Resumen Este proyecto es un módulo de registro personalizado escrito en Python y diseñado con programación orientada a objetos para ofrecer una forma estructurada, extensible y ligera de capturar, formatear y almacenar mensajes de log en múltiples salidas como consola, archivo y base de datos SQLite
Características principales Tipos de log TRACE, DEBUG, INFO, SUCCESS, WARNING, ERROR, FATAL
Niveles ALL, HIGH, MEDIUM, LOW
Salidas Consola, archivo plano en formato .log y base de datos SQLite
Loggers nombrados Permite crear múltiples loggers con nombres o categorías personalizadas
Configuración de archivos Rutas de archivo configurables para persistencia de logs
Activación dinámica Se puede activar o desactivar el logging a consola, archivo o base de datos en tiempo de ejecución
Integración OOP Diseñado para integrarse fácilmente en proyectos basados en objetos, reutilizable y de baja dependencia
Vista previa En consola el formato es moderno y limpio con colores para facilitar la lectura Formato general [LoggerName] [Timestamp] [Level] Mensaje En archivo el mismo formato sin colores para persistencia En SQLite los registros quedan almacenados en tablas con columnas separadas para facilitar consultas y análisis Actualmente la ubicación por defecto del archivo de base de datos es fija pero se contempla configurarla en el roadmap
Primeros pasos Descargar el módulo logger.py y añadirlo al directorio del proyecto por ejemplo Your-Project/ main.py logger.py Importar la clase Logger y las constantes de nivel y crear una instancia con el nombre del logger Usar métodos como log.fatal log.error log.warning log.success log.information log.debug log.trace para registrar eventos
Activar registro en archivo y base de datos mediante métodos de configuración como set_toggle_file_logging set_toggle_db_logging y definir la ruta de archivos con set_file_path Además es posible ajustar el nivel de log para filtrar el detalle de los mensajes
Pila tecnológica Python 3 módulos estándar inspect os enum datetime sqlite3 herramientas de desarrollo PyCharm DataGrip control de versiones con Git y repositorio en GitHub
Hoja de ruta Soporte completo para logging en MySQL Logging seguro en entornos multi hilo Añadir versiones asíncronas para entornos de alta concurrencia Tipos de mensaje personalizables y mejora de la configuración de la ruta de la base de datos
Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure Ofrecemos soluciones integrales que van desde la consultoría hasta la implementación de agentes IA y plataformas de Business Intelligence como Power BI Si necesita desarrollar una aplicación adaptada a sus procesos puede conocer nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones software a medida y aplicaciones a medida y si busca potenciar sus proyectos con IA descubra nuestras capacidades en inteligencia artificial para empresas
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Recursos y próximos pasos Recomendamos integrar este logger en proyectos OOP para mantener trazabilidad y facilitar debugging Para personalizaciones avanzadas pregunte por integración con sistemas de monitorización externa o por adaptaciones para entornos distribuidos
