Aprende a reemplazar prints por logging estructurado, usar niveles correctamente y depurar fallos con estrategia reproducible.
En producción no puedes depurar con prints dispersos; necesitas trazabilidad con niveles y contexto.
`logging` permite clasificar eventos (`DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`) y filtrar por severidad.
Un buen log responde tres preguntas: qué pasó, dónde pasó y con qué datos relevantes ocurrió.
Debugging profesional implica reproducir, aislar hipótesis, instrumentar y validar fix con evidencia.
No todos los mensajes tienen la misma importancia; clasifícalos.
`DEBUG` sirve para detalle interno en desarrollo, `INFO` para eventos normales, `WARNING` para situaciones anómalas tolerables.
`ERROR` y `CRITICAL` representan fallos relevantes que requieren atención inmediata o escalada.
Si todo está en el mismo nivel, tus logs pierden valor operativo.
Un log sin contexto obliga a adivinar y retrasa diagnóstico.
Incluye identificadores de operación (request_id, user_id, job_id) para correlacionar eventos.
Evita loggear datos sensibles (tokens, contraseñas, PII sin anonimizar).
Contexto bien elegido acelera RCA (root cause analysis) cuando algo falla.
Depurar bien es un proceso, no improvisación.
Paso 1: reproduce el fallo con caso mínimo confiable.
Paso 2: formula hipótesis y añade instrumentación (logs, asserts, breakpoints).
Paso 3: aplica fix mínimo, valida con test y revisa impacto lateral.
Herramientas como `pdb` o breakpoints del IDE son útiles, pero sin método no escalan.
Aprende a reemplazar prints por logging estructurado, usar niveles correctamente y depurar fallos con estrategia reproducible.
Código del tema: Automatizacion y codigo legible en Python
No todos los mensajes tienen la misma importancia; clasifícalos.
`DEBUG` sirve para detalle interno en desarrollo, `INFO` para eventos normales, `WARNING` para situaciones anómalas tolerables.
`ERROR` y `CRITICAL` representan fallos relevantes que requieren atención inmediata o escalada.
Si todo está en el mismo nivel, tus logs pierden valor operativo.
Un log sin contexto obliga a adivinar y retrasa diagnóstico.
Incluye identificadores de operación (request_id, user_id, job_id) para correlacionar eventos.
Evita loggear datos sensibles (tokens, contraseñas, PII sin anonimizar).
Contexto bien elegido acelera RCA (root cause analysis) cuando algo falla.
Información suficiente para trazar una petición.
Usa `logger.exception(...)` dentro de `except`.
Depurar bien es un proceso, no improvisación.
Paso 1: reproduce el fallo con caso mínimo confiable.
Paso 2: formula hipótesis y añade instrumentación (logs, asserts, breakpoints).
Paso 3: aplica fix mínimo, valida con test y revisa impacto lateral.
Herramientas como `pdb` o breakpoints del IDE son útiles, pero sin método no escalan.