Logging básico

Introducción

En desarrollo de software, especialmente cuando se trabaja con proyectos de inteligencia artificial (IA), es crucial contar con una buena estrategia para controlar y monitorear los errores y el flujo de ejecución del programa. Logging o registro de eventos, es una herramienta vital que nos permite rastrear la actividad de nuestro código, identificar problemas y depurar de manera eficiente. En esta unidad, exploraremos cómo implementar logging básico en Python para proyectos de IA.

Explicación principal con ejemplos

Python proporciona el módulo logging que es altamente configurable e incluye varias niveles de registro (debug, info, warning, error y critical). Veamos un ejemplo básico:

import logging

# Configurando el log para mostrar mensajes de nivel info en adelante
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def dividir(x, y):
    try:
        resultado = x / y
        logging.info(f"Resultado de la división: {resultado}")
        return resultado
    except ZeroDivisionError:
        logging.error("No se puede dividir por cero")
        return None

# Ejecución del ejemplo
dividir(10, 2)
dividir(10, 0)

En este código, configuramos el nivel de log a INFO, lo que significa que solo los mensajes de nivel info y más severos (warning, error, critical) serán registrados. Cuando intentamos dividir por cero, se registra un mensaje de nivel ERROR indicando que no es posible realizar la división.

Errores típicos / trampas

1. Niveles incorrectos: Es común confundirse con los niveles de logging y usar el nivel incorrecto. Por ejemplo, registrar un error importante como un mensaje de info.
2. No manejar excepciones: Olvidar agregar manejadores para excepciones puede resultar en que las excepciones no se registren adecuadamente.
3. No formatear logs correctamente: El formato de los logs puede ser crucial para la legibilidad y análisis posterior.

Checklist accionable

1. Configurar el nivel de logging a nivel adecuado (info, warning, error).
2. Asegurarse de que todos los errores críticos estén registrados.
3. Verificar que se manejen todas las excepciones relevantes.
4. Utilizar formatos claros para los logs, incluyendo fechas y niveles.
5. Implementar un sistema de alertas basado en logs cuando sea necesario.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

• Aprender a utilizar formateadores personalizados: Para obtener logs más detallados e informativos.
• Implementar manejadores de logs para diferentes archivos o niveles: Esto es útil en entornos de producción donde los logs pueden ser separados según su nivel o destino.
• Ejercicios prácticos: Implementa logging en diversos escenarios del desarrollo de IA, desde la carga de datos hasta la ejecución de modelos.

El logging básico es un paso crucial en el camino hacia desarrollo robusto y mantenible. Asegúrate de incorporar esta práctica en tus proyectos para mejorar la calidad y confiabilidad de tu código.