logfire - Python可视化观测平台

Logfire 项目介绍

Logfire 是由 Pydantic 团队开发的一款观测平台。它秉承了与其开源库相同的理念——即强大的工具也可以易于使用。

Logfire 的独特之处

简单而强大：Logfire 的仪表板设计简单，但提供的功能十分强大，确保您的整个工程团队都愿意使用它。
以 Python 为中心的洞见：Logfire 提供从 Python 对象的丰富展示到事件循环的遥测，以及剖析 Python 代码和数据库查询的功能，为您的 Python 应用程序行为提供无与伦比的可视化能力。
SQL 查询支持：可以使用标准的 SQL 查询您的数据，这样就没有新的学习曲线，而且您还可以结合现有的 BI 工具和数据库查询库来查询数据。
OpenTelemetry 集成：作为 OpenTelemetry 的一个有主见的封装，Logfire 可以使您利用现有的工具、基础设施和许多常见 Python 包的插装，并支持几乎任何语言。
Pydantic 集成：Logfire 可以帮助您理解流经 Pydantic 模型的数据，并内建验证分析功能。

更多信息可以查看文档。

用户也可以在其代码库中报告问题，提出 Logfire 相关的问题。

使用 Logfire

以下是使用 Logfire 的简要概述，详细信息请参阅文档。

安装

通过以下命令安装 Logfire：

pip install logfire

认证

使用下列命令进行认证：

logfire auth

手动追踪

下面是一个简单的手动追踪（即日志记录）例子：

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)

用户可以查看更多的手动追踪教程。

集成

除了手动工具集成之外，Logfire 还支持与许多流行软件包的集成，以下是与 FastAPI 的集成示例：

import logfire
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

logfire.configure()
logfire.instrument_fastapi(app)
# 接下来，插装您的数据库连接器、HTTP 库等，并添加日志处理器

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

@app.post('/')
async def add_user(user: User):
    # 在此处存储用户信息
    return {'message': f'{user.name} added'}

查看更多FastAPI 集成指南。

参与贡献

Logfire SDK 和文档欢迎所有感兴趣的人贡献，详细信息可查看贡献指南。

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