Logger de aplicación¶

Todas las clases del framework heredan de LoggableMixin y escriben con self.log. Si extiendes DKOps o escribes tus propias transformaciones, haz lo mismo en lugar de usar print() o el módulo logging.

from DKOps.logger_config import LoggableMixin

class MiTransformacion(LoggableMixin):
    def ejecutar(self, df):
        self.log.info(f"Procesando {df.count():,} filas")
        return df

self.log es un logger de Loguru asociado al nombre de la clase, así que cada línea ya indica de dónde viene:

2026-09-01 10:14:22 | INFO | MiTransformacion.ejecutar | Procesando 12.400 filas

Helpers semánticos¶

Además de info, debug, warning y error, el mixin incluye métodos que producen un formato uniforme. Es preferible usarlos a componer el mensaje a mano.

Helper	Cuándo usarlo
`log_start(op, **ctx)`	Al empezar una operación
`log_end(op, elapsed_s, **ctx)`	Al terminar, con la duración si la tienes
`log_read_ok(op, rows, source)`	Después de una lectura correcta
`log_write_ok(op, rows, target, mode)`	Después de una escritura correcta
`log_transform_ok(op, ...)`	Tras una transformación, con filas de entrada y salida
`log_skip(op, reason)`	Cuando se omite algo a propósito
`log_warning(op, message, **ctx)`	Para una advertencia dentro de una operación
`log_error(op, exc, **ctx)`	Para un error, con la traza completa

class LectorVentas(LoggableMixin):
    def leer(self, path):
        self.log_start("lectura", source=path)
        df = self._spark.read.parquet(path)
        self.log_read_ok("lectura", rows=df.count(), source=path)
        return df

El decorador log_operation¶

Si lo único que necesitas es marcar el inicio, el fin, la duración y los errores de un método, el decorador lo hace por ti:

from DKOps.logger_config import LoggableMixin, log_operation

class Pipeline(LoggableMixin):
    @log_operation("normalización de fechas")
    def normalizar(self, df):
        return df.withColumn(...)

    @log_operation(log_args=True)      # incluye los argumentos en el log
    def run(self, table: str, date: str):
        ...

Genera una línea de inicio y otra de fin con el tiempo medido. Si el método lanza una excepción, la registra con su traza. Funciona también en clases que no heredan del mixin.

Configuración¶

No hay que inicializar nada: Launcher llama a AppLogger.setup() y añade el handler de archivo. Los valores se leen de config.json:

{
  "LOG_LEVEL":     "INFO",
  "LOG_DIR":       "/tmp/logs",
  "LOG_ROTATION":  "10 MB",
  "LOG_RETENTION": "7 days",
  "LOG_SERIALIZE": false
}

Clave	Descripción
`LOG_LEVEL`	Nivel mínimo: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING` o `ERROR`
`LOG_DIR`	Carpeta de los archivos de log. Puede ser una ruta cloud, ver Logs en la nube
`LOG_ROTATION`	Tamaño o periodo a partir del cual se rota el archivo
`LOG_RETENTION`	Cuánto tiempo se conservan los archivos rotados
`LOG_SERIALIZE`	Con `true`, cada línea se emite como JSON. Útil para herramientas de observabilidad

Usa DEBUG cuando una escritura no hace lo esperado

Los writers registran en nivel DEBUG el SQL que ejecutan: el MERGE INTO completo, el DDL y las sentencias de comentarios. Es lo primero que conviene revisar.