python函数跟踪log方法

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

def log_function_call(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info("[log info]Function [ %s ] is start", func.__name__)
        result = func(*args, **kwargs)
        logging.info("[log info]Function [ %s ] is end", func.__name__)
        return result
    return wrapper

Python中,`logging`模块提供了一种方便的方式来记录程序运行过程中的信息、调试日志、错误等,这有助于跟踪问题和分析性能。要使用`logging`函数,你需要按照以下步骤操作: 1. 导入`logging`模块:首先,在需要使用日志的地方导入它。 ```python import logging ``` 2. 设置日志等级:可以设置全局的日志级别,如DEBUG(详细)、INFO(一般)、WARNING(警告)、ERROR(错误)和CRITICAL(严重)。默认级别是WARNING。 ```python logging.basicConfig(level=logging.INFO) ``` 3. 定义日志记录器:可以选择一个特定名称创建一个logger实例。 ```python logger = logging.getLogger('my_logger') ``` 4. 定义handler:定义处理日志的方式,比如打印到控制台(StreamHandler)或文件(FileHandler)。 ```python console_handler = logging.StreamHandler() file_handler = logging.FileHandler('app.log') # 设置handler的级别 console_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setLevel(logging.DEBUG) ``` 5. 添加formatter:对日志消息添加格式化,通常包含时间、级别、模块名和消息本身。 ```python formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_handler.setFormatter(formatter) file_handler.setFormatter(formatter) ``` 6. 绑定handler到logger:将之前创建的handler添加到logger实例上。 ```python logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler) ``` 7. 记录日志:通过logger对象的`info()`、`debug()`、`warning()`等方法记录不同级别的日志。 ```python logger.info("This is an info message.") logger.debug("A debug message.") logger.warning("Something unexpected happened.") ```
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