在Python中使用日志记录来跟踪代码行为

2023-04-02 00:00:00 代码记录跟踪

在Python中使用日志记录可以帮助你跟踪代码的行为并诊断问题。你可以使用logging模块来记录任何你感兴趣的事件，例如函数的输入、输出、异常、性能等。下面是一些使用日志记录跟踪代码行为的示例。

跟踪函数调用和返回
你可以在函数的开头和结尾处记录日志，以便跟踪函数的调用和返回。下面是一个例子：

import logging

logger = logging.getLogger('pidancode.com')

def my_function(arg1, arg2):
    logger.info(f'my_function called with arg1={arg1} and arg2={arg2}')

    # some code here

    result = 42

    logger.info(f'my_function returned {result}')
    return result

在这个例子中，我们在函数的开头和结尾处分别记录了日志。我们使用了Logger对象的info()方法来记录日志，并使用了f-string来格式化日志消息。当函数被调用时，日志消息将包括传递给函数的参数值。当函数返回时，日志消息将包括函数的返回值。

跟踪异常
你可以使用try/except语句来捕获异常，并在except块中记录日志。下面是一个例子：

import logging

logger = logging.getLogger('pidancode.com')

def my_function(arg1, arg2):
    try:
        # some code here
        result = arg1 / arg2
    except ZeroDivisionError as e:
        logger.error(f'my_function raised an exception: {e}')
        result = None
    else:
        logger.info(f'my_function returned {result}')

    return result

在这个例子中，我们使用try/except语句来捕获除以零的异常。如果发生异常，我们将记录一个错误日志消息，并将函数的返回值设置为None。否则，我们将记录一个信息日志消息，并将函数的返回值设置为结果。

跟踪性能
你可以记录函数的运行时间，并使用不同的日志级别来记录不同的时间范围。下面是一个例子：

import logging
import time

logger = logging.getLogger('pidancode.com')

def my_function(arg1, arg2):
    start_time = time.time()

    # some code here

    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time

    if elapsed_time > 1.0:
        logger.warning(f'my_function took {elapsed_time:.2f} seconds to run')
    else:
        logger.debug(f'my_function took {elapsed_time:.2f} seconds to run')

    result = 42
    return result

在这个例子中，我们记录了函数的运行时间，并使用warning级别来记录运行时间超过1秒的情况。否则，我们使用debug级别记录运行时间。

这些是一些使用日志记录跟踪代码行为的示例。你可以根据需要调整日志级别、格式化和记录的内容。

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