Kako dohvatiti nedavne Python poruke zapisivanja tijekom pogrešaka

Optimiziranje Python zapisivanja za rukovanje pogreškama

Prijava u Python ključna je za praćenje događaja i dijagnosticiranje problema tijekom izvođenja programa. Međutim, određeni moduli mogu proizvesti previše informacija o praćenju, što bi moglo zatrpati zapise. U takvim slučajevima, postavljanje odgovarajuće razine zapisivanja, kao što je POGREŠKA, može pomoći pri filtriranju nepotrebnih detalja.

U scenarijima u kojima jedan modul generira prekomjerne zapise, ali se pogreške javljaju u drugom modulu koji ga poziva, postaje ključno pristupiti nedavnim porukama dnevnika. To je čest slučaj kada se traži glavni uzrok pogreške. Potrebna je ravnoteža između ignoriranja prekomjernih zapisa i snimanja važnih.

Knjižnice poput spdlog u C++-u imaju ugrađenu podršku za praćenje unatrag putem međuspremnika prstena, omogućujući programerima pregled nedavnih zapisa koji vode do pogreške. Pythonova sječa biblioteka, međutim, ne nudi ovu značajku odmah, postavljajući pitanje kako implementirati sličan mehanizam.

Ovaj članak istražuje kako možete prilagoditi Pythonov sustav bilježenja za snimanje nedavnih poruka dnevnika kada se dogodi pogreška, osiguravajući kritične informacije iz ceker modul je dostupan za dijagnozu bez pretrpavanja zapisa podacima o tragovima.

Učinkovito hvatanje nedavnih zapisa o pogrešci u Pythonu

Prva predstavljena skripta koristi prilagođeni rukovatelj zapisivanja s a deque struktura iz Pythona zbirke modul. Ovaj deque djeluje kao međuspremnik prstena, držeći fiksni broj nedavnih poruka dnevnika. Rukovatelj nadjačava emitirati metoda, koja se poziva svaki put kada se generira dnevnik. U ovoj metodi, svaka poruka dnevnika je formatirana i zatim pridodana u deque. Budući da deque ima najveću duljinu, automatski odbacuje najstarije poruke kada dosegne kapacitet. Ovo rješenje učinkovito prati najnovije zapisnike, osiguravajući da prekomjerne poruke o otklanjanju pogrešaka iz modula za provjeru ne preplave izlaz dnevnika, ali su još uvijek dostupne kada se pojavi pogreška u modulu za pokretanje.

Kada se otkrije pogreška u modulu pokretača, skripta poziva prilagođenu metodu get_logs za dohvaćanje poruka dnevnika pohranjenih u deque. Ovo vam omogućuje pregled poruka dnevnika iz alata za provjeru koji je neposredno prethodio pogrešci. Ideja koja stoji iza ovog pristupa je da poruke dnevnika pružaju ključan kontekst za rješavanje problema uz održavanje ravnoteže između opširnosti dnevnika i korisnosti. Ovo je jednostavan i učinkovit način za stvaranje kružnog međuspremnika dnevnika u Pythonu, sličnog povratni trag značajka pronađena u C++-ovoj biblioteci spdlog.

Drugo rješenje koristi ugrađeni MemoryHandler iz Pythonovog modula za bilježenje. MemoryHandler radi tako da sprema poruke dnevnika u memoriju i ispire ih samo kada se naiđe na određenu razinu dnevnika, kao što je POGREŠKA. U ovom slučaju, rukovatelj je konfiguriran za spremanje u međuspremnik do 10 poruka dnevnika i njihovo ispiranje kada se pojavi pogreška. Ovaj je pristup sličan tehnici međuspremnika prstena, ali koristi Pythonovu postojeću infrastrukturu za bilježenje, što pojednostavljuje implementaciju. MemoryHandler je idealan za scenarije u kojima želite snimiti snimku poruka dnevnika koje dovode do pogreške bez pretrpavanja zapisa tijekom normalnih operacija.

