logfire

Pydantic logfire - 복잡하지 않은 관찰 가능성

Pydantic 뒤의 팀에서 Logfire 는 오픈 소스 라이브러리와 동일한 신념을 바탕으로 한 관찰 가능성 플랫폼입니다. 가장 강력한 도구는 사용하기 쉽습니다.

로그 파이어를 차별화하는 것 :

• 간단하고 강력한 : Logfire의 대시 보드는 전체 엔지니어링 팀이 실제로 사용하도록하는 전력에 비해 간단합니다.
• Python 중심의 통찰력 : Python 객체의 풍부한 디스플레이에서 이벤트 루프 원격 측정, Python 코드 및 데이터베이스 쿼리 프로파일에 이르기까지 Logfire는 Python 응용 프로그램의 동작에 대한 비교할 수없는 가시성을 제공합니다.
• SQL : 표준 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리합니다. SQL을 사용하면 기존 BI 도구 및 데이터베이스 쿼리 라이브러리를 사용하여 데이터를 쿼리 할 수 ​​있습니다.
• OpenTelemetry : Logfire는 OpenTelemetry 주변의 의견이 많은 래퍼로, 많은 일반적인 Python 패키지에 대한 기존 툴링, 인프라 및 계측을 활용하고 거의 모든 언어에 대한 지원을 가능하게합니다.
• Pydantic Integration : Pydantic 모델을 통해 흐르는 데이터를 이해하고 유효성 검사에 대한 내장 분석을 얻습니다.

자세한 내용은 문서를 참조하십시오.

이 저장소의 로그 파이어에 대해 자유롭게 문제를보고하십시오.

이 repo에는 logfire 및 문서에 대한 Python SDK가 포함되어 있습니다. 데이터를 녹화하고 표시하기위한 서버 응용 프로그램은 닫힌 소스입니다.

로그 파이어 사용

이것은 로그 파이어를 사용하는 방법에 대한 간단한 개요입니다. 문서는 훨씬 자세히 설명합니다.

설치하다

pip install logfire

(자세히 알아보십시오)

인증

logfire auth

(자세히 알아보십시오)

수동 추적

다음은 간단한 수동 추적 (일명 로깅) 예입니다.

 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 )

(자세히 알아보십시오)

완성

또는 수동 계측을 피하고 대신 인기있는 많은 패키지와 통합 할 수 있습니다. 다음은 Fastapi와 통합의 예입니다.

 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' }

(자세히 알아보십시오)

Logfire는 코드가 다음과 같이 실행되는 방식을 볼 수 있습니다.

기여

우리는 로그 파이어 SDK 및 문서에 기여하는 데 관심이있는 사람을 좋아합니다. 기고 가이드를 참조하십시오.

보안 취약성보고

보안 정책을 참조하십시오.