📄️ Primeros pasos
Definición de Logging
📄️ Biblioteca Logging de Python
La biblioteca logging en Python proporciona un marco robusto y flexible para la gestión de registros durante la ejecución de aplicaciones. Desde mensajes informativos hasta advertencias y errores críticos, logging permite a los desarrolladores registrar eventos de interés en diferentes niveles de detalle. Esta capacidad es esencial para el monitoreo, la depuración y el análisis del comportamiento de una aplicación en tiempo real y después de su implementación.
📄️ Componentes de logging
Logger
📄️ Configuracion básica
La configuración más sencilla de un logger en Python implica crear un objeto Logger, que es el punto de entrada para registrar mensajes, y luego registrar algunos mensajes utilizando diferentes niveles de gravedad. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:
📄️ Niveles de logging
Los niveles de logging en Python son una forma de categorizar y priorizar los mensajes de registro en función de su gravedad y relevancia. La biblioteca logging de Python define varios niveles de logging, cada uno con un propósito específico. Estos niveles están diseñados para permitir a los desarrolladores controlar qué mensajes de registro se muestran en función de su importancia en el contexto de la aplicación. Aquí tienes una explicación detallada de los niveles de logging más comunes:
📄️ Configuración avanzada
Explicación:
📄️ Marcas del formatter
En el formatter de la biblioteca logging de Python, puedes agregar varias marcas o placeholders que serán reemplazadas por valores específicos cuando se formatee un mensaje de registro. Estas marcas proporcionan información sobre el mensaje de registro, como la fecha y hora, el nombre del logger, el nivel de logging y el mensaje en sí. Aquí están las marcas más comunes que se pueden agregar en un formatter y lo que representan:
📄️ Configuración desde diccionario
La configuración de un logger desde un diccionario en Python se realiza a través del método dictConfig() del módulo logging.config. Este enfoque es útil cuando deseas configurar múltiples loggers, handlers, formatters y filtros de manera flexible y dinámica a partir de una estructura de datos en forma de diccionario. Aquí tienes un ejemplo de cómo configurar un logger desde un diccionario:
📄️ Ejercicios
Ejercicio: Registro de una Aplicación de Conversión de Temperatura