① 【pythonj基础】Python中的日志记录与监控：跟踪和分析应用程序行为
Python中的日志记录与监控如同软件世界的航海日志，对于追踪和分析应用程序行为至关重要。通过日志，开发者可以追踪应用状态、排查错误、优化性能，甚至在DevOps和SRE环境中实现实时监控、安全审计和大数据分析。Python内置的logging模块，如记账员、邮递员、筛选员和信封，共同构建了一个强大的日志系统，支持不同级别和格式的日志记录。
在Python日志实战中，最佳实践包括使用结构化日志提高可读性和分析性，异步处理以优化性能，以及通过日志轮转和归档策略管理文件大小。同时，可以集成第三方库如Loguru和Sentry，利用它们的功能增强和错误追踪。监控系统的设计原则强调实时日志收集和传输，以及过滤和关键字匹配以识别关键信息。
在日志驱动的智能监控中，通过设置阈值和异常检测规则，系统能够自动发出告警并通过多种渠道通知团队。结合Fluentd、Logstash等工具，可以构建实时日志分析系统，利用Elasticsearch和Kibana进行搜索、聚合和可视化。在云原生架构下，日志解决方案更加高效且集成度更高。
总结而言，日志记录与监控在软件工程中持续发展，AIOps和机器学习的应用使得日志分析更加智能化，而Python作为强大的工具，提供了丰富的日志管理手段。持续改进和维护日志系统，将有助于提升系统的可靠性和运维效率。
如果你在日志管理中遇到问题，如日志丢失或格式混乱，附录中的常见问题和解决方案可以提供帮助。通过不断学习和实践，你可以成为日志管理的高手，为软件系统的稳定性和可观察性贡献力量。
② 如何用python最快的获取大文件的最后几行
工作中经常会遇到处理日志文件的问题：为了得到日志的最新状态，我们需要获取日志文件的最后部分行来做判断。那么，这种情况下我们应该怎么做呢？
1）常规方法：从前往后依次读取
步骤：open打开日志文件。
读取文件，获取文件的总行数。
遍历所有行，提取指定行的数据。
优点：简单，方便
缺点：当文件大了以后时间太慢，无法忍受
2）推荐方法：
步骤：open打开日志文件。
移动文件读取指针到文件末尾。
从后往前移动指针直到合适的位置。
读取文件，提取指定行的数据。
优点：时间相对固定，适合处理大文件
示例：
[python] view plain
logFile = open('logFilePath.log', 'r')
logFile.seek(0,2)
logFile.seek(-1000000,2)
rowCount = 0
for row in logFile.readlines()[1:]:
pass
seek():移动文件读取指针到指定位置
tell():返回文件读取指针的位置
seek()的三种模式：
（1）f.seek(p,0) 移动当文件第p个字节处，绝对位置
（2）f.seek(p,1) 移动到相对于当前位置之后的p个字节
（3）f.seek(p,2) 移动到相对文章尾之后的p个字节