Хватит тратить часы на копание в логах! Этот скрипт избавил меня от вечной рутины

Concept of computer programming or developing software. Laptop computer with code on screen. Heart, message, cog, home, user, cloud, and lock icons.

Все, кто когда-либо отлаживал веб-приложение, наверняка сталкивались с этим: появляется ошибка — лезешь в лог-файл, ищешь нужный фрагмент, копируешь его, пересылаешь коллеге, вставляешь в документ или закидываешь в AI, чтобы хоть что-то понять. Со мной это происходило снова и снова, и в какой-то момент я понял: так больше нельзя.

Я устал делать всё вручную и решил написать инструмент, который полностью избавит меня от этой нудной работы с логами.

Как я автоматизировал поиск ошибок в логах

Как скрипт берет рутину на себя

Home Assistant C.A.F.E. automation flowchart editor integration.

Логи — это уже структурированные данные, просто нужно научиться быстро вынимать из них самое важное. Я написал небольшой скрипт, который сам находит в логах ошибки, чистит их от лишней информации и приводит в понятный вид. По сути, он просто повторяет всё, что раньше приходилось делать по цепочке вручную — только теперь всё это происходит автоматически по одной команде.

Я начал с простого демонстрационного веб-приложения, которое специально иногда «подбрасывает» ошибки в лог. Если хотите попробовать такой подход, исходники лежат на GitHub — но на деле подойдёт любое ваше приложение с логами в файле. Главное, чтобы логи регулярно пополнялись и среди них были как настоящие ошибки, так и обычный технический «мусор».

Вместо бесконечного ручного поиска я сделал себе простой скрипт на Python: он сам читает лог-файл, выуживает только ошибки, форматирует их и сохраняет в Markdown — так их удобно отправлять или хранить где угодно. Вот базовый вариант скрипта:

Вся логика умещается в четыре простых шага:

3D-логотипы Python и Microsoft Excel на синем и желтом фоне.

Python в Excel — это просто: 4 задачи, которые вы сможете решить уже сегодня

Прокачайте свой Excel: очищайте базы, приводите даты к одному формату, делайте визуализации и анализируйте ключевые слова — всё это легко делается с помощью Python.

Результаты работы

Как изменилась работа с логами после скрипта

После нескольких ошибок мой лог-файл (app.log) выглядит обычно: успешные обращения перемешаны с шумом и настоящими ошибками, которые легко потерять среди всей этой массы.

Лог-файл с разными типами сообщений веб-приложения.

Но после запуска скрипта на выходе получаю идеально чистый Markdown-отчёт:

Markdown-файл с аккуратно оформленными ошибками, извлеченными из лога.

Каждая ошибка — отдельно, понятно оформлена и сразу готова для чтения или пересылки.

Дальше такой скрипт легко связать с Slack, LLM или любым другим сервисом — и логи будут прилетать туда сами, без лишних движений с вашей стороны.

Руки печатают на белой клавиатуре, вокруг них висят фрагменты кода Bash и иконки на зеленом фоне.

18 удобных трюков со строками Bash, которые реально экономят время

Откройте для себя силу работы со строками в Bash — с этими приёмами всё становится проще.

Автоматизация решает все!

Изначально я делал это ради интереса, но результат полностью поменял моё представление об автоматизации и написании скриптов. Благодаря простой автоматизации на Python я сэкономил множество часов и избавился от надоевшей рутины.

apple mac mini 2024 с m4 pro

Apple Mac mini (M4 Pro, 2024)

Если вам понравилась эта статья, подпишитесь, чтобы не пропустить еще много полезных статей!

Премиум подписка — это доступ к эксклюзивным материалам, чтение канала без рекламы, возможность предлагать темы для статей и даже заказывать индивидуальные обзоры/исследования по своим запросам!

Подробнее о том, какие преимущества вы получите с премиум подпиской, можно узнать здесь

Также подписывайтесь на нас в:

Алекс Бежбакин
Оцените автора
Добавить комментарий