Logger:任何功能的装饰器资源-CSDN文库

共3个文件

py：2个

log：1个

5星 · 超过95%的资源需积分: 10 37 浏览量 2021-03-07 00:21:03 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

在Python编程中，装饰器是一种强大的工具，可以用于修改或增强函数、类等对象的行为，而无需改变它们的源代码。"Logger:任何功能的装饰器"这一标题暗示了我们将探讨如何创建一个日志装饰器，它能为任何被装饰的函数添加日志记录功能，从而提高代码的可读性和可维护性。我们需要理解装饰器的基本概念。装饰器本质上是一个接收一个函数作为参数并返回新函数的函数。当我们调用这个新函数时，它会在执行原函数之前和之后执行一些额外的操作。在这个例子中，这些额外的操作是记录日志信息。在Python中，通常使用`@decorator`语法来应用装饰器。例如，我们可以定义一个简单的日志装饰器如下： ```python import logging def logger(func): def wrapper(*args, **kwargs): logging.info(f"开始执行函数 {func.__name__}") result = func(*args, **kwargs) logging.info(f"函数 {func.__name__} 执行结束") return result return wrapper ``` 在这个装饰器中，`wrapper`函数负责实际的日志记录和调用原始函数。`logging.info`用于输出日志信息，`*args`和`**kwargs`允许装饰器处理任何数量的位置参数和关键字参数。要使用这个装饰器，我们只需在目标函数前加上`@logger`即可： ```python @logger def add(a, b): return a + b ``` 现在，每次调用`add()`时，装饰器都会自动记录开始和结束的日志消息。日志装饰器的灵活性在于，我们可以根据需要调整日志级别（如`DEBUG`、`INFO`、`WARNING`等），添加更丰富的日志信息，如执行时间、输入参数值等。此外，我们还可以实现更复杂的功能，如条件性日志记录（仅在特定情况下记录日志）、异步日志记录，甚至将日志信息发送到远程服务器。在压缩包`Logger-master`中，可能包含了更完整的日志装饰器实现，可能包括了不同的日志格式、日志级别设置、异常处理以及对多个函数的批量装饰等功能。通过学习和研究这个项目，你可以深入了解如何利用Python装饰器进行日志管理，并将其应用于实际的项目开发中，提高代码的质量和可维护性。 "Logger:任何功能的装饰器"是一个关于使用Python装饰器实现日志记录功能的主题，这在软件开发中是非常实用且常见的技巧。通过合理地使用装饰器，我们可以使代码更加模块化，易于理解和调试，同时保持代码的整洁和简洁。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

Logger-master.zip （3个子文件）

Logger-master

app.log 2KB

task.py 218B

main.py 1KB

def decorator(function_to_decorate): def log_calls(*args, format='JSON', **kwargs): import datetime result = function_to_decorate(*args, **kwargs) callable = function_to_decorate.__name__ if format == 'JSON': import json data = {'timestamp': datetime.datetime.now().isoformat(), 'callable': callable, 'args': args, 'kwargs': kwargs, 'result': result} with open('app.log', 'a') as log: log.write('JSON: \n') json.dump(data, log, indent=4) log.write('\n') elif format == 'YAML': import yaml data = [{'timestamp': [datetime.datetime.now().isoformat()]}, {'callable': callable}, {'args': args}, {'kwargs': kwargs}, {'result': result}] with open('app.log', 'a') as log: log.write('YAML: \n') yaml.dump(data, log) log.write('\n') else: print('Введенный формат не поддерживается') return log_calls if __name__ == '__main__': @decorator def test(*args, **kwargs): return "GOOD JOB" test('arg1', 'arg2', 'arg3', format = 'YAML', a = 1, b = 2, c = 3)