파이썬 로깅 멋지게 하기

Jay Han·2021년 7월 2일
loggingpython
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🧐 Logging?

파이썬 공식 문서에서 설명하는 로깅은 다음과 같습니다.

로깅은 어떤 소프트웨어가 실행될 때 발생하는 이벤트를 추적하는 수단입니다. 소프트웨어 개발자는 코드에 로깅 호출을 추가하여 특정 이벤트가 발생했음을 나타냅니다. 이벤트는 선택적으로 가변 데이터 (즉, 이벤트 발생마다 잠재적으로 다른 데이터)를 포함할 수 있는 설명 메시지로 기술됩니다. 이벤트는 또한 개발자가 이벤트에 부여한 중요도를 가지고 있습니다; 중요도는 수준(level) 또는 심각도(severity) 라고도 부를 수 있습니다. (Reference)

👍 Print 보다 Logging

작업하는 코드가 길어지고 복잡해질 수록 올바른 로그를 작성하는 것이 매우 중요해집니다. 코드를 디버깅할 때 뿐만 아니라 애플리케이션의 이슈와 성능에 대해 많은 것을 알아낼 때 큰 도움이 됩니다. 데이터 사이언티스트들에게도 예외는 아닙니다. 아래의 경우에서 로깅의 중요성이 드러납니다.

  • 실험의 수가 매우 많아 관리가 어려울 때
  • ML 모델의 성능을 관리할 때
  • 전체 코드의 성능을 파악할 때

하지만 많은 사람들이 위와 같은 작업을 할 때 단순히 print() 를 이용해서 결과를 출력합니다. 몇몇은 file.write()를 이용하기도 합니다. 단순히 한 번만 결과를 얻는 것이라면 괜찮지만, 여러 번 실험을 수행하거나 모델을 실행해서 결과를 얻게 되면 지금까지의 결과를 기록하기 위해 별도로 문서를 작성해야 합니다. 실험을 자동화하여 결과를 얻기도 어려운데다 불필요하게 시간을 낭비하게 됩니다.

파이썬에서는 대개 logging 이라는 STL을 이용해서 로그를 작성합니다. 잘 설정하여 사용하면 제법 강력한 기능을 갖고 있습니다. 하지만 스트림(Stream)되어 나오는 결과물은 너무 밋밋합니다. ''보기 좋은 떡이 먹기도 좋다'는 속담을 생각해보면 logging을 이용하여 얻는 메시지는 먹기 불편한 떡이죠. 그래서 본 글에서는 logging과 함께 rich라는 라이브러리를 함께 소개드리고자 합니다.

🪓 로깅 하기

🛒 준비

필요한 라이브러리는 rich 하나입니다.

pip install rich

올바르게 설치 되었는지 확인하기 위해 아래 명령어를 실행합니다.

python -m rich

📖 로깅 이해하기

로깅 레벨

로깅 레벨은 개발 중 발생할 수 있는 이벤트에 대한 로그 메시지의 중요 수준을 의미합니다. 예를 들어서 "주의(Warn)"보다는 "오류(Error)"가 더 긴급한 내용일겁니다.

수준사용 시점
NOTSET
DEBUG상세한 정보. 보통 문제를 진단할 때만 필요합니다.
INFO예상대로 작동하는지에 대한 확인.
WARNING예상치 못한 일이 발생했거나 가까운 미래에 발생할 문제(예를 들어 〈디스크 공간 부족〉)에 대한 표시. 소프트웨어는 여전히 예상대로 작동합니다.
ERROR더욱 심각한 문제로 인해, 소프트웨어가 일부 기능을 수행하지 못했습니다.
CRITICAL심각한 에러. 프로그램 자체가 계속 실행되지 않을 수 있음을 나타냅니다.

실제 logging 모듈을 사용할 때는 로그 메시지를 출력할 최소 수준을 설정합니다. 기본 수준은 WARNING이지만 일반적으로 DEBUG 수준까지의 로깅도 자주 하게 됩니다.

로깅 포맷

logging 모듈을 사용할 때에는 로깅 메시지의 포맷을 커스터마이징 할 수 있습니다. 포매팅을 통해 원하는 정보들을 얻어낼 수 있습니다. 사용 가능한 어트리뷰트는 공식 문서에 자세히 나와있습니다. 예를 들어 실행 시간, 로그 메시지의 중요 수준, 실행되고 있는 함수, 행 번호, 로그 메시지를 로깅한다면 그 포맷은 아래와 같습니다.

