


Panduan Pengelogan Python Lengkap: Amalan & Pelaksanaan Terbaik
Mengapa Pembalakan Yang Betul Penting
Sebelum menyelami butiran teknikal, mari kita fahami mengapa pembalakan yang betul penting:
- Mendayakan penyahpepijatan yang berkesan dalam pengeluaran
- Memberikan cerapan tentang tingkah laku aplikasi
- Memudahkan pemantauan prestasi
- Membantu mengesan insiden keselamatan
- Menyokong keperluan pematuhan
- Meningkatkan kecekapan penyelenggaraan
Mula Pantas dengan Pembalakan Python
Bagi mereka yang baru menggunakan pengelogan Python, berikut ialah contoh asas menggunakan logging.basicConfig:
# Simple python logging example import logging # Basic logger in python example logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Create a logger logger = logging.getLogger(__name__) # Logger in python example logger.info("This is an information message") logger.warning("This is a warning message")
Contoh ini menunjukkan asas modul pengelogan dalam python dan menunjukkan cara menggunakan pengelogan python logger dalam aplikasi anda.
Bermula dengan Modul Pengelogan Python
Persediaan Asas
Mari kita mulakan dengan konfigurasi pengelogan mudah:
import logging # Basic configuration logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Your first logger logger = logging.getLogger(__name__) # Using the logger logger.info("Application started") logger.warning("Watch out!") logger.error("Something went wrong")
Memahami Tahap Log
Python logging datang dengan lima tahap standard:
Level | Numeric Value | When to Use |
---|---|---|
DEBUG | 10 | Detailed information for diagnosing problems |
INFO | 20 | General operational events |
WARNING | 30 | Something unexpected happened |
ERROR | 40 | More serious problem |
CRITICAL | 50 | Program may not be able to continue |
Di luar cetak() Penyata
Mengapa memilih pengelogan daripada penyata cetakan?
- Tahap keterukan untuk pengkategorian yang lebih baik
- Maklumat cap masa
- Maklumat sumber (fail, nombor baris)
- Destinasi output boleh dikonfigurasikan
- Penapisan sedia pengeluaran
- Keselamatan benang
Mengkonfigurasi Sistem Pengelogan Anda
Pilihan Konfigurasi Asas
# Simple python logging example import logging # Basic logger in python example logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Create a logger logger = logging.getLogger(__name__) # Logger in python example logger.info("This is an information message") logger.warning("This is a warning message")
Konfigurasi Lanjutan
Untuk aplikasi yang lebih kompleks:
import logging # Basic configuration logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Your first logger logger = logging.getLogger(__name__) # Using the logger logger.info("Application started") logger.warning("Watch out!") logger.error("Something went wrong")
Bekerja dengan Pengelogan Lanjutan
Pembalakan Berstruktur
Pengelogan berstruktur menyediakan format yang konsisten dan boleh dibaca mesin yang penting untuk analisis dan pemantauan log. Untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang corak pembalakan berstruktur dan amalan terbaik, lihat panduan pembalakan berstruktur. Mari kita laksanakan pengelogan berstruktur dalam Python:
logging.basicConfig( filename='app.log', filemode='w', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.DEBUG, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S' )
Pengurusan Ralat
Pengelogan ralat yang betul adalah penting untuk menyahpepijat isu pengeluaran. Berikut ialah pendekatan menyeluruh:
config = { 'version': 1, 'formatters': { 'detailed': { 'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' } }, 'handlers': { 'console': { 'class': 'logging.StreamHandler', 'level': 'INFO', 'formatter': 'detailed' }, 'file': { 'class': 'logging.FileHandler', 'filename': 'app.log', 'level': 'DEBUG', 'formatter': 'detailed' } }, 'loggers': { 'myapp': { 'handlers': ['console', 'file'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True } } } logging.config.dictConfig(config)
Pembalakan Serentak
Apabila log masuk aplikasi berbilang benang, anda perlu memastikan keselamatan benang:
import json import logging from datetime import datetime class JSONFormatter(logging.Formatter): def __init__(self): super().__init__() def format(self, record): # Create base log record log_obj = { "timestamp": self.formatTime(record, self.datefmt), "name": record.name, "level": record.levelname, "message": record.getMessage(), "module": record.module, "function": record.funcName, "line": record.lineno } # Add exception info if present if record.exc_info: log_obj["exception"] = self.formatException(record.exc_info) # Add custom fields from extra if hasattr(record, "extra_fields"): log_obj.update(record.extra_fields) return json.dumps(log_obj) # Usage Example logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(JSONFormatter()) logger.addHandler(handler) # Log with extra fields logger.info("User logged in", extra={"extra_fields": {"user_id": "123", "ip": "192.168.1.1"}})
Log masuk dalam Persekitaran Berbeza
Persekitaran aplikasi yang berbeza memerlukan pendekatan pengelogan khusus. Sama ada anda bekerja dengan aplikasi web, perkhidmatan mikro atau tugas latar belakang, setiap persekitaran mempunyai keperluan pengelogan unik dan amalan terbaik. Mari kita terokai cara melaksanakan pengelogan yang berkesan merentas pelbagai senario penggunaan.