Oba su rješenja optimizirana za performanse i dizajnirana da ograniče potrošnju memorije. Ograničavanjem broja zapisa pohranjenih u memoriji i ispiranjem međuspremnika samo tijekom kritičnih događaja, oni pomažu u održavanju čistih zapisa kojima se može upravljati. To omogućuje razvojnim programerima da se usredotoče na otklanjanje pogrešaka stvarne pogreške, a ne na prebiranje golemih količina nepotrebnih informacija. Svaka se skripta može jednostavno integrirati u postojeće Python konfiguracije zapisivanja jednostavnim dodavanjem prilagođenih ili memorijskih rukovatelja dotičnom zapisivaču, a obje su dovoljno fleksibilne da se mogu prilagoditi različitim formatima i razinama zapisnika.

# Approach 1: Using a custom handler with a deque (ring buffer) to store recent logs
import logging
from collections import deque
# Custom log handler to store recent log messages
class BufferingHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, capacity):
        super().__init__()
        self.log_buffer = deque(maxlen=capacity)  # Circular buffer
    def emit(self, record):
        self.log_buffer.append(self.format(record))  # Store formatted log messages
    def get_logs(self):
        return list(self.log_buffer)  # Retrieve recent log messages
# Configure logging with custom handler
logger = logging.getLogger('checker')
buffer_handler = BufferingHandler(capacity=10)
logger.addHandler(buffer_handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# Example log generation
for i in range(20):
    logger.debug(f"Debug message {i}")
# Simulate an error in runner and print the last few log messages
try:
    1 / 0  # Simulate error
except ZeroDivisionError:
    print("Error occurred, recent log messages:")
    for log in buffer_handler.get_logs():
        print(log)

# Approach 2: Using MemoryHandler to buffer log messages
import logging
# MemoryHandler buffers log records in memory and flushes them when conditions are met
memory_handler = logging.handlers.MemoryHandler(capacity=10, flushLevel=logging.ERROR)
# Configuring logging with a stream handler for output
stream_handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
stream_handler.setFormatter(formatter)
# Attach the memory handler and stream handler to logger
logger = logging.getLogger('checker')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
memory_handler.setTarget(stream_handler)
logger.addHandler(memory_handler)
# Generating some debug messages
for i in range(15):
    logger.debug(f"Debug message {i}")
# Simulate an error that will trigger the buffer to flush
logger.error("An error occurred in runner")
# The memory handler will now flush its buffer and show the last 10 messages

Istraživanje alternativnih načina za snimanje poruka dnevnika u Pythonu

Drugi pristup za snimanje nedavnih poruka dnevnika u Pythonu uključuje korištenje biblioteke treće strane poput loguru. Za razliku od Pythonovog ugrađenog modula za bilježenje, Loguru nudi fleksibilnije sučelje koje je lakše za korištenje. Uključuje ugrađenu podršku za rotiranje zapisa, filtriranje razina zapisa i snimanje zapisa u različitim formatima. Ova biblioteka može biti posebno korisna kada radite s aplikacijama koje generiraju prekomjerne zapise, jer pojednostavljuje upravljanje zapisima, a istovremeno osigurava da kritične poruke nisu propuštene tijekom obrade grešaka.

Loguru omogućuje postavljanje odvodnika zapisa, koji se mogu prilagoditi za pohranjivanje zapisa u memoriju, datoteke ili čak vanjske usluge. Možete stvoriti privremeni međuspremnik u memoriji koristeći prilagođeni sink, koji se zatim može isprati ako naiđe na pogrešku. To Loguru čini moćnom alternativom za one koji žele veću kontrolu nad svojim sustavom bilježenja bez ručnog konfiguriranja rukovatelja kao u standardnoj biblioteci bilježenja.

Još jedna prednost Logurua je ta što omogućuje jednostavnu integraciju s postojećim sustavima za bilježenje, što znači da se možete prebaciti na Loguru bez revidiranja cijele postavke bilježenja. Ovo može biti od posebne pomoći kada se radi o složenim aplikacijama gdje su izvedba i upravljanje zapisima ključni. U konačnici, dok je Pythonov modul za bilježenje dovoljan za većinu slučajeva upotrebe, istraživanje biblioteka poput Logurua pruža dodatnu fleksibilnost i jednostavnost korištenja za učinkovito hvatanje i upravljanje porukama dnevnika.