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29.md

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+# Logging: What’s It For, Anyway?
+
+일반적이지 않은 동작를 logging하고 주기적으로 log를 체크하는 것은 서버의 안정성을 보장하는데에 굉장히 중요하다.
+
+## 29.1 Application Logs vs Other Logs
+
+Django web application에서 발생하는 로그는 application log로 볼 수 있다. Application Log를 제외하고도 server log, database log, network log도 같은 정도로 중요하게 여겨야 한다.
+
+## 29.2 Why Bother With Logging?
+
+예상하지 못했던 오류가 부딪힐 때, 로깅은 무엇이 실제로 일어나는지에 대한 인사이트를 제공한다.
+
+## 29.3 When to User Each Log Level
+
+Log level은 DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL 레벨로 나뉘어진다.
+production 서버에서는 DEBUG를 제외한 모든 log level을 사용하는 것을 추천한다.
+
+*Example of each log level*
+
+| Log Level|      Example  |
+|----------|:-------------|
+| INFO |  빨간 아이스크림 컵이 열렸다. |
+| WARNING |  쿠키 장식이 충분하지 않다.  |
+| ERROR | 아이스크림이 스푼과 함께 나가야하는데, 칼과 함께 나갔다. |
+| CRITICAL | 아이스크림이 콘에서 떨어졌다. |
+
+### 29.3.1 Log Catastrophes With CRITICAL
+
+자연재해급 버그가 생겼을 때는 CRITICAL log level을 사용한다. 이런 버그는 서버가 죽을 수 있기 때문에, 이런 버그가 생겼을 때는 즉각적으로 대응해야 한다.
+
+예를 들어, 우리 서비스가 내부의 웹서비스를 이용하는데 해당 웹사이트가 작동하지 않을 때는 CRITICAL log level을 사용해서 이를 알린다.
+
+Django core code에는 CRITICAL log level이 사용되지 않았지만, application log를 기록할 때는 중요하다면 사용해도 좋다.
+
+### 29.3.2 Log Production Errors With ERROR
+
+> [!NOTE]
+> Example 29.1: Logging Production Errors
+
+```python
+logger.error('Internal Server Error: %s', request.path,
+       exc_info=exc_info,
+       extra={
+           'status_code': 500,
+           'request': request
+       }
+)
+```
+
+setting을 DEBUG=False로 하는 경우 admin으로 등록된 유저의 이메일로
+
+- 에러 설명
+- [traceback](https://docs.python.org/3/library/traceback.html)
+- 에러를 일으킨 HTTP request의 정보
+
+그렇기 때문에 어드민에게 이메일을 보낼만한 에러가 발생했을 때는 ERROR log level을 사용한다.
+만약에 너의 view가 필요한 써드파티 API에 접근하지 못했을 때 ERROR log level을 사용한다.
+
+### 29.3.3 Log Lower-Priority Problems With WARNING
+
+WARNING log level은 에러가 아니지만, 주의해야할 문제가 발생했을 때 사용한다.
+
+> [!NOTE]
+> Example 29.2: Logging Mission CSRF
+
+```python
+logger.warning('Forbidden (%s): %s',
+                  REASON_NO_CSRF_COOKIE, request.path,
+       extra={
+           'status_code': 403,
+           'request': request,
+} )
+```
+
+### 29.3.4 Log Useful State Information Messages With INFO
+
+우리는 해당 INFO 로그 레벨을 분석이 필요할 때 중요한 정보를 기록하기 위해 사용한다.
+
+- 중요한 컴포넌트의 시작과 끝
+- 중요한 이벤트의 상태가 변경ㄷ될 때
+- permission이 변경될 때 ex. 해당 유저가 admin 권한으로 변경될 때
+
+### 29.3.5 Log Debug-Related Messages to DEBUG
+
+개발 환경에서 DEBUG 로깅 레벨을 사용하고, 가끔씩 INFO 레벨을 사용해서 정보를 로깅하는 것을 추천한다.
+
+**print로 디버깅하지 마라**
+
+> [!WARNING]
+> Example 29.3: Using Print to Display Data
+
+```python
+from django.views.generic import TemplateView 
+from .helpers import pint_counter
+
+class PintView(TemplateView):
+    def get_context_data(self, *args, **kwargs):
+        context = super().get_context_data(**kwargs) 
+        pints_remaining = pint_counter()
+        print(f'Only {pints_remaining} pints of ice cream left.') 
+        return context
+
+```
+
+> [!NOTE]
+> Example 29.4: Using Logging to Display Data
+
+```python
+import logging
+
+from django.views.generic import TemplateView 
+from .helpers import pint_counter
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+class PintView(TemplateView):
+    def get_context_data(self, *args, **kwargs):
+    context = super().get_context_data(**kwargs) 
+    pints_remaining = pint_counter() 
+    logger.debug('Only %d pints of ice cream left.' %pints_remaining) return context
+```
+
+> [!NOTE]
+> TIP: Don’t use f-strings in logging statements
+
+왜 `print`를 디버그용으로 사용하면 안되나?
