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Python Academy · 강의

logging 모듈 기초

로거를 구성하고 수준을 설정하며 메시지를 올바르게 기록합니다.

logging 모듈 기초은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

print보다 로그 기록을 사용하는 이유

logging 모듈은 심각도 수준, 설정 가능한 출력 대상, 타임스탬프를 제공하며 코드를 변경하지 않고도 출력을 끌 수 있습니다.

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug("debug message")
logging.info("info message")
logging.warning("warning message")
logging.error("error message")
logging.critical("critical message")

로그 수준

Python은 심각도가 높아지는 순서로 DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL의 다섯 가지 표준 수준을 정의합니다. 설정된 수준 이상인 메시지만 출력됩니다.

import logging
# Numeric values:
# DEBUG    = 10
# INFO     = 20
# WARNING  = 30
# ERROR    = 40
# CRITICAL = 50

logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
logging.debug("hidden")   # not shown
logging.warning("shown")  # shown

로거 가져오기

모든 모듈에서 logging.getLogger(__name__)을 사용합니다. 이렇게 하면 모듈 구조에 맞는 계층이 생성됩니다.

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def process(data):
    logger.info("Processing %d items", len(data))
    return [x * 2 for x in data]

basicConfig 옵션

basicConfig는 루트 로거를 빠르게 설정합니다. 자주 사용하는 키워드 인수는 level, format, filename, filemode입니다.

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format="%(asctime)s %(levelname)s %(name)s — %(message)s",
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
)

로그 형식 필드

주요 형식 필드는 %(levelname)s, %(name)s, %(message)s, %(asctime)s, %(filename)s, %(lineno)d입니다.

import logging

fmt = "%(asctime)s | %(levelname)-8s | %(name)s:%(lineno)d | %(message)s"
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=fmt)
logging.info("Server started on port 8080")

예외 로그 기록

except 블록 안에서 logger.exception()을 사용하면 메시지와 전체 트레이스백을 기록할 수 있습니다.

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logger.exception("Division failed")
    # Logs message + traceback automatically

extra=로 컨텍스트 추가

extra=에 사전을 전달하면 로그 레코드에 사용자 지정 필드를 추가할 수 있습니다.

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

logging.basicConfig(
    format="%(asctime)s %(levelname)s [%(user)s] %(message)s"
)
logger.info("Login successful", extra={"user": "alice"})

지연 문자열 형식 지정

형식 지정 인수는 별도로 전달하고 문자열을 미리 형식 지정하지 마세요. 이렇게 하면 메시지가 필터링될 때 문자열을 만드는 비용을 피할 수 있습니다.

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

# BAD (always builds the string):
logger.debug(f"Processing {len(data)} items")

# GOOD (only builds if DEBUG is enabled):
logger.debug("Processing %d items", len(data))

로그 기록 비활성화

logging.disable(level)을 호출하면 해당 수준 이하의 모든 메시지를 전역적으로 억제할 수 있어 테스트에 유용합니다.

import logging

logging.disable(logging.CRITICAL)  # suppress everything
# All log calls now silently do nothing

logging.disable(logging.NOTSET)    # re-enable

로거 계층 구조

로거 이름은 점을 구분자로 사용합니다. 자식 로거는 propagate=False가 아닌 한 부모 로거로 전파됩니다.

import logging

parent = logging.getLogger("myapp")
child = logging.getLogger("myapp.database")

# child propagates to parent by default
child.warning("DB slow")  # also appears in myapp's handlers

루트 로거

루트 로거(logging.warning() 등)는 모든 로거의 조상입니다. basicConfig로 설정하거나 핸들러를 직접 추가해 설정할 수 있습니다.

import logging

root = logging.getLogger()  # root logger
root.setLevel(logging.DEBUG)

handler = logging.StreamHandler()
root.addHandler(handler)

빠른 확인

전체 트레이스백을 자동으로 포함하려면 except 블록 안에서 어떤 로그 기록 메서드를 사용해야 하나요?

복습

getLogger(__name__)으로 이름이 지정된 로거를 사용하고, basicConfig로 설정하며, 형식 지정 인수는 지연해서 전달하고, 오류 트레이스백에는 logger.exception()을 사용합니다. 로거는 루트 로거를 정점으로 하는 계층을 이룹니다.

자주 묻는 질문

“logging 모듈 기초” 강의는 무료인가요?

네 — “logging 모듈 기초” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Python Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“logging 모듈 기초”에서 뭘 배우나요?

로거를 구성하고 수준을 설정하며 메시지를 올바르게 기록합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Python Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Python Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Python Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.

“logging 모듈 기초” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Python Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Python Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. logging 모듈 기초
  2. 핸들러, 포매터 및 필터
  3. 구조화된 로깅
  4. pdb로 디버깅하기
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