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

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

Python 简单实用的日志装饰器_参数传递

用一下试试看:

Python 简单实用的日志装饰器_python_02

效果如下:

Python 简单实用的日志装饰器_python_03


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

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:

Python 简单实用的日志装饰器_日志输出_04

似乎优化地差不多了,不过依然存在改进空间。

3.优化版

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:

Python 简单实用的日志装饰器_日志输出_05


2) 配置日志格式、增加handler控制输出流:

Python 简单实用的日志装饰器_参数传递_06

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:

Python 简单实用的日志装饰器_参数传递_07


logging 完整配置如下:

Python 简单实用的日志装饰器_参数传递_08

使用的时候非常简单,就是把print换成logger.debug即可:

Python 简单实用的日志装饰器_参数传递_09


效果如下:

Python 简单实用的日志装饰器_python_10


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:

Python 简单实用的日志装饰器_参数传递_11


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