好的日志对一个软件的重要性是显而易见的.如果函数的入口都要写一行代码来记录日志,这种方式实在是太低效了,但一直没有找到更好的方法.后来用python写一些软件,了解到python的装饰器功能时,突然人品爆发,结合装饰器来记录日志那是绝对的简单有效! 下面简单演示一下用装饰器来协助记录Log,示例代码如下: #!/usr/bin/env python def trace_func(func): ''''' A decorate function to track all function invo

python3装饰器 装饰器作用 简单理解:可以为已有函数添加额外功能 例: 已有2个函数如下 def MyFunc1(): print("This is a print function1") def MyFunc2(): print("This is a print function2") 需求:现想要在函数执行前打印类似(开始使用XXX功能) 不用装饰器方式: def MyFunc1(): print("开始使用MyFunc1功能") pr

本章结构: 1.理解装饰器的前提准备 2.装饰器:无参/带参的被装饰函数,无参/带参的装饰函数 3.装饰器的缺点 4.python3的内置装饰器 5.本文参考 理解装饰器的前提:1.所有东西都是对象(函数可以当做对象传递) 2.闭包 闭包的概念:1)函数嵌套2)内部函数使用外部函数的变量 3)外部函数的返回值为内部函数 下面写一个最为简单的闭包的例子: def test(name): def test_in(): print(name) return test_in func = test('w

一.说明 Python3的logging功能是比较丰富的支持不同层次的日志输出,但或是我们想在日志前输出时间.或是我们想要将日志输入到文件,我们还是想要自定义日志类. 之前自己也尝试写过但感觉文档太乱看不懂怎么写,今天有人拿个半成品来问为什么代码报错,在其基础上改造了一下. 二.实现代码 import os import datetime import logging class LogConfig: def __init__(self,log_type="console"): # 指

[引子] python 中的装饰器是oop(面向对象编程)设计模式.之装饰器模式的一个应用.由于有语法糖衣的缘故.所以写起来也更加方便 [从一个比较经典的应用场景来讲解装饰器] 有过一定编程经历的工程师.应该都遇到过这样的场景.有一些老的API过时了但是在一段时间内它还是可用的,只是平台会把 它标记为不推荐.也就是说这个API在新的版本里应该不会存在了.比如python-2.x 的时候有raw_input这个函数.但是到了 python-3.x的时候就没有了,在过渡时期平台通常会把将要过时的AP

由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数. >>> def now(): ... print('2015-3-25') ... >>> f = now >>> f() 2015-3-25 函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字: >>> now.__name__ 'now' >>> f.__name__ 'now' 现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如

第6章 函数 6.1 函数的定义和调用 6.2 参数传递 6.3 函数返回值 6.4 变量作用域 6.5 匿名函数(lambda) 6.6 递归函数 6.7 迭代器 6.8 生成器 6.9 装饰器 6.9 装饰器 装饰器本质上是一个 Python 函数或类,它可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能,它也不会改变函数或类的调用方式. 它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景,装饰器是解决这类问题的绝佳设计.有了装饰器,我们就可以抽离

#Author by Andy#_*_ coding:utf-8 _*_#装饰器的原则及构成:# 原则:# 1.不能修改被装饰函数的源代码.# 2.不能修改被装饰函数的调用方式.# 3.不能改变被装饰函数的执行结果.# 装饰器对被装饰函数是透明的.## 如何理解装饰器# 1.函数即"变量"# 2.高阶函数# a:把一个函数名作为实参传递给另外一个函数# b:返回值中包含函数名# 3.嵌套函数## 在一个函数体内声明另一个函数称为函数的嵌套#装饰器例子:import time# def

还是先抄一条NLP假设... 三,有效果比有道理更重要   光说做法有道理或者正确而不顾是否有效果,是在自欺欺人. 在三赢(我好,人好,世界好)的原则基础上追求效果,比坚持什么是对的更有意义. 说道理往往是把焦点放在过去的事情上,注重效果则容易把注意里放在未来. 效果是原定计划的意义基础,亦是所有行动的指标. 有道理是有理性方面的标准决定的,因为没有两个人的信念,价值观和规条是一样的,所以没有两个人的“道理”是一样的. 故此,坚持道理只不过是坚持一套不能放在另一个人身上的信念,价值观和规条. 真

在调试的过程中,很多地方需要用到日志 如下 import logging LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" logging.basicConfig(filename='my.log', level=logging.DEBUG, format=LOG_FORMAT) logging.debug("log") 日志还是很多种级别,这里就记录debug级别

