Также обратите внимание на модуль loguru, который предназначен для того, чтобы сделать ведение логов менее болезненным и плюс ко всему добавляет ряд полезных функций. Модуль loguru полностью совместим со стандартным пакетом logging. В заключение следует отметить, что применение лучших практик ведения журналов в Python может значительно повысить удобство обслуживания, производительность и безопасность приложения. Следуя этим рекомендациям, можно обеспечить хорошую структуру журналов, их правильное форматирование и удобство поиска и анализа. Кроме того, можно снизить риск раскрытия конфиденциальных данных в журналах и минимизировать влияние размера файла журнала на производительность системы.
Подобный подход к логированию, когда данные выводятся в консоль, не особо лучше использования print(). На практике может понадобиться записывать логируемые сообщения в файл. Этот файл будет хранить данные и после того, как работа программы завершится.
Выбор соответствующего уровня логирования важен для правильной организации информации и локализации проблемы. Если вы не использовали логирование в своих приложениях до сих пор, сейчас самое время начать. В приведенном выше файле есть два logger, один обработчик и один форматер. После того, как определены их имена, они настраиваются путем добавления слов logger, handler и formatter перед их именами, разделенными подчеркиванием.
По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей. В зависимости от ситуации они могут отображать красивые и разноцветные строки лога или машиночитаемый JSON.
Никогда не используйте f-строки, format или любой другой formatting для логов. Иначе когда подключите и будете использовать Sentry, каждое сообщение будет как уникальный concern, а не occasion в общем problem. Что в итоге гарантировано заспамит вам Sentry кучей однотипных issues.
Другие Методы Настройки
Для Tryceratops я решил использовать обычный форматтер, поскольку он проще и работает локально, там нет нужды в JSON. Еще я замечаю, что люди испытывают трудности при настройке логгера (или вообще его не уровни логирования настраивают). Конечно, документация в Python не очень дружелюбная, но это не оправдание, чтобы вообще ее не трогать. Аргументы, передаваемые методу, будут включены в сообщение в качестве переменных.
Теперь вы знаете, как создать лог файл в Python и настроить его для ведения записей. Лог файлы могут быть полезными для отслеживания ошибок, отладки приложений и анализа работы программы. Не забудьте правильно закрыть логгер после его использования, чтобы данные были сохранены и файл был закрыт правильно.
В приведенных примерах сообщения журнала понятны, лаконичны и содержат полезную информацию для отладки и поиска неисправностей. В них указывается, какое действие было предпринято, успешно или нет, а также все необходимые подробности, которые могут помочь в выявлении причины проблемы. После установки переменной среды DEV_LOGS в значение False строки лога выводятся как необработанный JSON. Бывает, что в одном и том же модуле Python строки логов выглядят совершенно по-разному. В зависимости от автора строки логов могут сильно отличаться. По-разному именуются сущности, значения переменных добавляются в лог с кавычками или без, меняются формулировки в рамках всего модуля.
Логи И Другие Источники Данных
Это упрощает поиск, анализ и мониторинг журналов и снижает необходимость управления журналами в нескольких системах. Кроме того, журналы часто хранятся в текстовых файлах или других незашифрованных форматах, что делает их уязвимыми для несанкционированного доступа или раскрытия. Не допуская попадания конфиденциальных данных в журналы, можно защитить частную жизнь пользователей и снизить риск утечки данных или других инцидентов безопасности.
Обратите внимание, что сообщения debug() и info() не были отображены. Это связано с тем, что по умолчанию модуль ведения журнала регистрирует сообщения только с уровнем WARNING или выше. Вы можете изменить это, сконфигурировав модуль logging для регистрации событий всех уровней. Здесь мы использовали метод getLogger модуля logging, чтобы вернуть объект логгера под названием ex.
Теперь можно запустить модуль main и исследовать сгенерированные лог-файлы. ERROR — это такие ошибки, из-за которых приложение вынуждено завершить свою работу или теряет часть функциональности. Например, если чат-бот не может ответить одному из пользователей из-за ошибки, он может его проигнорировать и общаться с остальными. Это шаблон, который будет заполнен при записи сообщения в лог. Набор таких готовых шаблонов можно посмотреть в разделе LogRecord attributes. Сообщение INFO и DEBUG не появляются потому, что уровень регистрации событий по умолчанию – WARNING.
