我们正在开发的Python应用程序需要一个记录器。同事认为应该在每个使用它的班级中创建和配置记录器。我的意见是它应该在应用程序启动时创建和配置,并作为构造函数参数传递。
两种变体都有其优点,我们不确定最佳做法是什么。
答案 0 :(得分:1)
我认为将logger作为参数传递并不是一个好主意。您应该将全局记录器视为自己的模块,这将是最好的主意。例如:
logger.py
import logging
log = logging.getLogger('')
classFoo.py
form logger import log
log.debug('debug message')
classBar.py
form logger import log
log.warn('warn!')
答案 1 :(得分:0)
也许这可以帮助您获得一个想法?当然你可以做得更好,从配置文件中读取设置或其他什么,但这是一个快速的例子。
用于配置日志记录的单独模块:mylogmod.py
:
import logging
FILENAME = "mylog.log" # Your logfile
LOGFORMAT = "%(message)s" # Your format
DEFAULT_LEVEL = "info" # Your default level, usually set to warning or error for production
LEVELS = {
'debug':logging.DEBUG,
'info':logging.INFO,
'warning':logging.WARNING,
'error':logging.ERROR,
'critical':logging.CRITICAL}
def startlogging(filename=FILENAME, level=DEFAULT_LEVEL):
logging.basicConfig(filename=filename, level=LEVELS[level], format=LOGFORMAT)
main.py
:
import logging
from mylogmod import startlogging
from myclass import MyClass
startlogging()
logging.info("Program started...")
mc = MyClass()
来自具有自检的模块的类myclass.py
。您可以在单元测试中执行类似的操作:(请注意,您不需要在单元测试中导入日志记录模块,只需startlogging
函数即可。这样您就可以将默认级别设置为警告或错误,单元测试和自测试调试)
import logging
class MyClass(object):
def __init__(self):
logging.info("Initialze MyClass instance...")
if __name__ == "__main__":
from mylogmod import startlogging
startlogging(level="debug")
logging.debug("Test MyClass...")
#... rest of test code...
答案 2 :(得分:0)
通常不会;它通常不打算作为参数传递。
惯例是在每个模块的顶部使用public class CanvasView extends View{
Paint paint = new Paint();
static int l = 500;
public CanvasView (Context context, AttributeSet attrs) {
super(context);
paint = new Paint();
paint.setAntiAlias(true);
paint.setColor(Color.GREEN);
paint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
paint.setStrokeJoin(Paint.Join.ROUND);
paint.setStrokeWidth(10);
}
@Override
public void onDraw(final Canvas canvas) {
canvas.drawLine(100,100,l,100,paint);
}
}
。每个模块的log = logging.getLogger(__name__)
值都不同。然后,__name__
的结果值可以反映在每条日志消息中。