[python] 파이썬 분산 데이터베이스에서의 로깅과 오류 처리 방법

21 Dec 2023

python

소개

파이썬은 다양한 분산 데이터베이스와 통합하여 효율적인 데이터 처리를 지원합니다. 이러한 환경에서 로깅과 오류 처리는 매우 중요한 부분입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 분산 데이터베이스에서 로깅하고 오류를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

로깅

파이썬에서 로깅은 logging 모듈을 통해 수행됩니다. 분산 데이터베이스에서의 로깅은 각 데이터베이스의 특성에 따라 구현됩니다. 예를 들어, Apache Kafka의 경우 confluent-kafka-python 라이브러리를 사용하여 로깅을 구현할 수 있습니다.

import logging
from confluent_kafka import Producer

logger = logging.getLogger('example_logger')
logger.setLevel(logging.INFO)

handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

p = Producer({'bootstrap.servers': 'mybroker'})
try:
    p.produce('mytopic', 'myvalue', callback=delivery_report)
except BufferError:
    logger.error('%% Local producer queue is full')

위 예제에서는 confluent-kafka 라이브러리를 사용하여 Apache Kafka에 대한 로깅을 수행하고 있습니다. logging 모듈을 사용하여 로깅 레벨 및 포맷을 지정하고, 예외 상황에 대한 오류 처리를 로깅하고 있습니다.

오류 처리

파이썬에서의 오류 처리는 try-except 구문을 통해 수행됩니다. 분산 데이터베이스와의 통신 중 발생한 오류에 대한 처리는 해당 데이터베이스의 API 또는 라이브러리에 명시된 방법에 따라 수행되어야 합니다.

from confluent_kafka import KafkaException

conf = {'bootstrap.servers': 'mybroker'}
consumer = Consumer(conf)
consumer.subscribe(['mytopic'])

while True:
    try:
        msg = consumer.poll(1.0)
        if msg is None:
            continue
        if msg.error():
            if msg.error().code() == KafkaException._PARTITION_EOF:
                logger.warning('%% {} reached end at offset {}'.format(msg.topic(), msg.partition(), msg.offset()))
            else:
                raise KafkaException(msg.error())
    except KeyboardInterrupt:
        logger.info('%% Aborted by user\n')
        break

consumer.close()

위 예제에서는 Kafka에 대한 오류 처리를 수행하고 있습니다. try-except 구문을 사용하여 KafkaException을 잡고, 해당하는 오류에 대한 처리를 로깅하고 있습니다.

참고 자료

파이썬 로깅 공식 문서: Python Logging
Confluent Apache Kafka Python 문서: Confluent Kafka Python

목차

소개

로깅

오류 처리

참고 자료