"%(asctime)s - %(levelname)s — %(funcName)s:%(lineno)d — %(message)s"

# 위 포매팅 설정 결과는 아래와 같습니다.
# 2021-07-01 12:29:53,182 - INFO - <module>:1 - hello world

로깅 핸들러

핸들러(Handler)는 로깅 메시지를 특정 대상으로 전달하는 수단입니다. logging 모듈을 통해 생성하는 Logger 객체에 원하는 만큼의 핸들러를 추가할 수 있습니다. 각각의 핸들러에는 별도의 설정을 통해 다른 포맷의 메시지를 전달할 수도 있습니다. 일반적으로 많이 사용하는 핸들러는 FileHandler와 StreamHandler 입니다.

  • FileHandler : 디스크 내 파일에 로깅 메시지를 전달하여 저장합니다.
  • StreamHandler : 스트림(ex. 콘솔창)에 로그 메시지를 전달해 출력합니다.

본 글에서는 rich 모듈을 이용하여 StreamHandler를 대체합니다.

💻 로깅 사용해보기

다음의 순서로 로거 인스턴스를 생성해보겠습니다.

  1. 콘솔에 출력될 StreamHandler로 rich 모듈의 RichHandler를 추가합니다.
    • RichHandler는 기본적으로 로깅 시간과 로깅 수준이 출력되므로 나머지 어트리뷰트만 출력하도록 합니다.
  2. 특정 경로에 저장하는 FileHandler를 추가합니다.
    • FileHandler는 로깅 시간, 로깅 수준, 파일명, 함수명, 행 번호, 메시지를 저장하도록 합니다.

위 순서대로 로거 인스턴스를 정의하는 함수를 작성해 보겠습니다. 로거의 로깅 기본 수준은 NOTSET 으로 설정하겠습니다.

import logging
import logging.handlers

from rich.logging import RichHandler

RICH_FORMAT = "[%(filename)s:%(lineno)s] >> %(message)s"
FILE_HANDLER_FORMAT = "[%(asctime)s]\\t%(levelname)s\\t[%(filename)s:%(funcName)s:%(lineno)s]\\t>> %(message)s"

def set_logger(log_path) -> logging.Logger:
    logging.basicConfig(
        level="NOTSET",
        format=RICH_FORMAT,
        handlers=[RichHandler(rich_tracebacks=True)]
    )
    logger = logging.getLogger("rich")

    file_handler = logging.FileHandler(log_path, mode="a", encoding="utf-8")
    file_handler.setFormatter(logging.Formatter(FILE_HANDLER_FORMAT))
    logger.addHandler(file_handler)

    return logger
  • Line 6 : RichHandler를 위한 포맷
  • Line 7 : FileHandler를 위한 포맷
  • Line 10 ~ 14 : logging.basicConfig() 에서 로거 기본 설정을 합니다. RichHandler로 설정하면 됩니다.
    • Line 13 : RichHandler의 rich_tracebacks 인자는 True일 때 오류 발생 시 Traceback을 멋지게 보여줍니다.
  • Line 15 : 기본 설정한 RichHandler로 로거 인스턴스를 우선 생성합니다.
  • Line 17 ~ 19 : FileHandler를 생성/추가합니다.
    • Line 17 : mode=="a"로 로그 파일에 새로운 로깅 메시지를 append 하도록 합니다.
    • Line 19 : 로거 인스턴스에 FileHandler를 추가합니다.

이렇게 생성한 로거 인스턴스를 적용하여 아래 메인 함수를 실행해보겠습니다.

logger = set_logger()

for i in range(3, -1, -1):
    try:
        num = 1/i
    except:
        raise ZeroDivisionError()
    logger.info(f"1/{i} = {num}")

역수를 계산하고 분모가 0인 경우는 오류가 발생하도록 했습니다. 계산이 올바르게 되는 경우는 로깅 메시지를 출력/저장하도록 했습니다. 위 코드를 실행하면 아래와 같이 결과가 나옵니다.

그런데 저장한 로그 파일을 확인해보면 무언가 하나 부족해보입니다.

