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Pythonのsyslogモジュールでログ出力する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonのsyslogモジュールでログ出力する方法について現役エンジニアが解説しています。syslogとはLinux系OSで良く使われるログの送受信、保存の方式です。Pythonでもsyslogモジュールのsyslogメソッドを使ってログ出力をすることが出来ます。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査

Pythonのsyslogモジュールでログ出力する方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね！

大石ゆかり

どういう内容でしょうか？

田島悠介

Pythonのsyslogモジュールでログ出力する方法について詳しく説明していくね！

大石ゆかり

お願いします！

 

syslogとは

syslogとはログ送受信、保存の方式です。特にLinux系OSでよく使われます。

アプリケーションは処理経過やエラーを示すログをsyslogd(syslogデーモン)に送信します。syslogdは受信したログをファイルに出力したり、ネットワークを介して別のホストに転送したりします。

syslogモジュールの使い方

以下のようにsyslog.syslogメソッドを呼び出すと、syslogの仕組みを介してログを出力できます。

import syslog
syslog.syslog(<message>)

 

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実際に書いてみよう

 

ソースコード

import syslog
syslog.syslog('sample1')
syslog.syslog(syslog.LOG_WARNING | syslog.LOG_USER, 'sample2')

 

解説

  • 1行目でsyslogモジュールをインポートしました
  • 2行目はpriority, facilityを指定しない例です
  • 3行目はpriority, facilityを指定した例です

実行結果

以下の通り、/var/log/messagesにログが出力されました。

Feb  7 10:44:23 10 sample.py: sample1
Feb  7 10:44:23 10 sample.py: sample2

(注)syslogdの設定により、ログの出力先や出力有無は異なります。

まとめ

この記事ではsyslogの仕組みと、Pythonでsyslogを介したログ出力を行う方法を紹介しました。

監修してくれたメンター

橋本紘希（はしもとひろき）

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです！

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます！

 

TechAcademyでは、初心者でも、Pythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できる、オンラインブートキャンプを開催しています。