+
+- `print`를 메인 코드에 깜빡하고 푸쉬하면 성능 저하를 일으킬 수 있다.
+- `print`는 기록되지 않아서 이후에 디버깅을 위해 찾아보기 어렵다.
+
+그래서 우리는
+
+- `print`를 사용하지 않고 `logging`의 DEBUG level을 사용한다.
+- `logging`을 사용하면 `print`보다 더 많은 정보를 기록할 수 있다. 그리고 이러한 점들이 오류가 터졌을 때 Sentry로 전송될 수 있다!
+
+## 29.4 Log Tracebacks When Catching Exceptions
+
+try except 구문에서의 traceback을 기록하는 것은 매우 중요하다. 왜냐하면 이를 통해 오류가 발생한 곳을 찾을 수 있기 때문이다.
+
+1. `Logger.exception()`을 사용하면 자동으로 traceback을 **ERROR level**로 기록할 수 있다.
+2. 다른 log level에서는 `exc_info` argument로 traceback을 기록할 수 있다.
+
+> [!NOTE]
+> Example 29.5: Capturing Tracebacks with exc_info
+
+```python
+import logging
+import requests
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def get_additional_data(): 
+    try:
+        r = requests.get('http://example.com/something-optional/') 
+    except requests.HTTPError as e:
+        logger.exception(e)
+        logger.debug('Could not get additional data', exc_info=True)
+        return None
+
+    return r
+```
+
+## 29.5 One Logger Per Module That Uses Logging
+
+각각의 모듈은 자신만의 logger를 가져야 한다. 이렇게 하면 모듈의 이름을 사용해서 로그를 구분할 수 있다.
+
+**절대 다른 곳의 logger를 import해서 쓰지마라**
+
+> [!NOTE]
+> Example 29.6: One Logger Per Module
+
+```python
+import logging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+```
+
+이를 통해 현재 필요한 특정 logger만 켜고 끌 수 있다. 프로덕션 환경에서 로컬로 복제할 수 없는 이상한 문제가 발생하는 경우 해당 문제와 관련된 모듈에 대해서만 일시적으로 DEBUG level logging을 켤 수 있습니다. 
+
+> [!NOTE]
+> Example: Temporarily Enabling Debug Logging
+
+```python
+import logging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+logger.setLevel(logging.DEBUG)
+```
+
+그런 다음 문제를 파악하면 프로덕션 환경에서 해당 logger를 다시 끌 수 있습니다.
+
+## 29.6 Log Locally to Rotating Files
+
+따로 log를 써드파티나 이메일에 기록한다해도, 로컬에도 log를 기록하는 것이 좋다. 왜냐하면 로컬에 기록된 log를 통해 문제를 파악할 수 있기 때문이다. 로컬에 기록된 log는 용량 부족을 일으킬 수 있기 때문에 UNIX의 `logrotate`와 같은 도구를 사용해서 로그를 자동으로 삭제하도록 설정해야 한다.
+
+## 29.7 Other Logging Tips
+
+- logging에 대한 [Django 설명서](https://docs.djangoproject.com/ko/3.2/topics/logging/)에 따라 logging 설정 파일을 제어해라.
+- 디버그는 logger의 DEBUG level을 사용해라.
+- `logging`은 사용하고 있는 외부 라이브러리의 오류를 빠르게 알아챌 수 있게 해준다.
+- 로깅에 늦은 때는 없다. 기다리지 말고 지금 바로 시작해라.
+- ERROR 레벨 이상의 로그가 발생했을 때 이를 알려주는 알림을 설정해라. [PagerDuty](https://pagerduty.com)은 조치를 취할 때까지 반복적으로 회원님과 팀에게 알림을 보낸다.
+
+## 29.8 Necessary Reading Material
+
+- https://docs.djangoproject.com/en/3.2/topics/logging/ 
+- https://docs.python.org/3/library/logging.html
+- https://docs.python.org/3/library/logging.config.html 
+- https://docs.python.org/3/library/logging.handlers.html 
+- https://docs.python.org/3/howto/logging-cookbook.html
+
+## 29.9 Useful Third-Party Packages
+
+- [Sentry](https://sentry.io)는 오류를 집계하는 로깅 툴이다. Dropbox, AirBnB 및 기타 여러 회사에서 신뢰한다. 제품은 오픈 소스이며, 다양한 개발자들을 오픈 소스로 지원해온 훌륭한 역사를 가지고 있다.
+- [loggly.com](https://loggly.com)은 로그 관리를 간소화하고 다양한 쿼리 도구를 제공한다.
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+## 29.10 Summary
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+Django는 logging을 위한 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 우리는 오류를 파악하고, 오류가 발생했을 때 즉각적으로 대응할 수 있다. 또한, 로그를 통해 우리는 서버의 안정성을 보장할 수 있다.
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