Envoyer des journaux client à Google Cloud
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Dans cet épisode, nous allons consigner des données personnalisées dans Google Cloud Logging. Nous allons voir un exemple Python utilisant un intercepteur gRPC personnalisé pour extraire les données de requête et de réponse, ainsi que des métadonnées telles que l'état de réussite et le temps écoulé, dans des journaux personnalisés. Nous envoyons ensuite ces journaux dans le cloud à l'aide de l'API Google Cloud Logging.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/08/21 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/08/21 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThis episode demonstrates how to log custom data to Google Cloud Logging using Python.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe example uses a gRPC interceptor to capture request/response data, success status, and elapsed time for logging.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCustom logs are generated and sent to Google Cloud using the Google Cloud Logging API.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Sending Client Logs to Google Cloud\n\nIn this episode, we log some custom data to Google Cloud Logging. We walk through a Python example which uses a custom gRPC interceptor to extract request and response data, as well as some metadata like success status and elapsed time, into custom logs. We then send those logs to the cloud using the Google Cloud Logging API.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e"]]
