Как отправить логи Python в Datadog?

Я пытаюсь отправить логи из моего Python приложения в Datadog, но у меня возникают трудности с выбором правильного подхода. Я хочу убедиться, что мои логи правильно отформатированы и переданы в сервис логирования Datadog.

Вот краткий обзор того, что я попробовал до сих пор:

• Инициализировал API Datadog с помощью моего API и App ключей.
• Использовал модуль логирования для записи сообщений в моем приложении.
• Создал пользовательский обработчик логов для отправки логов в Datadog.

Однако я не уверен, использую ли я правильный метод для отправки логов и как обрабатывать разные уровни логов. Мог бы кто-нибудь предоставить ясный пример или руководство о том, как правильно это настроить?

Чтобы отправить логи из вашего Python приложения в Datadog, вы можете использовать библиотеку Datadog вместе с встроенным модулем логирования Python. Ниже я расскажу вам о шагах, необходимых для настройки этого процесса, включая создание пользовательского обработчика логов, который форматирует и отправляет логи в Datadog.

Шаг 1: Установите необходимые библиотеки

Сначала убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки. Вы можете установить библиотеку Datadog с помощью pip:pip install datadog

Шаг 2: Инициализируйте API Datadog

Вам нужно инициализировать API Datadog с помощью ваших API и App ключей. Вы можете сделать это в точке входа вашего приложения (например, main.py).

from datadog import initialize
    options = {
    'api_key': 'ВАШ_API_КЛЮЧ_DATADOG',
    'app_key': 'ВАШ_APP_КЛЮЧ_DATADOG'
}
initialize(**options)

Шаг 3: Создайте пользовательский обработчик логов

Далее создайте пользовательский обработчик логов, который форматирует логи и отправляет их в Datadog. Вот пример реализации:

import logging
from datadog import api

class DatadogLogHandler(logging.Handler):
    def emit(self, record):
        # Создаем сообщение лога
        log_entry = self.format(record)

        # Отправляем лог в Datadog
        api.Logs.create(
            ddsource="python",
            ddtags="env:production",  # Вы можете настроить теги по необходимости
            message=log_entry,
            service="имя_вашей_службы"  # Замените на имя вашей службы
        )

Шаг 4: Настройка логирования

Теперь вы можете настроить модуль логирования для использования вашего пользовательского обработчика. Вы можете установить различные уровни логов в зависимости от ваших требований.

# Создаем логгер
logger = logging.getLogger('мой_логгер')
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # Устанавливаем желаемый уровень логирования

# Создаем и настраиваем обработчик логов Datadog
dd_handler = DatadogLogHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
dd_handler.setFormatter(formatter)

# Добавляем обработчик в логгер
logger.addHandler(dd_handler)

Шаг 5: Логирование сообщений

Теперь вы можете записывать сообщения на разных уровнях, и они будут отправлены в Datadog.

logger.debug('Это сообщение отладки')
logger.info('Это информационное сообщение')
logger.warning('Это предупредительное сообщение')
logger.error('Это сообщение об ошибке')
logger.critical('Это критическое сообщение')