range.s.c = C;
if (range.e.r & R)
range.e.r = R;
if (range.e.c & C)
range.e.c = C;
var cell = {
v : data[R][C],
fill: { fgColor: { rgb: &&}},
alignment: {horizontal: &center& ,vertical: &center&},
if (cell.v == null)
var cell_ref = XLSX.utils.encode_cell({
if ( typeof cell.v === 'number')
cell.t = 'n';
else if ( typeof cell.v === 'boolean')
cell.t = 'b';
else if (cell.v instanceof Date) {
cell.t = 'n';
cell.z = XLSX.SSF._table[14];
cell.v = datenum(cell.v);
cell.t = 's';
delete cell.s.
ws[cell_ref] =
data.fileName = &sample.xlsx&;
var workbook = new Workbook();
var wsName = data.fileName.split(&.xlsx&)[0];
workbook.SheetNames.push(wsName);
workbook.Sheets[wsName] =
if (range.s.c & )
ws['!ref'] = XLSX.utils.encode_range(range);
var wopts = {
bookType : 'xlsx',
bookSST : false,
type : 'binary'
var wbout = XLSX.write(workbook, wopts);
XLSX.writeFile(workbook, data.fileName);
function Workbook() {
if (!(this instanceof Workbook))
return new Workbook();
this.SheetNames = [];
this.Sheets = {};
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467140',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467141',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467143',
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