Pydantic Logfire

Pydantic 与 Pydantic Logfire 无缝集成，这是一个由我们构建的可观测性平台，它秉承与我们开源库相同的理念——最强大的工具也可以易于使用。

开始使用

Logfire 提供开箱即用的 Pydantic 集成，让您能够理解通过 Pydantic 模型的数据流，并获取验证分析。对于现有的 Pydantic 用户，它能提供关于 Pydantic 模型使用情况的 unparalleled 洞察。

通过三个简单步骤即可开始使用 Logfire：

1. 设置您的 Logfire 账户。
2. 安装 Logfire SDK。
3. 对您的项目进行插装。

基本用法

设置好 Logfire 后，您就可以开始使用它来监控 Pydantic 模型并获取数据验证的洞察：

from datetime import date

import logfire

from pydantic import BaseModel

logfire.configure()  # (1)!


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


user = User(name='Anne', country_code='USA', dob='2000-01-01')
logfire.info('user processed: {user!r}', user=user)  # (2)!

1. 只需调用 logfire.configure() 即可为您的项目启用 Logfire 插装。
2. logfire.info() 调用将 user 对象记录到 Logfire，并内置对 Pydantic 模型的支持。

Pydantic 插装

您甚至可以通过使用内置的 Pydantic 集成自动记录关于验证过程的信息：

from datetime import date

import logfire

from pydantic import BaseModel

logfire.configure()
logfire.instrument_pydantic()  # (1)!


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


User(name='Anne', country_code='USA', dob='2000-01-01')
User(name='David', country_code='GBR', dob='invalid-dob')

1. logfire.instrument_pydantic() 调用会自动记录您项目中所有 Pydantic 模型的验证信息。

您将看到每次成功和失败的验证都被记录在 Logfire 中：

并且您可以调查每个相应的 span 以获取验证详情：