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Python自制簡單實用的日志裝飾器

開發 后端
在寫代碼的時候,往往會漏掉日志這個關鍵因素,導致功能在使用的時候出錯卻無法溯源。其實,只需要寫一個非常簡單的日志裝飾器,我們就能大大提升排查問題的效率。

在寫代碼的時候,往往會漏掉日志這個關鍵因素,導致功能在使用的時候出錯卻無法溯源。

其實,只需要寫一個非常簡單的日志裝飾器,我們就能大大提升排查問題的效率。

1.簡陋版裝飾器

寫一個裝飾器非常簡單,因為本質上裝飾器就是一個返回函數的“高階”函數而已:

1) 函數作為參數傳遞進裝飾器。

2) 裝飾器內定義一個函數,處理作為參數傳遞進來的函數。

3) 返回這個裝飾器內定義的函數

用一下試試看:

效果如下:

雖然這樣可以實現我們所需要的功能,但其實有很大的優化空間。

2.普通版裝飾器

第一版代碼中有一個顯而易見的問題,裝飾器內定義的處理函數不支持kwargs,而在裝飾器中支持kwargs僅僅是舉手之勞而已。

第二個問題是,生成時間戳的時候采用字符串截取的形式,這種形式過于粗暴。其實可以使用strftime做字符串轉換。

修改如下:

似乎優化得差不多了,不過依然存在改進空間。

3.優化版裝飾器

在前兩版代碼中,我們使用print進行日志輸出,其實這種處理日志的方式并不標準。

使用logging模塊控制日志輸出是一個更好地選擇。

為了使用logging模塊記錄日志,我們需要先配置好logging相關的選項。

1) 首先,生成一個日志記錄器,并配置日志等級:

2) 配置日志格式、增加handler控制輸出流:

此處可以設置handler所需要處理的日志等級,沒有設置則默認使用logger自身的Level,即DEBUG等級。

3) 最后,將此handler加入到日志記錄器內:

logging 完整配置如下:

使用的時候非常簡單,就是把print換成logger.debug即可:

效果如下:

這樣,一個比較完善的日志裝飾器就完成了。

附常用的日志等級配置:

我們的文章到此就結束啦,如果你喜歡今天的Python 實戰教程,請持續關注我們。 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: 菜鳥學Python
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