Pengelogan Aplikasi Web
Konfigurasi Pengelogan Django
Berikut ialah persediaan pengelogan Django yang komprehensif:
import traceback import sys from contextlib import contextmanager class ErrorLogger: def __init__(self, logger): self.logger = logger @contextmanager def error_context(self, operation_name, **context): """Context manager for error logging with additional context""" try: yield except Exception as e: # Capture the current stack trace exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info() # Format error details error_details = { "operation": operation_name, "error_type": exc_type.__name__, "error_message": str(exc_value), "context": context, "stack_trace": traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback) } # Log the error with full context self.logger.error( f"Error in {operation_name}: {str(exc_value)}", extra={"error_details": error_details} ) # Re-raise the exception raise # Usage Example logger = logging.getLogger(__name__) error_logger = ErrorLogger(logger) with error_logger.error_context("user_authentication", user_id="123", attempt=2): # Your code that might raise an exception authenticate_user(user_id)
Persediaan Pengelogan Kelalang
Flask menyediakan sistem pembalakan sendiri yang boleh disesuaikan:
import threading import logging from queue import Queue from logging.handlers import QueueHandler, QueueListener def setup_thread_safe_logging(): """Set up thread-safe logging with a queue""" # Create the queue log_queue = Queue() # Create handlers console_handler = logging.StreamHandler() file_handler = logging.FileHandler('app.log') # Create queue handler and listener queue_handler = QueueHandler(log_queue) listener = QueueListener( log_queue, console_handler, file_handler, respect_handler_level=True ) # Configure root logger root_logger = logging.getLogger() root_logger.addHandler(queue_handler) # Start the listener in a separate thread listener.start() return listener # Usage listener = setup_thread_safe_logging() def worker_function(): logger = logging.getLogger(__name__) logger.info(f"Worker thread {threading.current_thread().name} starting") # Do work... logger.info(f"Worker thread {threading.current_thread().name} finished") # Create and start threads threads = [ threading.Thread(target=worker_function) for _ in range(3) ] for thread in threads: thread.start()
Amalan Pembalakan FastAPI
FastAPI boleh memanfaatkan pengelogan Python dengan beberapa peningkatan perisian tengah:
# settings.py LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'verbose': { 'format': '{levelname} {asctime} {module} {process:d} {thread:d} {message}', 'style': '{', }, 'simple': { 'format': '{levelname} {message}', 'style': '{', }, }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { 'console': { 'level': 'INFO', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, 'file': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.FileHandler', 'filename': 'django-errors.log', 'formatter': 'verbose' }, 'mail_admins': { 'level': 'ERROR', 'class': 'django.utils.log.AdminEmailHandler', 'include_html': True, } }, 'loggers': { 'django': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, }, 'django.request': { 'handlers': ['file', 'mail_admins'], 'level': 'ERROR', 'propagate': False, }, 'myapp': { 'handlers': ['console', 'file'], 'level': 'INFO', } } }
Pembalakan Perkhidmatan Mikro
Untuk perkhidmatan mikro, pengesanan dan ID korelasi yang diedarkan adalah penting:
