日志记录#

AutoGen 使用 Python 内置的 logging 模块。

日志记录分为两种

  • 跟踪日志记录:用于调试,是人类可读的消息,用于指示正在发生什么。这旨在帮助开发人员理解代码中发生的事情。这些日志的内容和格式不应被其他系统依赖。

  • 结构化日志记录:此日志记录器发出可由其他系统消费的结构化事件。这些日志的内容和格式可以被其他系统依赖。

  • ROOT_LOGGER_NAME 可用于启用或禁用所有日志。

启用日志输出#

要启用跟踪日志记录,您可以使用以下代码

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)

要启用结构化日志记录,您可以使用以下代码

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)

结构化日志记录#

结构化日志记录允许您编写处理实际事件(包括所有字段而不仅仅是格式化字符串)的处理逻辑。

例如,如果您定义了此自定义事件并正在发出它。那么您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:
            # Use the StructuredMessage if the message is an instance of it
            if isinstance(record.msg, MyEvent):
                print(f"Timestamp: {record.msg.timestamp}, Message: {record.msg.message}")
        except Exception:
            self.handleError(record)

这是您可以使用它的方式

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

发出日志#

这两个名称是这些类型的根日志记录器。发出日志的代码应该使用这些日志记录器的子日志记录器。例如,如果您正在编写模块 my_module 并希望发出跟踪日志,则应使用名为

import logging

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

发出结构化日志#

如果您的事件是一个数据类,那么它可以通过以下代码发出

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"))