NewTechAudit
156

Логирование или как вести летопись работы программы

Написали программу с применением нейросети, но она выдает кучу ошибок? Где потом искать эти ошибки? Как структурировать полученную информацию?

В закладки

Помочь с поиском ошибок может логирование — группа методов для сбора и сохранения информации о работе программы. Всю интересующую нас информацию мы можем записывать в текстовые файлы и потом их обрабатывать. К примеру, вот таким образом в случае деления на 0:

Тогда консоль нам покажет следующее:

А в логе с файлом увидим:

Конечно, реализовать самостоятельно такой способ — просто, и многие этим пользуются. Но у него тоже есть минус: если проект большой, надо не забывать придерживаться определенного формата их заполнения.

Но Python же один из самых дружелюбных языков.) Разработчики уже подумали о нас и создали хорошую библиотеку «logging».

Для работы с ней нам необходимо импортировать библиотеку logging и указать основные параметры. Всего параметров для настройки 6.

Так же существует 5 уровней логирования информации: от DEBUG (отладка) до critical (критичные ошибки).

На этом можно закончить с теорией, и перейдем к практике.

Теперь мы будем логировать нашу функцию деления уже с учетом модуля logging и попытаемся собрать максимум информации о ее работе. Давайте рассмотрим код нашего простенького скрипта, но уже с учетом использования логов.

Как мы видим он немного увеличился в размерах, но при этом, для записи также использует лишь одна строчка.

В начале мы создаем переменную, в которой указываем идентификатор лога. Это нужно для того, к примеру, чтобы мы не путались из какого скрипта записываем лог. Это делается строкой -

logger = logging.getLogger('Stat') -

После – мы указываем уровень лога и имя файла, в который мы будем его записывать:

logger.setLevel(logging.INFO) file_name = logging.FileHandler('data.log')

В конце нам надо создать формат записи, в котором мы укажем: время записи, имя скрипта, названия уровня и само сообщение. Остается только применить данный формат для нашего «логгера».

format_log = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_name.setFormatter(format_log) logger.addHandler(file_name)

Вот, на этом и все) В дальнейшем мы можем использовать наш логгер простым вызовом logger.info('Division') или в случае описания ошибки logger.error(error_text). По окончанию работы скрипта данные будут сохранены в файл 'data.log'.

А теперь посмотрим, что мы получили в логе:

Запись со временем, уровнем и сообщением! Такой лог, во-первых – удобно читать, а, во-вторых – удобно обрабатывать!

Использование модуля «logger» на маленьких программах, может, и не заметно, а вот на больших польза становится очевидна. Особенно, если эти логи в дальнейшем нуждаются в обработке, например, для Process Mining-а.

Вот таким простым способом мы с вами научились делать понятную и удобную запись логов в нашем скрипте!

{ "author_name": "NewTechAudit", "author_type": "editor", "tags": [], "comments": 0, "likes": 0, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "newtechaudit", "id": 109263, "is_wide": false, "is_ugc": false, "date": "Wed, 26 Feb 2020 18:12:15 +0300", "is_special": false }
0
Комментариев нет
Популярные
По порядку

Прямой эфир