Поскольку по умолчанию пишутся только журналы WARNING и более высокого уровня, вам может не хватать логов с низким приоритетом. Итак, последнее, с чем нам нужно разобраться — форматирование лога. Эта опция позволяет Вам дополнять лог полезной информацией — датой, названием файла с ошибкой, номером строки, названием метода и так далее. В языке Python основным инструментом для логирования является библиотека logging. Настроим пользовательские логгеры в модулях major https://deveducation.com/ и test_div, проиллюстрировав это примерами кода. В этой статье я постарался вкратце рассказать и показать основные сущности библиотеки logging, а также продемонстрировать гибкий механизм логирования в python.
В следующем разделе мы поговорим о том, как интегрировать в Python-проект поддержку Sentry, что позволит упростить процесс отладки кода. Получите крутое код-ревью от практикующих программистов с разбором ошибок и рекомендациями, на что обратить внимание — бесплатно. DEBUG — это сообщения для отладки, которые вы оставили для себя. Обычные пользователи их не читают, только программисты и системные администраторы.
Заметьте, что функция getLogger принимает на вход параметр — имя логера. Вызов getLogger с одинаковым названием вернёт один и тот же инстанс логера.
Вспомните — в нашем экспериментальном проекте уровень логирования был установлен в значение information. В результате Sentry записывает все события, уровень которых соответствует info и более высоким уровням, делая это в стиле «навигационной цепочки», что упрощает отслеживание ошибок. После создания логгера для модуля можно использовать стандартные методы логирования сообщений, такие как debug(), info(), warning(), error() и critical(). Теперь, когда наш логгер настроен, мы можем использовать его для записи логов в файл.
В этой статье мы рассмотрим, как писать логи на языке программирования Python. Модуль logging позволяет гибко настроить форматирование логов и уровни сообщений. Модуль sys предоставляет простой способ перенаправления вывода в файл. Сообщение будет записано в файл с именем app.log вместо вывода в консоль. Для filemode значение w означает, что файл журнала открывается в «режиме записи» каждый раз, когда вызывается basicConfig(), и при каждом запуске программы файл перезаписывается.
- Соответственно, чтобы не засорять логи лишней информацией, в basicConfig() Вы можете указать минимальный уровень фиксируемых событий.
- Централизация журналов позволяет упростить управление журналами за счет объединения журналов из нескольких источников в одном месте.
- Начинаете ли вы работу или уже работаете, в руководстве вы увидите, как настроить этот модуль, чтобы помочь найти нужную строку кода.
- В ней Вы будете указывать все основные настройки (по крайней мере, на базовом уровне).
Чтобы избежать этого, лучше всего принять стандартный формат временных меток. Одним из таких стандартов является стандарт ISO-8601, который представляет собой международно признанный стандарт обмена данными, связанными с датой и временем. Таким образом structlog самостоятельно вносит эту контекстную информацию, избавляя нас от забот по добавлению ID пользователя вручную.
Вы освоили основы настройки логгера root и пользовательских логгеров, ознакомились с рекомендациями по логированию. Затем мы создаём объект форматировщика, используя конструкцию logging.Formatter(format). В этом примере мы помещаем имя логгера (строку) в начале форматной строки, а потом идёт то, чем мы уже пользовались ранее при оформлении сообщений.
Чем выше уровень — тем серьёзнее неприятность, о которой сообщает соответствующая запись. Самый низкий уровень логирования — это debug (10), а самый высокий — это important (50). У логера уровень логирования INFO, а хэндлер — RotatingFileHandler. Она получает готовые логи, и лишь отвечает за то, куда их положить. Это лишь простой пример того, как ротировать лог-файлы с помощью модуля logging в Python. В Python ротацию лог-файлов можно выполнять с помощью встроенного модуля logging.
Вы можете найти больше информации о формате datetime в этом руководстве. В этом разделе мы покажем, как форматировать журналы в JSON, добавлять пользовательские атрибуты, а также централизовывать и анализировать данные. Вы не можете предвидеть и обработать все исключения, но можете логировать необработанные исключения, чтобы исследовать их позже. Теперь, когда мы разобрались с основами логирования в Python, поговорим о сильных и слабых сторонах этого механизма.
Вам рекомендуется использовать имя вашего проекта или модуля для идентификации логгера. Кроме того, обратите внимание, что я могу переписать правила по умолчанию. Например, каждый раз, когда triceratops получает подобный флаг от CLI, он обновляет конфигурацию logging чтобы включить дебаг. Чтобы логи оставались реактивными, вам нужно логировать «события».