Логирование ошибок в Python: basic logging vs try-except с manual write
 

Ставил себе задачу быстро понять, как лучше и удобнее ловить и записывать ошибки в питоновских скриптах. Вариантов много, но выделю два основных и сравню их по простоте и контролю.

Первый – стандартный модуль logging. Подключил logging.basicConfig, указал файл или поток, уровень логов – и вуаля, любой вызов logging.error() или exception вместе с traceback записываются в файл автоматически. Плюс: удобно, можно менять настройки, добавлять форматирование, легко интегрировать в большие проекты. Минус – надо сразу правильно настроить, чтобы не запутаться с ручным выводом и потоком.

Второй вариант – классика try-except с ручной записью в файл. Оборачиваешь подозрительный кусок кода в блок try, ловишь Exception, формируешь строку с ошибкой и traceback, и пишешь в лог вручную через open/write. Плюс: просто, не надо погружаться в API logging. Минус: много кода, легко что-то пропустить, нет удобных настроек и ротации логов.

Вот короткий чек-лист, что проверить при логировании ошибок в Python:

1. Есть ли в проекте установленный модуль logging или используется кастомный способ записи?
2. Находитесь ли вы в начале проекта (logging проще внедрить сразу) или уже есть множество try-except блоков.
3. Нужен ли полный стек трейса? logging.error(..., exc_info=True) справится проще.
4. Есть ли требования к формату и ротации логов? logging рулит здесь.
5. Нужно ли различать уровни ошибок (info/warning/error)? logging помогает с этим на ура.
6. Насколько вы готовы тратить время на настройку vs быстро получить хоть какой-то лог?

Лично я стартовал с ручного try-except, но быстро перешёл на logging — сильно меньше кода, гибко и надежно. А вы как предпочитаете ловить и логировать ошибки? Кто-то юзает кастомные библиотеки или вообще асинхронные подходы?