Pydantic Logfire — 洞察更多，构建更快。

Pydantic Logfire 是由 Pydantic Validation 团队倾力打造的可观测性平台。它秉承了我们开源库一贯的理念——最强大的工具也应当易于使用。

Logfire 的独特之处：

• 简单而强大： 与其提供的强大功能相比，Logfire 的仪表盘非常简洁，确保整个工程团队都能够切实地使用它。
• 以 Python 为中心的洞察： 从 Python 对象的丰富展示，到事件循环（event-loop）遥测，再到 Python 代码和数据库查询的性能分析，Logfire 为你提供了对 Python 应用程序行为前所未有的可见性。
• SQL 支持： 使用标准 SQL 查询数据——既拥有完全的控制权，又无需学习新东西（对于大多数人而言）。使用 SQL 也意味着你可以利用现有的 BI 工具和数据库查询库来查询数据。
• OpenTelemetry： Logfire 是一个基于 OpenTelemetry 的高阶封装，允许你利用现有的工具、基础设施，以及针对许多常见 Python 包的内置检测方案，并支持几乎任何编程语言。我们全面支持所有 OpenTelemetry 信号（追踪 Traces、指标 Metrics 和日志 Logs）。
• Pydantic 集成： 深入了解流经 Pydantic Validation 模型的数据，并获得关于数据校验的内置分析报告。

更多信息请参阅 官方文档。

欢迎在该仓库中报告问题或提出有关 Logfire 的任何疑问！

本仓库包含 logfire 的 Python SDK 和文档；用于记录和显示数据的服务器端应用程序为闭源。

使用 Logfire

以下是 Logfire 使用方法的简要概述，官方文档 中有更详细的说明。

安装

pip install logfire

(了解更多)

认证

logfire auth

(了解更多)

手动追踪

这是一个简单的手动追踪（也称为日志记录）示例：

from datetime import date

import logfire

logfire.configure()
logfire.info('Hello, {name}!', name='world')

with logfire.span('Asking the user their {question}', question='age'):
    user_input = input('How old are you [YYYY-mm-dd]? ')
    dob = date.fromisoformat(user_input)
    logfire.debug('{dob=} {age=!r}', dob=dob, age=date.today() - dob)

(了解更多)

集成

你也可以避免手动检测，直接与 许多流行软件包 集成。以下是与 FastAPI 集成的示例：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

import logfire

app = FastAPI()

logfire.configure()
logfire.instrument_fastapi(app)
# 接下来，检测你的数据库连接器、HTTP 库等，并添加日志处理器


class User(BaseModel):
    name: str
    country_code: str


@app.post('/')
async def add_user(user: User):
    # 此处存储用户数据
    return {'message': f'{user.name} added'}

(了解更多)

Logfire 可以让你像这样直观地查看代码的运行情况：

贡献

我们热忱欢迎任何对 Logfire SDK 和文档感兴趣的人参与贡献，请查阅 贡献指南。

报告安全漏洞

请参阅我们的 安全策略。

Logfire 开源与闭源界限

Logfire SDK（我们同时也提供 TypeScript 和 Rust 版本）是开源的，你可以使用它们将数据导出到 任何兼容 OTel 的后端。

Logfire 平台（UI 和后端）是闭源的。你可以通过购买 企业许可证 进行私有化部署。