Ведение логов в Python

Введение

Логирование — ключевой элемент разработки, который помогает отслеживать работу приложений, выявлять ошибки и анализировать производительность. Python предоставляет встроенный модуль logging, позволяющий настраивать различные уровни логирования и форматы сообщений. В этой статье мы разберём, как вести логи в Python на практике и применять их для мониторинга и отладки.

Основы модуля logging

Модуль logging позволяет создавать сообщения различной важности:

• DEBUG — подробная информация для диагностики
• INFO — подтверждение, что всё работает как ожидалось
• WARNING — предупреждение о потенциальной проблеме
• ERROR — ошибка, которая не останавливает программу
• CRITICAL — критическая ошибка, требующая немедленного внимания

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.debug("Отладочная информация")
logging.info("Программа запущена")
logging.warning("Это предупреждение")
logging.error("Произошла ошибка")
logging.critical("Критическая ошибка")

Сообщения уровня DEBUG не выводятся при уровне INFO, что позволяет гибко управлять выводом логов.

Если вы хотите детальнее изучить работу с логированием, обработкой ошибок и структурированным кодом — приходите на наш курс Основы Python. На курсе 209 уроков и 34 упражнения, AI-тренажёры для практики 24/7, решение задач с ревью наставника и еженедельные встречи. Курс позволит закрепить навыки ведения логов и работу с ошибками в реальных проектах.

Настройка форматов логов

Вывод логов можно настроить с помощью форматирования:

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

logging.info("Пример лог-сообщения")

Пример формата выводит время, уровень и сообщение, что удобно для анализа.

Работа с файлами

Логи можно сохранять в файл для последующего анализа:

logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.WARNING,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

logging.warning("Предупреждение записано в файл")

Это позволяет хранить историю событий приложения и использовать её для мониторинга.

Использование логгеров и обработчиков

Для более сложных систем можно создавать отдельные логгеры и обработчики:

logger = logging.getLogger("my_app")
handler = logging.FileHandler("my_app.log")
formatter = logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

logger.error("Ошибка через пользовательский логгер")

Такой подход позволяет вести разные лог-файлы для различных компонентов приложения.

Частые ошибки

• Использование print вместо логирования для отладки
• Несоответствие уровней логирования нуждам проекта
• Перезапись файла логов без сохранения предыдущих данных
• Игнорирование обработки исключений при логировании

Частозадаваемые вопросы

Чем отличается logging.info от logging.debug? INFO выводит информационные сообщения при стандартной работе, DEBUG — более подробные данные для диагностики.

Можно ли логировать в несколько файлов одновременно? Да, для этого создаются отдельные обработчики (Handler) для каждого файла.

Как настроить формат времени в логах? Используется параметр datefmt в logging.basicConfig.

Заключение

Логирование в Python — необходимый инструмент для отладки и мониторинга приложений. Использование разных уровней, форматов и обработчиков позволяет создавать гибкую систему логов и отслеживать работу программы на всех этапах.

Для системного изучения ведения логов, работы с ошибками и практики в Python рекомендуется курс Основы Python. В первых 3 модулях доступно бесплатное содержание, что позволяет сразу закрепить навыки и применить их на практике.