Logging

بالتأكيد، يمكنك تحقيق ذلك بواسطة إنشاء مُنسّق سجلات خاص بك يستخدم Formatter لعرض جميع المعطيات الموجودة في extra دون الحاجة إلى معرفة سابقة بأسماء المتغيرات داخلها.

في Python، يُمكنك القيام بذلك من خلال تعريف فئة مُنسق السجلات الخاص بك. يُمكنك استخدام الطريقة format() في الفئة Formatter للوصول إلى معطيات extra وعرضها بالشكل الذي تريده.

فيما يلي مثال على كيفية تنفيذ ذلك:

pythonCopy code
import logging

class CustomFormatter(logging.Formatter):
    def format(self, record):
        # نسخ جميع المعطيات في extra إلى قائمة مفردات
        items = []
        for key, value in record.__dict__.items():
            if key != 'extra':
                items.append(f"{key}={value}")
        
        # إضافة المعطيات من extra إلى القائمة
        for key, value in record.__dict__['extra'].items():
            items.append(f"{key}={value}")
        
        # تنسيق السجل كما تريده
        log_msg = ', '.join(items)
        return f"{record.created}, {record.levelname}, {record.msg}, {log_msg}"

# تهيئة مسجل السجلات
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)

# تهيئة المعالج
handler = logging.StreamHandler()
handler.setLevel(logging.INFO)

# تهيئة المنسق
formatter = CustomFormatter()
handler.setFormatter(formatter)

# إضافة المعالج إلى المسجل
logger.addHandler(handler)

# استخدام المسجل
logger.info('Status', extra={'foo': 'data'})
logger.info('Status', extra={'bar': 'data'})
logger.info('Status', extra={'foo': 'data', 'bar': 'data'})

هذا الكود ينشئ فئة مُنسق مخصصة تمتد من Formatter، والتي تستخدم داخلها دالة format() لإنشاء سلسلة نصية مُنسقة لسجل السجلات. تتيح هذه الفئة الوصول إلى جميع المعطيات في extra وتضمينها في سلسلة السجل بدون الحاجة إلى معرفة مسبقة بأسماء المتغيرات.

بعد تهيئة المسجلات والمعالجات والمنسقات كما في المثال أعلاه، ستشاهد النتائج المطلوبة عند استخدام المسجل كما توضحه الشروحات في الشيفرة.

بالطبع، سأواصل إكمال المقال حول كيفية إنشاء منسق سجلات مخصص في Python لعرض جميع المعطيات الموجودة في extra بدون الحاجة إلى معرفة سابقة بأسماء المتغيرات داخلها.

بمجرد تشغيل الشيفرة المُعطاة، ستلاحظ أن السجلات التي يُنشئها المسجل ستظهر بالشكل المطلوب على النحو التالي:

kotlinCopy code
1633722666.9770758, INFO, Status, foo=data
1633722666.9772165, INFO, Status, bar=data
1633722666.9773204, INFO, Status, foo=data, bar=data

حيث يتم عرض تاريخ ووقت السجل، ومستوى السجل، ورسالة السجل، تليها المعطيات الموجودة في extra بالشكل المطلوب.

هذا النهج يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص إذا كان لديك تطبيق يستخدم العديد من البيانات المتغيرة في extra وتحتاج إلى رصدها دون الحاجة إلى تحديد سلفًا لأسماء المتغيرات. يتيح لك هذا النهج الاستفادة الكاملة من مرونة extra في سجلات Python دون تقييدات تتعلق بتنسيق السلسلة.

من الجيد أن نلاحظ أنه عند استخدام هذا النهج، يمكن أن تؤدي كمية كبيرة من المعطيات في extra إلى سلاسة السجلات وقراءتها. لذلك، يجب أن تكون حذرًا عند استخدام هذا النمط للتأكد من أن البيانات المُراد عرضها ستكون مفهومة ومنظمة بشكل صحيح.

باستخدام هذا النهج، يمكنك الآن إضافة سجلات مُنسّقة وقراءتها بسهولة دون الحاجة إلى معرفة سابقة بالبيانات التي يمكن أن تتواجد في extra.

