Hatalar Sırasında En Son Python Günlüğü Mesajlarını Alma

Hata İşleme için Python Günlüğünü Optimize Etme

Python'da oturum açmak, bir programın yürütülmesi sırasında olayları izlemek ve sorunları teşhis etmek için gereklidir. Ancak bazı modüller aşırı izleme bilgisi üretebilir ve bu da günlükleri karmaşık hale getirebilir. Bu gibi durumlarda, uygun bir günlük kaydı düzeyinin ayarlanması HATAgereksiz ayrıntıların filtrelenmesine yardımcı olabilir.

Bir modülün aşırı miktarda log oluşturduğu ancak onu çağıran başka bir modülde hataların oluştuğu senaryolarda, güncel log mesajlarına erişim hayati önem taşıyor. Bu genellikle bir hatanın temel nedeninin izini sürerken yaşanan durumdur. Aşırı günlükleri göz ardı etmekle önemli olanları yakalamak arasında bir dengeye ihtiyaç vardır.

Kütüphaneler gibi spdlog C++'da, geliştiricilerin hataya yol açan son günlükleri gözden geçirmesine olanak tanıyan bir halka arabelleği yoluyla geri izleme için yerleşik desteğe sahiptir. Python'un günlüğe kaydetme Ancak kütüphane bu özelliği kullanıma hazır olarak sunmuyor ve bu da benzer bir mekanizmanın nasıl uygulanacağı sorusunu gündeme getiriyor.

Bu makale, Python'un günlük sistemini, bir hata oluştuğunda en son günlük mesajlarını yakalayacak şekilde nasıl uyarlayabileceğinizi araştırıyor ve kritik bilgilerin sistemden alınmasını sağlıyor. denetleyici modülü, günlükleri izleme verileriyle doldurmadan teşhis için kullanılabilir.

Python'da Hata Durumunda Son Günlükleri Verimli Bir Şekilde Yakalama

Sunulan ilk komut dosyası, özel bir günlük kaydı işleyicisi kullanıyor. deque Python'un yapısı koleksiyonlar modülü. Bu deque, sabit sayıda güncel günlük mesajını tutan bir halka arabelleği görevi görür. İşleyici geçersiz kılar yaymak Her günlük oluşturulduğunda çağrılan yöntem. Bu yöntemde, her günlük mesajı biçimlendirilir ve ardından deque'e eklenir. Deque'nin maksimum uzunluğu olduğundan, kapasiteye ulaştığında en eski mesajları otomatik olarak atar. Bu çözüm, en son günlükleri verimli bir şekilde izleyerek denetleyici modülünden gelen aşırı hata ayıklama mesajlarının günlük çıktısını aşmamasını, ancak çalıştırıcı modülünde bir hata oluştuğunda hala kullanılabilir olmasını sağlar.

Çalıştırıcı modülünde bir hata algılandığında komut dosyası özel bir yöntemi çağırır get_logs deque'de saklanan günlük mesajlarını almak için. Bu, denetleyicinin hatadan hemen önce gelen günlük mesajlarını incelemenize olanak tanır. Bu yaklaşımın ardındaki fikir, günlük mesajlarının sorun giderme için önemli bir bağlam sağlaması ve aynı zamanda günlük ayrıntısı ile fayda arasında bir denge sağlamasıdır. Bu, Python'da aşağıdakine benzer dairesel bir günlük arabelleği oluşturmanın basit ve etkili bir yoludur: geriye doğru izleme C++'ın spdlog kütüphanesinde bulunan özellik.

İkinci çözüm yerleşik olanı kullanır Bellek İşleyicisi Python'un kayıt modülünden. MemoryHandler, günlük mesajlarını bellekte ara belleğe alarak ve yalnızca belirli bir günlük düzeyiyle karşılaşıldığında bunları temizleyerek çalışır. HATA. Bu durumda, işleyici en fazla 10 günlük mesajını ara belleğe alacak ve bir hata oluştuğunda bunları temizleyecek şekilde yapılandırılmıştır. Bu yaklaşım, ring buffer tekniğine benzer ancak Python'un mevcut günlük kaydı altyapısını kullanır ve bu da uygulamayı basitleştirir. MemoryHandler, normal işlemler sırasında günlükleri karıştırmadan hataya yol açan günlük mesajlarının anlık görüntüsünü yakalamak istediğiniz senaryolar için idealdir.

Her iki çözüm de performans açısından optimize edilmiş ve bellek tüketimini sınırlandıracak şekilde tasarlanmıştır. Bellekte saklanan günlük sayısını kısıtlayarak ve arabelleği yalnızca kritik olaylar sırasında temizleyerek, günlüklerin temiz ve yönetilebilir tutulmasına yardımcı olurlar. Bu, geliştiricilerin çok miktarda gereksiz bilgiyi elemek yerine gerçek hatanın hatalarını ayıklamaya odaklanmasına olanak tanır. Her komut dosyası, özel veya bellek işleyicilerini söz konusu günlükçüye ekleyerek mevcut Python günlükleme yapılandırmalarına kolayca entegre edilebilir ve her ikisi de çeşitli günlük formatlarına ve seviyelerine uyarlanacak kadar esnektir.

# 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

Python'da Günlük Mesajlarını Yakalamanın Alternatif Yollarını Keşfetmek

Python'da en son günlük mesajlarını yakalamaya yönelik başka bir yaklaşım, aşağıdaki gibi bir üçüncü taraf kitaplığının kullanılmasını içerir: loguru. Python'un yerleşik kayıt modülünden farklı olarak Loguru daha esnek ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar. Günlükleri döndürmek, günlük seviyelerini filtrelemek ve çeşitli formatlarda günlükleri yakalamak için yerleşik destek içerir. Bu kitaplık, hata işleme sırasında kritik mesajların gözden kaçırılmamasını sağlarken günlük yönetimini basitleştirdiğinden, aşırı miktarda günlük oluşturan uygulamalarla çalışırken özellikle yararlı olabilir.

Loguru, günlükleri bellekte, dosyalarda ve hatta harici hizmetlerde depolamak için özelleştirilebilen günlük havuzlarının kurulmasına olanak tanır. Özel bir havuz kullanarak geçici bir bellek içi arabellek oluşturabilirsiniz; bu, bir hatayla karşılaşıldığında daha sonra temizlenebilir. Bu, Loguru'yu, standart günlük kitaplığındaki gibi işleyicileri manuel olarak yapılandırmadan, günlük kaydı sistemleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak isteyenler için güçlü bir alternatif haline getirir.

Loguru'nun bir diğer avantajı da mevcut kayıt sistemleriyle kolay entegrasyona izin vermesidir; bu, tüm kayıt kurulumunuzu elden geçirmeden Loguru'ya geçebileceğiniz anlamına gelir. Bu, özellikle performansın ve günlük yönetiminin çok önemli olduğu karmaşık uygulamalarla uğraşırken yararlı olabilir. Sonuçta Python'un kayıt modülü çoğu kullanım durumu için yeterli olsa da, Loguru gibi kütüphaneleri keşfetmek, günlük mesajlarını etkili bir şekilde yakalamak ve yönetmek için ek esneklik ve kullanım kolaylığı sağlar.