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Inhaltsverzeichnis
Verwenden Sie die Standardbibliotheksprotokollierung anstelle des Drucks
Fügen Sie dem Protokoll Kontextinformationen hinzu
Abgestufte Verarbeitungsprotokoll: Entwicklung vs. Produktion
Vermeiden Sie h?ufige Fallstricke
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Best Practices für die Anmeldung in Python -Anwendungen

Best Practices für die Anmeldung in Python -Anwendungen

Jul 06, 2025 am 01:33 AM

In Python -Anwendungen sollte das Protokollierungsmodul anstelle von print () verwendet werden, um ein Protokollsystem mit klaren Struktur, vollst?ndigen Informationen und leicht zu Problemen zu beheben zu erstellen. Verwenden Sie zun?chst die Standardbibliotheksprotokollierung anstelle von print (), da sie mehrstufige Protokollierung (Debugg, Info, Warnung, Fehler, kritisch) unterstützt und das Ausgabeformat und die Ausgangsort flexibel steuern kann. Zweitens sollten Kontextinformationen wie Modulame, Funktionsname, Zeilennummer und Schlüsselvariablenwerte zum Protokoll hinzugefügt werden, um die Lesbarkeit und die diagnostischen Funktionen des Protokolls zu verbessern. Drittens erm?glichen Prozessprotokolle gem?? der Umwelt, erm?glichen Sie die Debug-Ebene w?hrend der Entwicklung, und die Produktionsumgebung ist auf I. NFO oder Warn- oder über h?here Ebenen beschr?nkt, und Protokolle k?nnen in Kombination mit Dateien oder Drittanbietern zentral verwaltet werden. Schlie?lich müssen gemeinsame Fallstricke vermieden werden, z. B. die Verwendung von Logging.Exception () anstelle von Druck (e) und nicht auf BasicConfig () auf der oberen Ebene des Moduls. Es wird empfohlen, __name__ zu verwenden, um Holzf?ller zu erstellen und RotatingFileHandler zu verwenden, um die Protokollrotation zu implementieren, wodurch die Effizienz und Praktikabilit?t des Protokollsystems sichergestellt wird.

Best Practices für die Anmeldung in Python -Anwendungen

Die Anmeldung in Python -Anwendungen scheint einfach zu sein, aber wenn Sie es wirklich gut machen, müssen Sie immer noch auf die Methode achten. Nur print() zu schreiben ist nicht genug. Was wirklich nützlich ist, ist ein Protokollsystem mit klaren Struktur, vollst?ndigen Informationen und leicht zu Problembehebungsproblemen. Die folgenden Punkte sind praktische Praktiken, die ich in den tats?chlichen Projekten zusammengefasst habe.

Best Practices für die Anmeldung in Python -Anwendungen

Verwenden Sie die Standardbibliotheksprotokollierung anstelle des Drucks

Viele Neulinge verwenden gerne print() um am Anfang Debugging -Informationen auszugeben, aber in formalen Projekten ist dies alles andere als genug. Das integrierte logging von Python unterstützt nicht nur verschiedene Protokollierungsebenen (wie Debug, Info, Warnung, Fehler, kritisch), sondern bietet auch eine flexible Kontrolle des Ausgangsortes und des Formats.

Best Practices für die Anmeldung in Python -Anwendungen

Zum Beispiel:

 Protokollierung importieren

logging.basicconfig (Level = logging.info)
logger = logging.getLogger (__ name__)

logger.info ("Dies ist eine Info -Nachricht")
Logger.Error ("Dies ist eine Fehlermeldung")

Auf diese Weise k?nnen Sie nur die Protokolle für Fehler oder über die Ebene der Ebene nach Bedarf anzeigen, ohne dass Informationen Ihre Sicht beeintr?chtigen. Und es unterstützt die Ausgabe für Dateien, Mail- und sogar Remote -Server.

Best Practices für die Anmeldung in Python -Anwendungen

Fügen Sie dem Protokoll Kontextinformationen hinzu

Es hilft nicht viel, nur ein "Falsch" zu betrachten. Der Schlüssel ist zu wissen, wo und warum es schief ging. Also Vorschlag:

  • Jedes Protokoll enth?lt Informationen wie Modulname, Funktionsname, Zeilennummer usw.
  • Zeichnen Sie die wichtigsten Variablenwerte oder Eingabeparameter auf
  • Wenn es sich in einer Webanwendung befindet, k?nnen Sie den Anforderungspfad, die Benutzer -ID usw. hinzufügen.

Die Konfigurationsmethode ist ebenfalls sehr einfach. Fügen Sie den Formatparametern zu BasicConfig hinzu:

 logging.basicconfig (
    format = " %(asctime) s [ %(LevelName) S] %(Name) S - %(Funcname) S: %(Lineno) d - %(Nachricht) S",
    Level = logging.debug
)

Auf diese Weise sind die Ausgabeprotokolle klarer.


Abgestufte Verarbeitungsprotokoll: Entwicklung vs. Produktion

W?hrend der lokalen Entwicklung k?nnen wir Protokolle auf Debug-Ebene er?ffnen, um die Ansichtsdetails zu erleichtern. In Produktionsumgebungen werden jedoch in der Regel nur Informationen oder Warn- oder h?here Protokolle beibehalten, um Leistungsverlust und Protokollxplosion zu vermeiden.

Sie k?nnen die Protokollebenen dynamisch nach verschiedenen Umgebungen festlegen, z. B.:

 Wenn Env == "Produktion":
    logger.setlevel (logging.warning)
anders:
    logger.setlevel (logging.debug)

Sie k?nnen auch Protokolle in verschiedene Dateien schreiben oder zentral über Dienste von Drittanbietern (wie Sentry, Elk Stack) verwaltet werden.


Vermeiden Sie h?ufige Fallstricke

Bei der Verwendung von Protokollierung gibt es mehrere h?ufige kleinere Probleme, die leicht übersehen werden:

  • ? Verwenden Sie except Exception as e: print(e) , logging.exception() sollte verwendet werden, um den vollst?ndigen Fehlerstapel zu drucken
  • ? Rufen Sie basicConfig() nicht direkt oben im Modul auf, da dies ansonsten die Protokollkonfiguration anderer Module beeinflussen kann.
  • ? Es wird empfohlen, __name__ zu verwenden, um einen Protokoller zu erstellen, um sicherzustellen, dass jedes Modul über einen unabh?ngigen Namespace verfügt
  • ? Es ist am besten, regelm??ig RotatingFileHandler zu drehen TimedRotatingFileHandler

Grunds?tzlich ist das. Das Protokollsystem ist nicht kompliziert, aber die Details werden nicht ordnungsgem?? durchgeführt und kann leicht zu einer Dekoration oder Belastung werden. Nur durch rationale Konfiguration und standardisierte Verwendung k?nnen wir in kritischen Momenten helfen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices für die Anmeldung in Python -Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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