如何在错误期间检索最近的 Python 日志消息

使用自定义环形缓冲区捕获最近的 Python 错误日志消息

Python 日志记录模块 - 自定义环形缓冲区实现

# 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)

在 Python 中使用 MemoryHandler 进行缓冲日志记录

Python 日志模块 - MemoryHandler 方法

# 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

有关在 Python 中捕获日志消息的常见问题

1. 如何限制日志消息的详细程度？
2. 使用 logger.setLevel(logging.ERROR) 抑制较低严重性的消息，例如调试和信息，仅显示错误。
3. 在内存中存储最近日志的最佳方式是什么？
4. 一个 deque(maxlen=capacity) 可用于存储最近的日志消息，并自动丢弃最旧的条目。
5. 发生错误时如何刷新缓冲日志？
6. 和 MemoryHandler，日志存储在内存中，当触发某个日志级别时刷新，例如 flushLevel=logging.ERROR。
7. 与 Python 的日志记录相比，使用 Loguru 有何优势？
8. Loguru 使用更少的样板代码简化日志设置，并提供更直观的功能，例如更轻松的过滤和旋转日志。
9. 我可以将 Loguru 与现有日志记录配置集成吗？
10. 是的，Loguru 可以通过替换默认的日志处理程序与 Python 的内置日志系统顺利集成。

总结日志捕获技术

在容易出错的情况下，使用 Python 的日志记录模块可以有效地帮助捕获最近的日志消息，而不会使输出混乱。自定义处理程序，例如 双端队列 和 内存处理程序 提供在发生错误时存储关键消息的多种方法。

这些解决方案对于调试详细程度较高的模块中的错误非常实用，可确保开发人员拥有必要的可用日志数据。通过集成第三方工具，例如 洛古鲁，甚至可以提供更大的灵活性，以最少的配置提供高级日志管理。