import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler from flask import Flask, request app = Flask(__name__) def setup_logger(): # Create formatter formatter = logging.Formatter( '[%(asctime)s] %(levelname)s in %(module)s: %(message)s' ) # File Handler file_handler = RotatingFileHandler( 'flask_app.log', maxBytes=10485760, # 10MB backupCount=10 ) file_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setFormatter(formatter) # Add request context class RequestFormatter(logging.Formatter): def format(self, record): record.url = request.url record.remote_addr = request.remote_addr return super().format(record) # Configure app logger app.logger.addHandler(file_handler) app.logger.setLevel(logging.INFO) return app.logger # Usage in routes @app.route('/api/endpoint') def api_endpoint(): app.logger.info(f'Request received from {request.remote_addr}') # Your code here return jsonify({'status': 'success'})
Pengelogan Tugas Latar Belakang
Untuk tugasan latar belakang, kami perlu memastikan pengendalian dan penggiliran log yang betul:
from fastapi import FastAPI, Request from typing import Callable import logging import time app = FastAPI() # Configure logging logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) logger = logging.getLogger(__name__) # Middleware for request logging @app.middleware("http") async def log_requests(request: Request, call_next: Callable): start_time = time.time() response = await call_next(request) duration = time.time() - start_time log_dict = { "url": str(request.url), "method": request.method, "client_ip": request.client.host, "duration": f"{duration:.2f}s", "status_code": response.status_code } logger.info(f"Request processed: {log_dict}") return response # Example endpoint with logging @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): logger.info(f"Retrieving item {item_id}") # Your code here return {"item_id": item_id}
Corak dan Penyelesaian Pembalakan Biasa
Minta Penjejakan ID
Melaksanakan penjejakan permintaan merentas aplikasi anda:
import logging import contextvars from uuid import uuid4 # Create context variable for trace ID trace_id_var = contextvars.ContextVar('trace_id', default=None) class TraceIDFilter(logging.Filter): def filter(self, record): trace_id = trace_id_var.get() record.trace_id = trace_id if trace_id else 'no_trace' return True def setup_microservice_logging(service_name): logger = logging.getLogger(service_name) # Create formatter with trace ID formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - [%(trace_id)s] - %(levelname)s - %(message)s' ) # Add handlers with trace ID filter handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(formatter) handler.addFilter(TraceIDFilter()) logger.addHandler(handler) logger.setLevel(logging.INFO) return logger # Usage in microservice logger = setup_microservice_logging('order_service') def process_order(order_data): # Generate or get trace ID from request trace_id_var.set(str(uuid4())) logger.info("Starting order processing", extra={ 'order_id': order_data['id'], 'customer_id': order_data['customer_id'] }) # Process order... logger.info("Order processed successfully")
Pengelogan Aktiviti Pengguna
Jejak tindakan pengguna dengan selamat:
# Simple python logging example import logging # Basic logger in python example logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Create a logger logger = logging.getLogger(__name__) # Logger in python example logger.info("This is an information message") logger.warning("This is a warning message")
Penyelesaian masalah dan Penyahpepijatan
Penyelesaian masalah yang berkesan bagi isu pembalakan memerlukan pemahaman masalah biasa dan penyelesaiannya. Bahagian ini merangkumi cabaran yang paling kerap dihadapi oleh pembangun semasa melaksanakan pengelogan dan menyediakan penyelesaian praktikal untuk menyahpepijat konfigurasi pengelogan.
