logfire

pydantic logfire-簡單的可觀察性

從Pydantic背後的團隊中， LogFire是一個基於與我們的開源庫相同信念的可觀察性平台 - 最強大的工具可以易於使用。

是什麼設置了logfire：

• 簡單而強大的：相對於它提供的功率，LogFire的儀表板很簡單，以確保您的整個工程團隊實際使用它。
• 以Python為中心的見解：從Python對象的豐富顯示，到事件環形遙測到分析Python代碼和數據庫查詢，LogFire使您可以無與倫比的可視性對Python應用程序的行為。
• SQL：使用標準SQL查詢您的數據 - 所有控件，並且（對於許多人來說）沒有什麼新的學習。使用SQL還意味著您可以使用現有的BI工具和數據庫查詢庫查詢數據。
• OpentElemetry： LogFire是圍繞OpentElemetry的自以為是的包裝器，可為許多常見的Python軟件包利用現有的工具，基礎架構和儀器，並為幾乎任何語言提供支持。
• Pydantic集成：了解通過您的Pydantic模型流動的數據，並在驗證方面進行內置分析。

有關更多信息，請參見文檔。

隨時報告問題，並在此存儲庫中詢問有關logfire的任何問題！

此存儲庫包含用於logfire和文檔的Python SDK；用於錄製和顯示數據的服務器應用程序已關閉源。

使用logfire

這是關於如何使用LogFire的非常簡短的概述，該文檔具有更多的詳細信息。

安裝

pip install logfire

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認證

logfire auth

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手動跟踪

這是一個簡單的手動跟踪（又名記錄）示例：

 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 )

（了解更多）

一體化

或者，您也可以避免手動儀器，並與許多流行的軟件包集成在一起，這是與FastApi集成的示例：

 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' }

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logFire使您可以了解您的代碼如何運行：

貢獻

我們希望任何有興趣為LogFire SDK和文檔做出貢獻的人，請參閱《貢獻指南》。

報告安全漏洞

請參閱我們的安全政策。