$ cat log.log
[2021-07-01 23:27:31,152]	INFO	[logger_example.py:<module>:41]	>> 1/3 = 0.3333333333333333
[2021-07-01 23:27:31,161]	INFO	[logger_example.py:<module>:41]	>> 1/2 = 0.5
[2021-07-01 23:27:31,163]	INFO	[logger_example.py:<module>:41]	>> 1/1 = 1.0

발생한 오류에 대한 메시지가 저장이 되지 않았습니다. 사실 터미널을 보아도 rich 모듈을 통해서 오류 메시지가 출력되지 않았습니다. 실제 logging 모듈을 사용할 때 자주 겪게 되는 현상입니다. 예외처리를 할 때 logger.error()를 통해 별도로 로깅 메시지를 저장/출력해야지만 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 문제는 전체 코드 중 어디에서 오류가 발생할 지 모르기 때문에 try except 구문을 전체 코드에 걸어야 한다는 점입니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 아래 트릭을 사용해야 합니다.

import sys

def handle_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback):
    logger = logging.getLogger("rich")

    logger.error("Unexpected exception",
                 exc_info=(exc_type, exc_value, exc_traceback))

if __name__ == "__main__":
    logger = set_logger()
    sys.excepthook = handle_exception

    for i in range(3, -1, -1):
        try:
            num = 1/i
        except:
            raise ZeroDivisionError()
        logger.info(f"1/{i} = {num}")

오류가 발생했을 때 그 내용을 RichHandler에서 가져갈 수 있도록 설정하는 것 (Line 3 ~ 7)입니다. 해당 함수를 sys.excepthook에 설정하고 메인 함수를 실행시키면 아까와 다른 결과를 얻을 수 있습니다.

아까와 다르게 오류 내용이 RichHandler를 통해 멋지게 출력되는 것을 볼 수 있습니다. FileHandler를 통해 저장된 파일을 봐도 로깅 메시지가 추가 되었습니다.

$ cat log.log
[2021-07-01 23:37:59,576]	INFO	[logger_example.py:<module>:41]	>> 1/3 = 0.3333333333333333
[2021-07-01 23:37:59,583]	INFO	[logger_example.py:<module>:41]	>> 1/2 = 0.5
[2021-07-01 23:37:59,585]	INFO	[logger_example.py:<module>:41]	>> 1/1 = 1.0
[2021-07-01 23:37:59,587]	ERROR	[logger_example.py:handle_exception:28]	>> Unexpected exception
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/Han/Desktop/Articles/Jun 30, 2021/logger_example.py", line 38, in <module>
    num = 1/i
ZeroDivisionError: division by zero

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/Han/Desktop/Articles/Jun 30, 2021/logger_example.py", line 40, in <module>
    raise ZeroDivisionError()
ZeroDivisionError

위의 모든 내용을 포함한 코드를 첨부해드립니다.

import sys
import logging
import logging.handlers

from rich.logging import RichHandler

LOG_PATH = "./log.log"
RICH_FORMAT = "[%(filename)s:%(lineno)s] >> %(message)s"
FILE_HANDLER_FORMAT = "[%(asctime)s]\\t%(levelname)s\\t[%(filename)s:%(funcName)s:%(lineno)s]\\t>> %(message)s"

def set_logger() -> logging.Logger:
    logging.basicConfig(
        level="NOTSET",
        format=RICH_FORMAT,
        handlers=[RichHandler(rich_tracebacks=True)]
    )
    logger = logging.getLogger("rich")

    file_handler = logging.FileHandler(LOG_PATH, mode="a", encoding="utf-8")
    file_handler.setFormatter(logging.Formatter(FILE_HANDLER_FORMAT))
    logger.addHandler(file_handler)

    return logger

def handle_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback):
    logger = logging.getLogger("rich")

    logger.error("Unexpected exception",
                 exc_info=(exc_type, exc_value, exc_traceback))

if __name__ == "__main__":
    logger = set_logger()
    sys.excepthook = handle_exception

    for i in range(3, -1, -1):
        num = 1/i
        logger.info(f"1/{i} = {num}")

📚 References

Python Logging: An In-Depth Tutorial

How to Run Machine Learning Experiments with Python Logging module

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