数据采集的数据源有哪些？

北风之神c: 总结的很全面，写得赞，博主用心了。 此国产日志 https://nb-log-doc.readthedocs.io/zh_CN/latest 使用原生 loggng封装，兼容性和替换性100%,大幅简化logging的使用。 1、日志能根据级别能够自动变彩色。 1 2、print自动变彩色。 3、日志和print在pycahrm控制台的输出都自动可以点击跳转到文件和行号。 4、多进程日志切割安全，文件日志写入性能高 。 5、入参简单，能一键自动记录到多种地方。 6、 nb_log 兼容包含loguru色彩模式,loguru只是nb_log的子集之一. 相比 loguru 有10胜。 pip install nb_log 。

北风之神c: 总结的很全面，写得赞，博主用心了。 celery对目录层级文件名称格式要求太高，只适合规划新的项目，对不规则文件夹套用难度高。 所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。 所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。 celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。 1)整个项目目录结构, 2）@task入参 ,3）celery的配置，4）celery的配置 include ,5）cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6）用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。 在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。 [项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。 此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ ， 从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等19个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%，消费性能提高2000%。 python万能分布式函数调度框架funboost支持python所有类型的并发模式和一切知名消息队列中间件，python函数加速器，框架包罗万象,万能编程功能宝典，一统编程思维，与业务不绑定，适用范围广。 funboot能支持celery作为中间件，用户可以使用funboost的极简api来使用celery核心调度，不用手动复杂的配置操作celery funboost 自动化操作celery

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