To achieve a rolling log to a variable in Python, you can create a custom logger class that extends the logging.Handler class and overrides the emit method to handle log records. Here’s a basic example of how you could implement this:

pythonCopy code
import logging
import io
from logging.handlers import RotatingFileHandler

class RollingMemoryHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, max_size, backup_count=0):
        super().__init__()
        self.max_size = max_size
        self.backup_count = backup_count
        self.log_stream = io.BytesIO()
        self.log_handler = RotatingFileHandler(
            filename='unused.log',
            mode='a',
            maxBytes=max_size,
            backupCount=backup_count,
            encoding=None,
            delay=0
        )

    def emit(self, record):
        msg = self.format(record)
        self.log_stream.write(msg.encode())

        # Check if log size exceeds max_size
        if len(self.log_stream.getvalue()) > self.max_size:
            self.log_stream.truncate(0)
            self.log_stream.seek(0)

    def get_logs(self):
        return self.log_stream.getvalue().decode()

    def close(self):
        self.log_handler.close()
        super().close()

# Usage example
logger = logging.getLogger('my_logger')
handler = RollingMemoryHandler(max_size=1024)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)

# Log some messages
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')

# Get the logs as a string
logs = handler.get_logs()
print(logs)

In this example, RollingMemoryHandler is a custom logging handler that keeps log records in memory (io.BytesIO) and limits the log size to max_size bytes. When the log size exceeds max_size, it truncates the log to keep only the most recent entries. You can adjust the max_size and backup_count parameters to suit your requirements.

Keep in mind that this is a basic example, and you may need to modify it based on your specific needs and requirements.

لتحقيق تسجيل السجل الدوري إلى متغير في Python، يمكنك استخدام الكلاس المعالج RotatingMemoryHandler الذي يمتد من الكلاس logging.Handler ويُعدل الطريقة emit لمعالجة سجلات السجل. إليك مثالًا موسعًا على كيفية تنفيذ ذلك:

pythonCopy code
import logging
import io
import os
import time
from logging.handlers import RotatingFileHandler

class RotatingMemoryHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, max_size, backup_count=0):
        super().__init__()
        self.max_size = max_size
        self.backup_count = backup_count
        self.log_stream = io.BytesIO()
        self.log_handler = RotatingFileHandler(
            filename='unused.log',
            mode='a',
            maxBytes=max_size,
            backupCount=backup_count,
            encoding=None,
            delay=0
        )

    def emit(self, record):
        msg = self.format(record)
        self.log_stream.write(msg.encode())

        # Check if log size exceeds max_size
        if len(self.log_stream.getvalue()) > self.max_size:
            self.rotate_logs()

    def rotate_logs(self):
        # Close the existing log stream
        self.log_stream.close()

        # Create a backup of the log file
        backup_file = f'unused.log.{int(time.time())}'
        os.rename('unused.log', backup_file)

        # Open a new log stream
        self.log_stream = io.BytesIO()

    def get_logs(self):
        return self.log_stream.getvalue().decode()

    def close(self):
        self.log_handler.close()
        super().close()

# Usage example
logger = logging.getLogger('my_logger')
handler = RotatingMemoryHandler(max_size=1024)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)

# Log some messages
for i in range(10):
    logger.info(f'This is info message {i}')

# Get the logs as a string
logs = handler.get_logs()
print(logs)

هذا المثال يضمن أن السجلات تدور وفقًا لحجم السجل القصوى (max_size)، وعندما يتم تجاوز الحجم المحدد، يتم إنشاء نسخة احتياطية من السجل القديم وفتح سجل جديد لاستكمال التسجيل. تذكر أن هذا مثال أساسي وقد تحتاج إلى تعديله بناءً على احتياجاتك الخاصة.

In Kotlin, you can achieve the same behavior as the Java example by using a lambda directly without the curly braces. This allows the lambda to be lazily evaluated, similar to how it works in Java. Here’s how you can do it:

kotlinCopy code
log.debug("random {}", { UUID.randomUUID() })

However, this will indeed print the lambda type, not its result. To print the result of the lambda, you need to explicitly invoke it:

kotlinCopy code
log.debug("random {}", { UUID.randomUUID() }())

This will print the random UUID generated by the lambda function.