Isu Pembalakan Biasa
Entri Log Tiada
import logging # Basic configuration logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Your first logger logger = logging.getLogger(__name__) # Using the logger logger.info("Application started") logger.warning("Watch out!") logger.error("Something went wrong")
Kesesakan Prestasi
logging.basicConfig( filename='app.log', filemode='w', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.DEBUG, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S' )
Perangkap dan Penyelesaian Pembalakan Biasa
Isu Konfigurasi
config = { 'version': 1, 'formatters': { 'detailed': { 'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' } }, 'handlers': { 'console': { 'class': 'logging.StreamHandler', 'level': 'INFO', 'formatter': 'detailed' }, 'file': { 'class': 'logging.FileHandler', 'filename': 'app.log', 'level': 'DEBUG', 'formatter': 'detailed' } }, 'loggers': { 'myapp': { 'handlers': ['console', 'file'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True } } } logging.config.dictConfig(config)
Isu Memori dan Sumber
import json import logging from datetime import datetime class JSONFormatter(logging.Formatter): def __init__(self): super().__init__() def format(self, record): # Create base log record log_obj = { "timestamp": self.formatTime(record, self.datefmt), "name": record.name, "level": record.levelname, "message": record.getMessage(), "module": record.module, "function": record.funcName, "line": record.lineno } # Add exception info if present if record.exc_info: log_obj["exception"] = self.formatException(record.exc_info) # Add custom fields from extra if hasattr(record, "extra_fields"): log_obj.update(record.extra_fields) return json.dumps(log_obj) # Usage Example logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(JSONFormatter()) logger.addHandler(handler) # Log with extra fields logger.info("User logged in", extra={"extra_fields": {"user_id": "123", "ip": "192.168.1.1"}})
Format Rentetan dan Isu Prestasi
import traceback import sys from contextlib import contextmanager class ErrorLogger: def __init__(self, logger): self.logger = logger @contextmanager def error_context(self, operation_name, **context): """Context manager for error logging with additional context""" try: yield except Exception as e: # Capture the current stack trace exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info() # Format error details error_details = { "operation": operation_name, "error_type": exc_type.__name__, "error_message": str(exc_value), "context": context, "stack_trace": traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback) } # Log the error with full context self.logger.error( f"Error in {operation_name}: {str(exc_value)}", extra={"error_details": error_details} ) # Re-raise the exception raise # Usage Example logger = logging.getLogger(__name__) error_logger = ErrorLogger(logger) with error_logger.error_context("user_authentication", user_id="123", attempt=2): # Your code that might raise an exception authenticate_user(user_id)
Perangkap Konfigurasi Pengendali
import threading import logging from queue import Queue from logging.handlers import QueueHandler, QueueListener def setup_thread_safe_logging(): """Set up thread-safe logging with a queue""" # Create the queue log_queue = Queue() # Create handlers console_handler = logging.StreamHandler() file_handler = logging.FileHandler('app.log') # Create queue handler and listener queue_handler = QueueHandler(log_queue) listener = QueueListener( log_queue, console_handler, file_handler, respect_handler_level=True ) # Configure root logger root_logger = logging.getLogger() root_logger.addHandler(queue_handler) # Start the listener in a separate thread listener.start() return listener # Usage listener = setup_thread_safe_logging() def worker_function(): logger = logging.getLogger(__name__) logger.info(f"Worker thread {threading.current_thread().name} starting") # Do work... logger.info(f"Worker thread {threading.current_thread().name} finished") # Create and start threads threads = [ threading.Thread(target=worker_function) for _ in range(3) ] for thread in threads: thread.start()
Pertimbangan Keselamatan Benang
# settings.py LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'verbose': { 'format': '{levelname} {asctime} {module} {process:d} {thread:d} {message}', 'style': '{', }, 'simple': { 'format': '{levelname} {message}', 'style': '{', }, }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { 'console': { 'level': 'INFO', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, 'file': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.FileHandler', 'filename': 'django-errors.log', 'formatter': 'verbose' }, 'mail_admins': { 'level': 'ERROR', 'class': 'django.utils.log.AdminEmailHandler', 'include_html': True, } }, 'loggers': { 'django': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, }, 'django.request': { 'handlers': ['file', 'mail_admins'], 'level': 'ERROR', 'propagate': False, }, 'myapp': { 'handlers': ['console', 'file'], 'level': 'INFO', } } }
Isu Fail Konfigurasi
