本文旨在介绍如何利用装饰器实现方法调用的日志记录。
首先，我们来看一下如何自定义一个简单的@log装饰器来实现方法调用的日志记录：
import logging, syslogging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG)logger = logging.getLogger()def log(func): def logged(*args, **kwargs): logger.info(f"{func.__name__} starting with args={args} kwargs={kwargs}...") result = func(*args, **kwargs) logger.info(f"{func.__name__} finished.") return result return loggedclass A: @log def foo(self, x, y): pass @log def bar(self, x, y): try: 1/0 except Exception as e: logger.error(f"{func.__name__} encountered an error: {e}") raisea = A()a.foo(2, y=3)try: a.bar(2, y=3)except Exception as e: pass # Handle the exception appropriately
代码解析:
导入模块: 首先，我们导入了logging和sys模块。logging模块用于日志记录，sys模块用于配置日志输出流。配置日志: logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG)配置日志输出到标准输出，并将日志级别设置为DEBUG，这意味着DEBUG级别及以上的日志都会被输出。logger = logging.getLogger()获取一个logger实例。定义log装饰器: log函数是一个装饰器，它接受一个函数func作为参数，并返回一个新的函数logged。logged函数接受任意数量的位置参数*args和关键字参数**kwargs。在logged函数内部，首先使用logger.info记录方法调用的开始，包括方法名、参数和关键字参数。然后，调用原始函数func并将结果保存到result变量中。最后，使用logger.info记录方法调用结束，并返回结果。应用装饰器: 在A类的foo和bar方法上使用@log装饰器，这样每次调用这些方法时，都会自动记录日志。错误处理: 在bar方法中，添加了try-except块来捕获异常并记录错误日志。这有助于调试和追踪代码中的问题。
注意事项:
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110 查看详情 日志级别: 根据需要调整日志级别。DEBUG级别会输出最详细的日志，而INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL级别则会输出不同严重程度的日志。日志格式: 可以自定义日志格式，例如添加时间戳、线程ID等信息。异常处理: 在装饰器中处理异常时，需要谨慎。如果只是简单地捕获异常而不重新抛出，可能会导致程序行为异常。
总结:
虽然Python标准库的logging模块没有内置的@log装饰器，但我们可以轻松地自定义一个。通过使用装饰器，我们可以简洁地记录方法调用，方便调试和追踪代码执行流程。在实际应用中，可以根据需要定制装饰器的行为，例如添加更详细的日志信息、处理异常等。
以上就是使用装饰器优雅地记录方法调用的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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