#encoding=utf-8 import os, sysimport datetimeimport time class Mylog(object): # 根文件夹    root_dir = sys.path[0]    # 根目录    root_path = sys.path[0] + os.path.sep    # 系统目录分割线    sys_sep = os.path.sep    # 配置    option = {        # 日志级别:  0:全部,1:调试,2:警

#coding:utf-8 import logginglogging.basicConfig(filename='log1.log', format='%(asctime)s -%(name)s-%(levelname)s-%(module)s:%(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', level=logging.DEBUG) while True: option = input("input a digit:") if option

python日志添加功能,主要记录程序运行中的日志,统一收集并分析 一.日志的级别 debug(调试信息) info() warning(警告信息)error(错误信息) critical(致命信息) 从左往右越来越严重 日志等级(level) 描述 DEBUG 最详细的日志信息,典型应用场景是 问题诊断 INFO 信息详细程度仅次于DEBUG,通常只记录关键节点信息,用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作 WARNING 当某些不期望的事情发生时记录的信息(如,磁盘可用空间较低),但是此时

装饰器在编写后台的逻辑时有可能会用到,比方说一个场景:公司的员工想要登录自己公司的考勤记录系统去修改自己的考勤,以前是随便谁都有权限去修改,这样老板不同意了,现在,要在你登录前加一个权限验证的逻辑,如果你权限没有达到等级要求,你就不能登录系统去修改自己的考勤记录.如何在不改动原函数的情况下去增加这部分权限验证的功能呢?这就用到的装饰器函数. 装饰器函数的一大有点就是,在不改动原函数的基础上,去给函数增加新的功能. 装饰器有两种,一种是没有参数的,一种是有参数的,本示例两种装饰器都有,不过只运行了

目录 LOG 1. 日志相关概念 1.1 日志的级别 level 1.2 LOG 的作用 1.3 日志信息 1.4 成熟的第三方日志 1.5 注意 2. Logging 模块 2.1 日志级别 2.2 使用方法 2.3 注意事项 2.4 logging 模块级别的日志 2.5 logging 模块的处理流程 LOG logging 模块提供模块级别的函数记录日志 包括四大组件 1. 日志相关概念 1.1 日志的级别 level DEBUG INFO NOTICE WARNING ERROR CR

Python 装饰器中的@wraps的作用:    装饰器的作用:    在不改变原有功能代码的基础上,添加额外的功能,如用户验证等    @wraps(view_func)的作用:     不改变使用装饰器原有函数的结构(如__name__, __doc__)    不使用wraps可能出现的ERROR:   view_func...endpoint...map... 如果没使用@wraps,当A调用了装饰器B的话,即使A.name,返回的会是装饰器B的函数名称,而不是A的函数名称如果使用了@

装饰器 简易装饰器模板 def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): print('主代码前添加的功能') ret=func(*args,**kwargs) print('主代码后添加的功能') return ret return inner @wrapper def func(): print('主代码') 利用装饰器完成的登录认证 def wrapper(func): def inner(*args, **kwargs): username =

一.wraps 作用:优化装饰器 from functools import wraps # 导入wraps def wrapper(f): @wraps(f) # wraps的语法糖 def inner(*args, **kwargs): ret = f(*args, **kwargs) return ret return inner @wrapper def f1(): print("Hello, World!") return 'Hi' res = f1() print(res)

在python2中正常的日志,单只直接使用python3,发现日志重复了,其实是handlers多添加的原因, python2代码 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- def my_log(msg): if logging.

python全栈开发笔记第二模块 第四章 :常用模块(第二部分)     一.os 模块的 详解 1.os.getcwd()    :得到当前工作目录,即当前python解释器所在目录路径 import os j = os.getcwd() # 返回当前python所在路径,在哪里执行python,返回哪里目录 print(j) C:\Users\57098\PycharmProjects\untitled\python学习第二模块\第四章\常用模块 import os # 导入os 模块 os

1,sanic的logging: Sanic允许有做不同类型的日志(通过的日志,错误的日志),在基于Python3的日志API接口请求,你必须具备基本的Python3的日志知识,在你如果想创建一个新的配置 2,快速启动: 一个简单的例子使用默认的配置如上所示. 当服务器运行的时候,你能够观察到一些日志信息,就想上式,你也可以向服务器发起一个请求,那样就会打印出消息日志. 为了使用自己的日志配置,简单使用logging.config.dictConfig或者通过log_config当你实例化San