logfire

Pyndantic Logfire - Observabilité simple

De l'équipe derrière Pyndantic, LogFire est une plate-forme d'observabilité construite sur la même croyance que notre bibliothèque open source - que les outils les plus puissants peuvent être faciles à utiliser.

Ce qui distingue LogFire:

• Simple et puissant: le tableau de bord de LogFire est simple par rapport à la puissance qu'il fournit, garantissant que toute votre équipe d'ingénierie l'utilisera réellement.
• Informations centrées sur Python: de l'affichage riche des objets Python, à la télémétrie en boucle d'événements, au profilage du code Python et des requêtes de base de données, LogFire vous donne une visibilité inégalée dans le comportement de votre application Python.
• SQL: interrogez vos données en utilisant SQL standard - tout le contrôle et (pour beaucoup) rien de nouveau à apprendre. L'utilisation de SQL signifie également que vous pouvez interroger vos données avec des outils BI existants et des bibliothèques de requête de base de données.
• OpenTelemetry: LogFire est un emballage d'opinion autour de l'OpenTelemetry, vous permettant de tirer parti de l'outillage, de l'infrastructure et de l'instrumentation existants pour de nombreux packages Python courants, et d'activer la prise en charge de pratiquement n'importe quelle langue.
• Intégration pydatique: comprendre les données qui circulent à travers vos modèles pydantes et obtenez des analyses intégrées sur les validations.

Voir la documentation pour plus d'informations.

N'hésitez pas à signaler les problèmes et à poser des questions sur LogFire dans ce référentiel!

Ce dépôt contient le SDK Python pour logfire et la documentation; L'application du serveur pour l'enregistrement et l'affichage des données est fermée.

Utilisation de logfire

Il s'agit d'un très bref aperçu de la façon d'utiliser LogFire, la documentation a beaucoup plus de détails.

Installer

pip install logfire

(apprendre encore plus)

Authentifier

logfire auth

(apprendre encore plus)

Traçage manuel

Voici un exemple de traçage manuel simple (AKA Logging):

 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 )

(apprendre encore plus)

Intégration

Ou vous pouvez également éviter l'instrumentation manuelle et vous intégrer à la place à beaucoup de packages populaires, voici un exemple d'intégration à 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' }

(apprendre encore plus)

LogFire vous donne une vue sur la façon dont votre code fonctionne comme ceci:

Contributif

Nous aimerions toute personne intéressée à contribuer au SDK LogFire et à la documentation, voir le guide contributeur.

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