Contenido: Resumen, Características, Demostración, Uso, Stack tecnológico, Hoja de ruta, Recursos
Resumen: Este proyecto es un módulo de registro personalizado escrito en Python siguiendo un enfoque procedural. Ofrece una forma ligera, estructurada y extensible de capturar, formatear y almacenar mensajes de log en múltiples salidas como consola, archivo plano y base de datos SQLite. Está pensado para integrarse con facilidad en proyectos que no usan programación orientada a objetos y requiere mínima configuración para empezar.
Características principales: Multi tipos de niveles de log TRACE, DEBUG, INFO, SUCCESS, WARNING, ERROR, FATAL. Multi niveles de filtrado ALL, HIGH, MEDIUM, LOW. Salidas múltiples consola, archivo y base de datos SQLite. Posibilidad de crear loggers con nombre para categorizar la salida. Configuración de ruta de archivos para persistencia. Activación y desactivación dinámica de salidas. Diseño procedural para integración sencilla. Ligero y reutilizable entre proyectos y aplicaciones a medida.
Demostración: En consola el formato es claro y moderno, con marcas de tiempo, nombre del logger y nivel. En archivos se conserva el mismo formato sin colores y se almacena en ficheros .log. En base de datos SQLite los registros se guardan en tablas con columnas separadas para facilitar consultas y análisis. Actualmente el fichero de BD se guarda en una ubicación fija con opción de hacerla configurable en futuras versiones.
Cómo empezar: Descargar el módulo logger.py y copiarlo en la carpeta del proyecto. Importar el módulo y crear un logger con create_logger pasando el nombre deseado. Inicializar con initialize_logger indicando qué salidas activar. Usar las funciones trace, debug, information, success, warning, error y fatal pasando el logger y el mensaje. Para activar registro en archivo usar set_toggle_file_logging. Para activar BD usar set_toggle_db_logging. Para cambiar la ruta de archivos usar set_file_path. Para ajustar el nivel de logs usar set_log_level con LogLevel adecuado.
Ejemplo de uso simplificado: crear logger con create_logger MyLogger, inicializar con initialize_logger log True True, escribir mensajes con error log Mensaje de ejemplo, activar archivo con set_toggle_file_logging True y ajustar nivel con set_log_level log LogLevel LOW.
Stack tecnológico: Lenguaje Python 3 con módulos estándar como inspect, os, enum, datetime y sqlite3. Herramientas de desarrollo: PyCharm, DataGrip, GitHub y control de versiones con Git.
Hoja de ruta: Mejoras planificadas incluyen permitir ubicación de BD configurable, soporte para MySQL, registros en entornos multihilo, logging asíncrono y tipos de mensaje personalizados.
Recursos: Repositorio en GitHub con el código fuente, documentación y ejemplos. Mantendremos actualizaciones y tutoriales sobre nuevas funciones y mejoras.
Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud en AWS y Azure. Ofrecemos desde desarrollo de aplicaciones multiplataforma hasta consultoría en inteligencia de negocio y proyectos con Power BI. Si necesita un sistema de logging integrado en una solución empresarial a medida consulte nuestra oferta de desarrollo de aplicaciones en aplicaciones y software a medida o conozca cómo aplicamos inteligencia artificial en empresas en nuestra landing de inteligencia artificial. Contamos con experiencia en ciberseguridad, pentesting, agentes IA e integración con servicios cloud y business intelligence para ofrecer soluciones completas y escalables.
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