適切なロギングが重要な理由
技術的な詳細に入る前に、適切なロギングがなぜ重要なのかを理解しましょう。
- 本番環境で効果的なデバッグが可能
- アプリケーションの動作に関する洞察を提供します
- パフォーマンスの監視を容易にします
- セキュリティインシデントの追跡に役立ちます
- コンプライアンス要件をサポート
- メンテナンス効率の向上
Python ロギングのクイック スタート
Python ロギングが初めての方のために、logging.basicConfig を使用した基本的な例を示します。
# 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")
この例では、Python のロギング モジュールの基本を示し、アプリケーションで Python ロガー ロギングを使用する方法を示します。
Python のロギング モジュールの入門
基本的なセットアップ
簡単なロギング設定から始めましょう:
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")
ログレベルを理解する
Python ロギングには 5 つの標準レベルがあります:
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 |
print() ステートメントを超えて
なぜ print ステートメントではなくログ記録を選択するのですか?
- より適切に分類するための重大度レベル
- タイムスタンプ情報
- ソース情報(ファイル、行番号)
- 設定可能な出力先
- 本番環境に対応したフィルタリング
- スレッドの安全性
ロギング システムの構成
基本的な構成オプション
# 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")
高度な構成
より複雑なアプリケーションの場合:
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")
高度なログの使用
構造化されたロギング
構造化ログは、ログの分析と監視に不可欠な、一貫性のある機械可読形式を提供します。構造化ログのパターンとベスト プラクティスの包括的な概要については、構造化ログ ガイドを確認してください。 Python で構造化ログを実装しましょう:
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' )
エラー管理
運用上の問題をデバッグするには、適切なエラー ログが重要です。包括的なアプローチは次のとおりです:
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)
同時ロギング
マルチスレッドアプリケーションにログインする場合は、スレッドの安全性を確保する必要があります。
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"}})
異なる環境でのログイン
さまざまなアプリケーション環境には、特定のログ記録アプローチが必要です。 Web アプリケーション、マイクロサービス、バックグラウンド タスクのいずれを使用している場合でも、各環境には固有のログ要件とベスト プラクティスがあります。さまざまな展開シナリオにわたって効果的なログ記録を実装する方法を見てみましょう。
Web アプリケーションのログ記録
Django ログ構成
包括的な Django ログ設定は次のとおりです:
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)
Flask ログのセットアップ
Flask は、カスタマイズ可能な独自のログ システムを提供します。
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()
FastAPI ロギングの実践
FastAPI は、いくつかのミドルウェア機能拡張により Python のロギングを活用できます。
# 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', } } }
マイクロサービスのロギング
マイクロサービスの場合、分散トレーシングと相関 ID が不可欠です。
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'})
バックグラウンドタスクのログ記録
バックグラウンド タスクの場合、適切なログ処理とローテーションを確保する必要があります。
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}
一般的なロギング パターンと解決策
リクエストID追跡
アプリケーション全体にリクエスト追跡を実装する:
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")
ユーザーアクティビティのログ記録
ユーザーのアクションを安全に追跡します:
# 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")
トラブルシューティングとデバッグ
ロギングの問題を効果的にトラブルシューティングするには、一般的な問題とその解決策を理解する必要があります。このセクションでは、ロギングの実装時に開発者が直面する最も頻繁な課題について説明し、ロギング構成をデバッグするための実用的な解決策を提供します。
ロギングに関する一般的な問題
欠落しているログエントリ
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")
パフォーマンスのボトルネック
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' )
ロギングの一般的な落とし穴と解決策
構成の問題
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)
メモリとリソースの問題
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"}})
フォーマット文字列とパフォーマンスの問題
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)
ハンドラー構成トラップ
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()
スレッドの安全性に関する考慮事項
# 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', } } }
構成ファイルの問題
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'})
ロギングのテスト
ログを使用した単体テスト
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}
モックロガーを使用したテスト
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")
代替ロギング ソリューション
ろぐる
Loguru は、すぐに使用できる強力な機能を備えた、よりシンプルなログ インターフェイスを提供します。
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)
構造体ログ
Structlog は、コンテキストを含む構造化ログに優れています:
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-ロガー
JSON 形式のログの場合:
# 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")
ベストプラクティスとガイドライン
ロギング標準
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")
パフォーマンスの最適化
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' )
ケーススタディ
現実世界の実装: E コマース プラットフォーム
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)
マイクロサービスアーキテクチャの例
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"}})
結論
重要なポイント
- まずは基礎: 適切な基本構成から始めます
- 適切なログレベルを設定します
- 意味のある形式を構成する
- 適切なハンドラーを選択してください
- 構造化アプローチ: 分析を改善するために構造化ログを使用します
- 一貫したログ形式
- コンテキスト情報
- 機械解析可能な出力
- パフォーマンスの問題: 本番環境向けにログを最適化する
- ログローテーションを実装する
- 必要に応じて非同期ログを使用します
- サンプリング戦略を検討する
-
セキュリティ意識: 機密情報を保護する
- 機密データをフィルタリングする
- 適切なアクセス制御を実装する
- コンプライアンス要件に従います
実装チェックリスト
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)
追加のリソース
- 公式ドキュメント:
- Python のロギング方法
- ロギングクックブック
- ツールとライブラリ:
- Loguru ドキュメント
- Structlog ドキュメント
- Python-JSON-ロガー
このガイドでは、基本的なセットアップから高度な実装まで、Python ロギングの重要な側面を説明します。ロギングはアプリケーションの可観測性とメンテナンスに不可欠な部分であることに注意してください。最良の結果を得るために、慎重に実装し、定期的にメンテナンスしてください。
アプリケーションが進化し、新しい要件が出現するにつれて、ロギング実装を定期的に確認して更新することを忘れないでください。
以上が完全な Python ロギング ガイド: ベスト プラクティスと実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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