日志记录#

AutoGen 使用 Python 内置的 logging 模块。

日志分为两种类型：

  • 跟踪日志：用于调试，包含人类可读的消息以指示当前运行状态。这类日志旨在帮助开发者理解代码运行情况。其他系统不应依赖这些日志的内容和格式。

  • 结构化日志：该记录器发出结构化事件，可供其他系统消费。其他系统可以依赖这些日志的内容和格式。

  • ROOT_LOGGER_NAME 可用于启用或禁用所有日志。

启用日志输出#

启用跟踪日志的示例代码：

import logging

from autogen_core import TRACE_LOGGER_NAME

logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
logger = logging.getLogger(TRACE_LOGGER_NAME)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
logger.setLevel(logging.DEBUG)

启用结构化日志的示例代码：

import logging

from autogen_core import EVENT_LOGGER_NAME

logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
logger = logging.getLogger(EVENT_LOGGER_NAME)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
logger.setLevel(logging.INFO)

结构化日志#

结构化日志允许您编写处理逻辑，这些逻辑可以处理包含所有字段的实际事件，而不仅仅是格式化字符串。

例如，如果您定义了这个自定义事件并正在触发它，那么可以编写以下处理程序来接收它：

import logging
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class MyEvent:
    timestamp: str
    message: str

class MyHandler(logging.Handler):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()

    def emit(self, record: logging.LogRecord) -> None:
        try:
            # 如果消息是MyEvent实例，则使用结构化消息
            if isinstance(record.msg, MyEvent):
                print(f"Timestamp: {record.msg.timestamp}, Message: {record.msg.message}")
        except Exception:
            self.handleError(record)

使用方法如下：

logger = logging.getLogger(EVENT_LOGGER_NAME)
logger.setLevel(logging.INFO)
my_handler = MyHandler()
logger.handlers = [my_handler]

日志触发#

以下两个名称是这些类型的根日志记录器。触发日志的代码应使用这些日志记录器的子记录器。例如，如果您正在编写模块my_module并希望触发跟踪日志，应使用以下命名的日志记录器：

import logging

from autogen_core import TRACE_LOGGER_NAME
logger = logging.getLogger(f"{TRACE_LOGGER_NAME}.my_module")

触发结构化日志#

如果您的event是一个数据类，则可以通过如下代码触发：

import logging
from dataclasses import dataclass
from autogen_core import EVENT_LOGGER_NAME

@dataclass
class MyEvent:
    timestamp: str
    message: str

logger = logging.getLogger(EVENT_LOGGER_NAME + ".my_module")
logger.info(MyEvent("timestamp", "message"))