时间:2021-05-22
装饰器这东西我看了一会儿才明白,在函数外面套了一层函数,感觉和java里的aop功能很像;写了2个装饰器日志的例子,
第一个是不带参数的装饰器用法示例,功能相当于给函数包了层异常处理,第二个是带参数的装饰器用法示例,将日志输出到文件。
```#coding=utf8import tracebackimport loggingfrom logging.handlers import TimedRotatingFileHandlerdef logger(func): def inner(*args, **kwargs): #1 try: #print "Arguments were: %s, %s" % (args, kwargs) func(*args, **kwargs) #2 except: #print 'error',traceback.format_exc() print 'error' return innerdef loggerInFile(filename):#带参数的装饰器需要2层装饰器实现,第一层传参数,第二层传函数,每层函数在上一层返回 def decorator(func): def inner(*args, **kwargs): #1 logFilePath = filename # 日志按日期滚动,保留5天 logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) handler = TimedRotatingFileHandler(logFilePath, when="d", interval=1, backupCount=5) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) try: #print "Arguments were: %s, %s" % (args, kwargs) result = func(*args, **kwargs) #2 logger.info(result) except: logger.error(traceback.format_exc()) return inner return decorator@loggerdef test(): print 2/0test()@loggerInFile('newloglog')def test2(n): print 100/ntest2(10)test2(0)print 'end'```以上这篇python使用装饰器作日志处理的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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本文研究的主要内容是Python中装饰器相关学习总结,具体如下。装饰器(decorator)功能引入日志函数执行时间统计执行函数前预备处理执行函数后清理功能权限
本文总结分析了Python装饰器简单用法。分享给大家供大家参考,具体如下:装饰器在python中扮演着很重要的作用,例如插入日志等,装饰器可以为添加额外的功能同
@property作用:python的@property是python的一种装饰器,是用来修饰方法的。我们可以使用@property装饰器来创建只读属性,@pr
@property作用:python的@property是python的一种装饰器,是用来修饰方法的。我们可以使用@property装饰器来创建只读属性,@pr
这一块的内容很少,异常使用tryexcept即可,日志只需要几行配置.使用装饰器捕获方法内的所有异常我使用装饰器来整个包裹一个方法,捕获方法中的所有异常信息.并