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例えば求人・採用サイトのGreenでPythonの求人情報を検索してみると約760件該当があります(2020年6月現在)。これはフロントエンドとほぼ同等の求人数です。すでにシステム開発でも一般的に利用されているプログラミング言語と言って良いでしょう。 画像出典：Green   PythonはGoogleやNASAの内部でも利用されています。現在でもGoogleの求人情報にはPythonエンジニアの求人が存在します。 画像出典：Google人材募集   Pythonでできること Pythonは、組み込みアプリ開発やWebサイト構築から、ディープラーニングまで様々な分野で利用可能な言語です。Pythonでは多くのWebサービスが作成されています。 PythonでWebサービスを作成する上でよく利用されているのが「Django」や「Flask」というフレームワークです。 Pythonで人気のフレームワークまとめ   現在は、AI（人工知能）や機械学習分野で使用されているPythonの技術が注目されています。 例えば、深層学習と呼ばれるディープラーニングの分野でも多くのソフトウェアがPythonで動作しています。 Scikit-learn（統一された関数で機械学習を実施可能） Keras（簡単に計算グラフを扱うことができる。） TensorFlow（Googleが開発したディープラーニングのフレームワーク） PyTorch（Facebookで研究用途に使用されているディープラーニングのフレームワーク） その他にもインターネット上から情報を収集するWebスクレイピングと呼ばれる分野でもPythonは多く活用されています。   Pythonが使われているサービス それでは実際にPythonが使われているサービスをいくつか見てみましょう。   YouTube 世界最大の動画共有サービスであるYouTubeにPythonが使用されています。Pythonは主にバックエンド(Webサーバー側で動作するプログラム)で活用されており、動画処理やデータの読み込みなどに使用されています。 YouTubeのエンジニアによると「PythonはYouTubeにとって十分に早く、最小の開発者で迅速に開発を行うことができる」と評価されています(※)。 ※ Python公式サイト – Quotes about Python より YouTube   Google GmailやGoogle MapsのバックエンドでPythonが利用されています。Googleではソフトウェア開発はデータサイエンスなどの分野で多くのPythonエンジニアが活躍しており、前述の通り求人も行われています。 Google   Blender Blenderはオープンソースの3Dグラフィックスを作成するソフトウェアです。オープンソースながら非常に機能が充実しており、日本語にも対応しているため幅広く利用されています。 Blenderにはプログラミングによりキャラクターを動作させてりグラフィックス効果を行う機能があり、そのプログラミング言語としてPythonが使用されています。 Blender   PayPal PayPalは世界最大規模のオンライン決済サービスです。ディープラーニングのライブラリであるTensorFlowを使用して、不正な決済の検出を実現しています。 TensorFlowを始めとするディープラーニングは金融業界(フィンテック分野)でも多く利用されており、プログラミング言語としては主にPythonが使用されています。 PayPal   OpenStack クラウド環境の構築に利用されているオープンソースのソフトウェアであるOpenStackも大部分にPythonが利用されています。OpenStackを使うと自前でAWSのようなクラウドサービスを提供することができます。 様々な規模のデータセンターで数多く利用されており、安定的な運用をPythonが支えています。 OpenStack   初心者が効率よくPythonを学習するための順番（ロードマップ） 初心者が効率よくPythonを学習するには、プログラミング言語の基本を学習した後で、機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げて学習すると良いでしょう。   プログラミング言語の基本を学習する 初めてプログラミング言語を学習する場合、できれば周りに相談できる人がいると理想的です。 プログラムはちょっとした間違いで動作しなくなってしまう場合があり、一人で学習していると間違っているところが分からずに何日も無駄にしかねません。そのような時に経験者が身の回りにいると心強いことでしょう。身の回りにプログラミング経験者がいない場合は、YouTubeなどの動画で学ぶのもおすすめです。 最近はプログラミング教育系の動画も充実しており「python 入門」というキーワードで検索すると数多くの動画がヒットします。TechacademyでもPythonの入門動画を公開しているので、ぜひ参考にしてください。 YouTube – Techacademy「Pythonとは」 もちろん王道は書籍や公式サイトでじっくりと学習することです。一人で調べるスキルはエンジニアにとってとても重要です。せっかくの機会ですので学習の過程で調査するスキルも身につけると良いでしょう。   機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げる ある程度プログラミングの基本が学習できたら、興味がある分野に集中して、実際に動作するアプリの開発にチャレンジしてみましょう。 はじめはどのようにアプリを開発すれば良いか全く分からないでしょうから、フレームワークの公式サイトや書籍などを参考にしながら進めると良いでしょう。 いくつかおすすめのライブラリをご紹介します。 機械学習 機械学習のライブラリでおすすめなのはscikit-learnです。 また行列計算を行うNumPy、データの前処理で活用するPandas、グラフ描画に使用するMatplotlibなども一緒に良く使われます。 scikit-learn Numpy Pandas Matplotlib   また、機械学習では、JupyterNotebookと呼ばれるソフトウェアで開発を行うことが多くあります。JupyterNotebookはソースコードと説明文、実行結果をひとまとめにNotebookで管理できるソフトウェアで、データサイエンティストや機械学習エンジニアに多く利用されています。 Jupyter Notebook Webサービス PythonでWebサービスを開発するのであればDjangoまたはFlaskというフレームワークを使用することが一般的です。比較的Flaskの方が覚えることが少なく容易に利用を始めることができます。 日本ではDjangoの方が多く利用されており、日本語ドキュメントの充実といった観点からはDjangoに軍配があがることでしょう。 Django Flask   まずはPythonの開発環境を整えよう Pythonの学習をはじめるにあたり、まずはPythonの開発環境を整えましょう。Pythonの学習をスムーズに行うためには以下のようなものが必要です。 パソコン WindowsでもMacでもかまいません。CPUはCorei5以上、メモリは8GB以上あると快適でしょう。iPadなどのタブレットでも学習できない訳ではありませんが、エンジニアがプログラミングを行う場合は基本的にパソコンを使用するため、揃えておくと良いでしょう。 インターネットへの接続環境 Python本体やライブラリ、フレームワークなどの入手は全てインターネットを経由して行います。できれば光回線などの常時接続環境を良いすると良いでしょう。 パソコンとインターネットへの接続環境が整ったら、Pythonの開発環境を構築しましょう。とは言ってもPythonの公式サイトからダウンロードしてインストールするだけです。 Python公式サイト – ダウンロード   「Download Python 3.8.3」と書かれてあるボタンをクリックするとダウンロードが開始されます(3.8.3などのバージョンは時期により異なります)。 Pythonのインストールが完了したらプログラミングを行うエディタもインストールしておくと良いでしょう。おすすめはVisual Studio Codeです。 こちらもリンクからダウンロードしてインストールするだけで利用できます。 Visual Studio Code Visual Studio Codeの使い方を解説した記事もありますので読んでみるといいでしょう。   まとめ 今回は、人気のプログラミング言語であるPythonについて解説しました。 GoogleやYouTubeなど多くのデータを扱うサービスで積極的に採用されている言語です。 これから日本でもPythonを採用する企業は増えるでしょうし、海外でも常に必要とされる人材なので、グローバルに働くチャンスがあるでしょう。 監修してくれたメンター 太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、ロボットアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。著書「知識ゼロからの機械学習入門（技術評論社）」。 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。 また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyではPythonを使って機械学習の基礎を学ぶPythonオンライン講座を開催しています。 初心者向けの書籍を使って人工知能（AI）や機械学習について学ぶことができます。 現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。 オンラインでの説明動画や、実際のカリキュラムで学べる無料体験も実施しています。 まずはこちらを試してみてくださいね！
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