オープニングとloggerの適切な使い方

• Sion908 (ついった, GitHub, etc) [1]

• 生息地(長崎, ぐんまー)

• 長崎大学大学院工学研究科電気電子工学 修了

• 株式会社デザイニウム

• webアプリケーション, 3DCG, 写真

• 高校教員免許(数学、工業)

• NaITE, UE長崎, JAWS-UG長崎

この勉強会の目的

• 知識の共有の場

• お互いの経験から学ぶ

• AI時代でも「人間の知識」の価値を再確認

• 次回のテーマについて意見を聞きたい

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ログレベルの使い分け

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.debug("デバッグ情報")      # 開発時のみ
logger.info("正常な処理")         # 通常の動作記録
logger.warning("警告")            # 将来問題になりうる
logger.error("エラー")            # 重大だが処理継続
logger.critical("致命的エラー")  # プログラム続行不能

よくある間違い

• すべて print() で済ませてる

• エラー時だけログ出力してる

• debugレベルを本番で出力してる

• ログにコンテキストが足りない

• 「なんか動かない」→ログがない

• 「いつエラーが起きた？」→タイムスタンプがない

• 「どのユーザー？」→ユーザーIDがない

printの問題点

• 標準出力に固定

• レベル管理がない

• フォーマットが自由すぎる

• 本番環境での制御が困難

• ログローテーション未対応

loggerのメリット

• 出力先を柔軟に設定可能

• レベル別の出力制御

• 構造化されたフォーマット

• ファイル、Syslog、クラウドなどに対応

• ログローテーション自動化

実務での違い

# print: ただ出力するだけ
print("ユーザー作成: tanaka")

# logger: 構造化された情報
logger.info(
    "ユーザー作成完了",
    extra={
        "user_id": "12345",
        "username": "tanaka",
        "ip": "192.168.1.1"
    }
)

設定例

# サイズベースのローテーション
from logging.handlers import RotatingFileHandler

handler = RotatingFileHandler(
    'app.log',
    maxBytes=10*1024*1024,  # 10MBでローテーション
    backupCount=5            # 5世代分保持
)

# 時間ベースのローテーション
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

handler = TimedRotatingFileHandler(
    'app.log',
    when='midnight',  # 毎日深夜にローテーション
    backupCount=30    # 30日分保持
)

ログ集約の重要性

• 複数サーバーのログを一箇所で管理

• エラー検知とアラート

• トラブルシューティングの効率化

• ユーザー行動の分析

会の目的

• AI時代でも知識は重要

• AIの回答を判別する能力が必要

• 勉強会を知識共有の場として活用

loggerのまとめ

• printではなくloggerを使おう

• ログレベルを適切に使い分けよう

• 実務では出力先とフォーマットを意識しよう

• ログは「未来の自分」へのメッセージ