오류 발생 시 최근 Python 로깅 메시지를 검색하는 방법

사용자 정의 링 버퍼를 사용하여 오류 발생 시 최근 Python 로깅 메시지 캡처

Python 로깅 모듈 - 사용자 정의 링 버퍼 구현

# 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)

Python에서 버퍼링된 로깅을 위해 MemoryHandler 사용

Python 로깅 모듈 - MemoryHandler 접근 방식

# 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

Python에서 로그 메시지 캡처에 대한 일반적인 질문

1. 로그 메시지의 자세한 정도를 어떻게 제한할 수 있나요?
2. 사용 logger.setLevel(logging.ERROR) 디버그 및 정보와 같은 심각도가 낮은 메시지를 억제하고 오류만 표시합니다.
3. 최근 로그를 메모리에 저장하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
4. 에이 deque(maxlen=capacity) 가장 오래된 항목을 자동으로 삭제하여 최근 로그 메시지를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.
5. 오류가 발생하면 버퍼링된 로그를 어떻게 플러시합니까?
6. 와 함께 MemoryHandler, 로그는 메모리에 저장되었다가 다음과 같은 특정 로그 수준이 트리거될 때 플러시됩니다. flushLevel=logging.ERROR.
7. Python의 로깅에 비해 Loguru를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
8. Loguru 더 적은 상용구 코드로 로그 설정을 단순화하고 더 쉬운 로그 필터링 및 순환과 같은 보다 직관적인 기능을 제공합니다.
9. Loguru를 기존 로깅 구성과 통합할 수 있나요?
10. 예, Loguru는 기본 로깅 핸들러를 대체하여 Python의 내장 로깅 시스템과 원활하게 통합될 수 있습니다.

로그 캡처 기술 요약

오류가 발생하기 쉬운 상황에서 Python의 로깅 모듈을 효율적으로 사용하면 출력을 복잡하게 하지 않고 최근 로그 메시지를 캡처하는 데 도움이 됩니다. 다음과 같은 사용자 정의 핸들러 데크 그리고 메모리 핸들러 오류가 발생할 때 중요한 메시지를 저장할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.

이러한 솔루션은 자세한 정보가 포함된 모듈의 오류를 디버깅하는 데 실용적이며 개발자가 필요한 로그 데이터를 사용할 수 있도록 보장합니다. 다음과 같은 타사 도구를 통합하여 로그루, 최소한의 구성으로 고급 로그 관리를 제공하여 훨씬 더 많은 유연성을 사용할 수 있습니다.