import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler from flask import Flask, request app = Flask(__name__) def setup_logger(): # Create formatter formatter = logging.Formatter( '[%(asctime)s] %(levelname)s in %(module)s: %(message)s' ) # File Handler file_handler = RotatingFileHandler( 'flask_app.log', maxBytes=10485760, # 10MB backupCount=10 ) file_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setFormatter(formatter) # Add request context class RequestFormatter(logging.Formatter): def format(self, record): record.url = request.url record.remote_addr = request.remote_addr return super().format(record) # Configure app logger app.logger.addHandler(file_handler) app.logger.setLevel(logging.INFO) return app.logger # Usage in routes @app.route('/api/endpoint') def api_endpoint(): app.logger.info(f'Request received from {request.remote_addr}') # Your code here return jsonify({'status': 'success'})
Menguji Pembalakan Anda
Pengujian Unit dengan Log
from fastapi import FastAPI, Request from typing import Callable import logging import time app = FastAPI() # Configure logging logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) logger = logging.getLogger(__name__) # Middleware for request logging @app.middleware("http") async def log_requests(request: Request, call_next: Callable): start_time = time.time() response = await call_next(request) duration = time.time() - start_time log_dict = { "url": str(request.url), "method": request.method, "client_ip": request.client.host, "duration": f"{duration:.2f}s", "status_code": response.status_code } logger.info(f"Request processed: {log_dict}") return response # Example endpoint with logging @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): logger.info(f"Retrieving item {item_id}") # Your code here return {"item_id": item_id}
Menguji dengan Pembalak Diejek
import logging import contextvars from uuid import uuid4 # Create context variable for trace ID trace_id_var = contextvars.ContextVar('trace_id', default=None) class TraceIDFilter(logging.Filter): def filter(self, record): trace_id = trace_id_var.get() record.trace_id = trace_id if trace_id else 'no_trace' return True def setup_microservice_logging(service_name): logger = logging.getLogger(service_name) # Create formatter with trace ID formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - [%(trace_id)s] - %(levelname)s - %(message)s' ) # Add handlers with trace ID filter handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(formatter) handler.addFilter(TraceIDFilter()) logger.addHandler(handler) logger.setLevel(logging.INFO) return logger # Usage in microservice logger = setup_microservice_logging('order_service') def process_order(order_data): # Generate or get trace ID from request trace_id_var.set(str(uuid4())) logger.info("Starting order processing", extra={ 'order_id': order_data['id'], 'customer_id': order_data['customer_id'] }) # Process order... logger.info("Order processed successfully")
Penyelesaian Pembalakan Alternatif
Loguru
Loguru menyediakan antara muka pengelogan yang lebih mudah dengan ciri yang berkuasa di luar kotak:
from logging.handlers import RotatingFileHandler import logging import threading from datetime import datetime class BackgroundTaskLogger: def __init__(self, task_name): self.logger = logging.getLogger(f'background_task.{task_name}') self.setup_logging() def setup_logging(self): # Create logs directory if it doesn't exist import os os.makedirs('logs', exist_ok=True) # Setup rotating file handler handler = RotatingFileHandler( filename=f'logs/task_{datetime.now():%Y%m%d}.log', maxBytes=5*1024*1024, # 5MB backupCount=5 ) # Create formatter formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - [%(threadName)s] - %(levelname)s - %(message)s' ) handler.setFormatter(formatter) self.logger.addHandler(handler) self.logger.setLevel(logging.INFO) def log_task_status(self, status, **kwargs): """Log task status with additional context""" extra = { 'thread_id': threading.get_ident(), 'timestamp': datetime.now().isoformat(), **kwargs } self.logger.info(f"Task status: {status}", extra=extra) # Usage example def background_job(): logger = BackgroundTaskLogger('data_processing') try: logger.log_task_status('started', job_id=123) # Do some work... logger.log_task_status('completed', records_processed=1000) except Exception as e: logger.logger.error(f"Task failed: {str(e)}", exc_info=True)
Structlog
Structlog sangat baik untuk pengelogan berstruktur dengan konteks:
import logging from contextlib import contextmanager import threading import uuid # Store request ID in thread-local storage _request_id = threading.local() class RequestIDFilter(logging.Filter): def filter(self, record): record.request_id = getattr(_request_id, 'id', 'no_request_id') return True @contextmanager def request_context(request_id=None): """Context manager for request tracking""" if request_id is None: request_id = str(uuid.uuid4()) old_id = getattr(_request_id, 'id', None) _request_id.id = request_id try: yield request_id finally: if old_id is None: del _request_id.id else: _request_id.id = old_id # Setup logging with request ID def setup_request_logging(): logger = logging.getLogger() formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - [%(request_id)s] - %(levelname)s - %(message)s' ) handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(formatter) handler.addFilter(RequestIDFilter()) logger.addHandler(handler) return logger # Usage example logger = setup_request_logging() def process_request(data): with request_context() as request_id: logger.info("Processing request", extra={ 'data': data, 'operation': 'process_request' }) # Process the request... logger.info("Request processed successfully")