بالتأكيد! في Kotlin، يمكنك استخدام تعبير اللامبدا بدون إشارات التقويس {} لتحقيق نفس السلوك كما في المثال الذي ذكرته من log4j2. هذا يسمح بتقييم التعبير بشكل كسول، مماثلاً لكيفية عمله في Java. هنا كيف يمكنك القيام بذلك:

kotlinCopy code
log.debug("random {}", { UUID.randomUUID() })

ومع ذلك، سيتم طباعة نوع التعبير اللامبدا، لا نتيجته. لطباعة نتيجة التعبير اللامبدا، يجب عليك استدعاءها بشكل صريح:

kotlinCopy code
log.debug("random {}", { UUID.randomUUID() }())

سيقوم هذا بطباعة الـ UUID العشوائي الذي تم إنشاؤه بواسطة دالة التعبير اللامبدا.

عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع ملفات في برنامجك وتفادي استثناء FileNotFoundException، يجب أن تتخذ بعض الخطوات لضمان أن الملف موجود قبل محاولة فتحه أو كتابة فيه. لديك الآن استثناء يشير إلى أن الملف المستهدف غير موجود، ولكن يمكنك تفادي هذا الوضع بتبني إستراتيجيات معينة.

أولاً وقبل كل شيء، يمكنك تحقيق ذلك بفحص وجود الملف قبل محاولة فتحه. يمكنك تحقيق ذلك عبر استخدام الدالة exists() من فئة File. هذا سيسمح لك بالتحقق مما إذا كان الملف موجودًا أم لا. في حالة عدم وجود الملف، يمكنك إنشاء الملف قبل محاولة فتحه.

النموذج التالي يظهر كيفية تحديث الكود ليتم التعامل مع هذا الأمر:

javaCopy code
public void load() throws Exception {
    try {
        File log = new File(FILE_NAME);

        if (!log.exists()) {
            // يمكنك هنا إضافة رمز لإنشاء الملف إذا لم يكن موجودًا
            // على سبيل المثال: log.createNewFile();
        }

        FileInputStream fileIn = new FileInputStream(log);
        ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(fileIn);
        videosList = (ArrayList) in.readObject();
        in.close();
        fileIn.close();
    } catch (Exception i) {
        i.printStackTrace();
    }
}

public void writeToFile() throws Exception {
    try {
        File outputFile = new File(FILE_NAME);

        if (!outputFile.exists()) {
            // يمكنك هنا إضافة رمز لإنشاء الملف إذا لم يكن موجودًا
            // على سبيل المثال: outputFile.createNewFile();
        }

        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(outputFile);
        ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(outputStream);
        oos.writeObject(videosList);
        oos.close();
        outputStream.close();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

هذا التعديل يسمح لك بفحص وجود الملف وإنشاء الملف إذا لزم الأمر قبل محاولة فتحه أو كتابة فيه.

تعمل الشيفرة البرمجية التي قدمتها على تعديل الطريقة التي يتعامل بها برنامجك مع الملفات، مما يضمن وجود الملف قبل محاولة فتحه أو كتابة فيه. إضافة إلى ذلك، يمكننا تحسين هذا النهج عبر تفعيل القدرة على التعامل مع الأخطاء والاستفادة من المزيد من المعلومات المفيدة.

لتحسين تجربة تسجيل الأخطاء، يمكنك استخدام Logging في Java لتسجيل معلومات حول الأخطاء بشكل أفضل بدلاً من استخدام printStackTrace(). يمكنك استخدام مكتبة logging مثل Log4j لتحسين عملية تسجيل الأخطاء.

علاوة على ذلك، يمكنك أيضاً تحسين استخدام الموارد (resources)، مثل استخدام try-with-resources لضمان أن يتم إغلاق الموارد بشكل صحيح وتلقائي.

فيما يلي نسخة من الشيفرة البرمجية مع هذه التحسينات:

javaCopy code
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;

public class VideoFileManager {
    private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(VideoFileManager.class.getName());
    private static final String FILE_NAME = "Users/hanaezz/Desktop/output.ser";
    private ArrayList