Python使用logging结合decorator模式实现优化日志输出的方法

yipeiwu_com7年前Python基础

本文实例讲述了Python使用logging结合decorator模式实现优化日志输出的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

python内置的loging模块非常简便易用, 很适合程序运行日志的输出。

而结合python的装饰器模式,则可实现简明实用的代码。测试代码如下所示:

#! /usr/bin/env python2.7
# -*- encoding: utf-8 -*-
import logging
logging.basicConfig(format='[%(asctime)s] %(message)s', level=logging.INFO)
def time_recorder(func):
  """装饰器, 用在func方法执行前后, 增加运行信息"""
  def wrapper():
    logging.info("Begin to execute function: %s" % func.__name__)
    func()
    logging.info("Finish executing function: %s" % func.__name__)
  return wrapper
@time_recorder
def first_func():
  print "I'm first_function. I'm doing something..."
@time_recorder
def second_func():
  print "I'm second_function. I'm doing something..."
if __name__ == "__main__":
  first_func()
  second_func()

运行并得到输出:

[2014-04-01 18:02:13,724] Begin to execute function: first_func
I'm first_function. I'm doing something...
[2014-04-01 18:02:13,725] Finish executing function: first_func
[2014-04-01 18:02:13,725] Begin to execute function: second_func
I'm second_function. I'm doing something...
[2014-04-01 18:02:13,725] Finish executing function: second_func

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

np.random.seed() 的使用详解

np.random.seed() 的使用详解

在学习人工智能时,大量的使用了np.random.seed(),利用随机数种子,使得每次生成的随机数相同。 我们带着2个问题来进行下列实验 np.random.seed()是否一直...

Python寻找路径和查找文件路径的示例

Sys.path 指定用于模块搜索路径的字符串列表 也可以通过sys模块的append方法在Python环境中增加搜索路径。 Sys.path.append(‘/usr/bin/') /...

详解python单元测试框架unittest

一:unittest是python自带的一个单元测试框架,类似于java的junit,基本结构是类似的。 基本用法如下: 1.用import unittest导入unittest模块...

python中使用PIL制作并验证图片验证码

验证码制作 #string模块自带数字、字母、特殊字符变量集合,不需要我们手写集合 import string import random import os import uuid...

python发送邮件脚本

本文实例为大家分享了python发送邮件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- impo...