Python-JSON-Logger
Untuk pengelogan berformat JSON:
# Simple python logging example import logging # Basic logger in python example logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Create a logger logger = logging.getLogger(__name__) # Logger in python example logger.info("This is an information message") logger.warning("This is a warning message")
Amalan dan Garis Panduan Terbaik
Piawaian Pembalakan
import logging # Basic configuration logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Your first logger logger = logging.getLogger(__name__) # Using the logger logger.info("Application started") logger.warning("Watch out!") logger.error("Something went wrong")
Pengoptimuman Prestasi
logging.basicConfig( filename='app.log', filemode='w', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.DEBUG, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S' )
Kajian Kes
Pelaksanaan Dunia Nyata: Platform E-dagang
config = { 'version': 1, 'formatters': { 'detailed': { 'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' } }, 'handlers': { 'console': { 'class': 'logging.StreamHandler', 'level': 'INFO', 'formatter': 'detailed' }, 'file': { 'class': 'logging.FileHandler', 'filename': 'app.log', 'level': 'DEBUG', 'formatter': 'detailed' } }, 'loggers': { 'myapp': { 'handlers': ['console', 'file'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True } } } logging.config.dictConfig(config)
Contoh Seni Bina Microservices
import json import logging from datetime import datetime class JSONFormatter(logging.Formatter): def __init__(self): super().__init__() def format(self, record): # Create base log record log_obj = { "timestamp": self.formatTime(record, self.datefmt), "name": record.name, "level": record.levelname, "message": record.getMessage(), "module": record.module, "function": record.funcName, "line": record.lineno } # Add exception info if present if record.exc_info: log_obj["exception"] = self.formatException(record.exc_info) # Add custom fields from extra if hasattr(record, "extra_fields"): log_obj.update(record.extra_fields) return json.dumps(log_obj) # Usage Example logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(JSONFormatter()) logger.addHandler(handler) # Log with extra fields logger.info("User logged in", extra={"extra_fields": {"user_id": "123", "ip": "192.168.1.1"}})
Kesimpulan
Pengambilan Utama
- Foundation First: Mulakan dengan konfigurasi asas yang betul
- Tetapkan tahap log yang sesuai
- Konfigurasikan format yang bermakna
- Pilih pengendali yang sesuai
- Pendekatan Berstruktur: Gunakan pengelogan berstruktur untuk analisis yang lebih baik
- Format log yang konsisten
- Maklumat kontekstual
- Keluaran boleh dihuraikan mesin
- Perkara Prestasi: Optimumkan pengelogan untuk pengeluaran
- Laksanakan putaran log
- Gunakan pengelogan async apabila diperlukan
- Pertimbangkan strategi pensampelan
-
Kesedaran Keselamatan: Lindungi maklumat sensitif
- Tapis data sensitif
- Laksanakan kawalan akses yang betul
- Ikuti keperluan pematuhan
Senarai Semak Perlaksanaan
import traceback import sys from contextlib import contextmanager class ErrorLogger: def __init__(self, logger): self.logger = logger @contextmanager def error_context(self, operation_name, **context): """Context manager for error logging with additional context""" try: yield except Exception as e: # Capture the current stack trace exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info() # Format error details error_details = { "operation": operation_name, "error_type": exc_type.__name__, "error_message": str(exc_value), "context": context, "stack_trace": traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback) } # Log the error with full context self.logger.error( f"Error in {operation_name}: {str(exc_value)}", extra={"error_details": error_details} ) # Re-raise the exception raise # Usage Example logger = logging.getLogger(__name__) error_logger = ErrorLogger(logger) with error_logger.error_context("user_authentication", user_id="123", attempt=2): # Your code that might raise an exception authenticate_user(user_id)
Sumber Tambahan
- Dokumentasi Rasmi:
- Python Logging HOWTO
- Buku Masakan Log
- Alat dan Perpustakaan:
- Dokumentasi Loguru
- Dokumentasi Structlog
- Python-JSON-Logger
Panduan ini merangkumi aspek penting pengelogan Python, daripada persediaan asas kepada pelaksanaan lanjutan. Ingat bahawa pembalakan adalah bahagian penting dalam pemerhatian dan penyelenggaraan aplikasi. Laksanakannya dengan bertimbang rasa dan kekalkan ia dengan kerap untuk hasil yang terbaik.
Ingat untuk menyemak dan mengemas kini pelaksanaan pengelogan anda secara berkala apabila aplikasi anda berkembang dan keperluan baharu muncul.
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Pengelogan Python Lengkap: Amalan & Pelaksanaan Terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
