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Pydantisches Logfeuer - unkomplizierte Beobachtbarkeit

Aus dem Team hinter Pydantic ist LogFire eine Beobachtbarkeitsplattform, die auf dem gleichen Glauben wie unserer Open -Source -Bibliothek basiert - dass die leistungsstärksten Tools einfach zu bedienen sind.

Was das Protokollfeuer auszeichnet:

Einfach und leistungsstark: Das Dashboard von LogFire ist einfach zu dem Strom, das es bietet, und stellt sicher, dass Ihr gesamtes Engineering -Team es tatsächlich verwendet.
Python-zentrierte Erkenntnisse: Von der reichhaltigen Anzeige von Python-Objekten über die Event-Loop-Telemetrie bis hin zur Profilierung von Python-Code und Datenbankabfragen erhalten Sie eine beispiellose Sichtbarkeit in das Verhalten Ihrer Python-Anwendung.
SQL: Fragen Sie Ihre Daten mit Standard -SQL ab - alle Kontrolle und (für viele) nichts Neues zu lernen. Wenn Sie SQL verwenden, können Sie Ihre Daten mit vorhandenen BI -Tools und Datenbankabfragebibliotheken abfragen.
OpenTelemetry: LogFire ist ein übereinstimmender Wrapper um OpenTelemetry, der es Ihnen ermöglicht, vorhandene Werkzeuge, Infrastrukturen und Instrumente für viele gemeinsame Python -Pakete zu nutzen und die Unterstützung praktisch jede Sprache zu unterstützen.
Pydantische Integration: Verstehen Sie die Daten, die durch Ihre pydantischen Modelle fließen, und erhalten Sie integrierte Analysen zu Validierungen.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

Fühlen Sie sich frei, Probleme zu melden und Fragen zu Logfire in diesem Repository zu stellen!

Dieses Repo enthält das Python SDK für logfire und Dokumentation. Die Serveranwendung zum Aufzeichnen und Anzeigen von Daten ist geschlossen.

Verwenden von Protokollfeuer

Dies ist ein sehr kurzer Überblick über die Verwendung von LogFire, die Dokumentation enthält viel mehr Details.

Installieren

pip install logfire

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Authentifizieren

logfire auth

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Manuelle Verfolgung

Hier ist ein einfaches Beispiel für manuelle Verfolgung (auch bekannt als Protokollierung):

 import logfire
from datetime import date

logfire . info ( 'Hello, {name}!' , name = 'world' )

with logfire . span ( 'Asking the user their {question}' , question = 'age' ):
    user_input = input ( 'How old are you [YYYY-mm-dd]? ' )
    dob = date . fromisoformat ( user_input )
    logfire . debug ( '{dob=} {age=!r}' , dob = dob , age = date . today () - dob )

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Integration

Oder Sie können auch manuelle Instrumente vermeiden und sich stattdessen in viele beliebte Pakete integrieren. Hier finden Sie ein Beispiel für die Integration in Fastapi:

 import logfire
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI ()

logfire . configure ()
logfire . instrument_fastapi ( app )
# next, instrument your database connector, http library etc. and add the logging handler

class User ( BaseModel ):
    name : str
    country_code : str

@ app . post ( '/' )
async def add_user ( user : User ):
    # we would store the user here
    return { 'message' : f' { user . name } added' }