基于Python编写简单实用的日志装饰器

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在写代码的时候，往往会漏掉日志这个关键因素，导致功能在使用的时候出错却无法溯源。这个时候只要利用日志装饰器就能解决，本文将用Python自制一个简单实用的日志装饰器，需要的可以参考一下

在写代码的时候，往往会漏掉日志这个关键因素，导致功能在使用的时候出错却无法溯源。

其实，只需要写一个非常简单的日志装饰器，我们就能大大提升排查问题的效率。

1.简陋版装饰器

写一个装饰器非常简单，因为本质上装饰器就是一个返回函数的“高阶”函数而已：

1) 函数作为参数传递进装饰器。

2) 装饰器内定义一个函数，处理作为参数传递进来的函数。

3) 返回这个装饰器内定义的函数

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import datetime

def log(func):

    def inner(*args):

        timestamp = str(datetime.datetime.now()).split(".")[0]

        res = func(*args)

        print(f"[{timestamp}] ({func.__name__}) {args} -> {res}")

        return res

    return inner

用一下试试看：

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@log

def pluser(a, b):

    return a + b

pluser(1, 2)

效果如下：

虽然这样可以实现我们所需要的功能，但其实有很大的优化空间。

2.普通版装饰器

第一版代码中有一个显而易见的问题，装饰器内定义的处理函数不支持kwargs，而在装饰器中支持kwargs仅仅是举手之劳而已。

第二个问题是，生成时间戳的时候采用字符串截取的形式，这种形式过于粗暴。其实可以使用strftime做字符串转换。

修改如下：

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import datetime

def log(func):

    def inner(*args, **kwargs):

        timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

        res = func(*args, **kwargs)

        print(f"[{timestamp}] ({func.__name__}) {args} -> {res}")

        return res

    return inner

似乎优化得差不多了，不过依然存在改进空间。

3.优化版装饰器

在前两版代码中，我们使用print进行日志输出，其实这种处理日志的方式并不标准。

使用logging模块控制日志输出是一个更好地选择。

为了使用logging模块记录日志，我们需要先配置好logging相关的选项。

1) 首先，生成一个日志记录器，并配置日志等级：

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import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel('DEBUG')

2) 配置日志格式、增加handler控制输出流：

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formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - [%(levelname)s] - %(message)s")

chlr = logging.StreamHandler()

chlr.setFormatter(formatter)

此处可以设置handler所需要处理的日志等级，没有设置则默认使用logger自身的Level，即DEBUG等级。

3) 最后，将此handler加入到日志记录器内：

logging 完整配置如下：

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import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel('DEBUG')

formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - [%(levelname)s] - %(message)s")

chlr = logging.StreamHandler()

chlr.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(chlr)

使用的时候非常简单，就是把print换成logger.debug即可：

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def log(func):

    def inner(*args, **kwargs):

        timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

        res = func(*args, **kwargs)

        logger.debug(f"func: {func.__name__} {args} -> {res}")

        return res

    return inner

效果如下：

这样，一个比较完善的日志装饰器就完成了。

附常用的日志等级配置：

以上就是基于Python编写简单实用的日志装饰器的详细内容，更多关于Python日志装饰器的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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