def dae_mq_get_consumer(self, data_type: str, num: int): vin = self.get_robot_variable("GLOBAL", "VIN") env = self.get_robot_variable("GLOBAL", "项目名称") config = MQ_CONFIG[env] assert data_type in config['topics'], KeyError(f"validation of {data_type} is not supported!") if data_type in self.consumers: return self.consumers[data_type] else: consumer = DAEKafkaConsumer( vin=vin, servers=config.get('servers', None), cluster=config.get('cluster', str()), project=config.get('project', str()), ) consumer.subscribe(topic=config['topics'][data_type], num=num) self.consumers[data_type] = consumer # consumer.seek_to_offset(topic=config['topics'][data_type]) # consumer.seek_to('begin') return consumer

这段代码是关于获取 Kafka 消费者的，接受三个参数，分别是数据类型、数量和一些配置信息。其中，数据类型必须是配置信息中的合法 topic，否则会抛出异常。如果已经存在该数据类型的消费者，则直接返回该消费者实例；否则，新建一个 DAEKafkaConsumer 类的实例，并订阅对应的 topic，最后将这个实例保存在 consumers 字典中，并返回该实例。

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def dae_mq_get_consumer(self, data_type: str, num: int): vin = self.get_robot_variable("GLOBAL", "VIN") env = self.get_robot_variable("GLOBAL", "项目名称") config = MQ_CONFIG[env] assert data_type in config['topics'], KeyError(f"validation of {data_type} is not supported!") if data_type in self.consumers: return self.consumers[data_type] else: consumer = DAEKafkaConsumer( vin=vin, servers=config.get('servers', None), cluster=config.get('cluster', str()), project=config.get('project', str()), ) consumer.subscribe(topic=config['topics'][data_type], num=num) self.consumers[data_type] = consumer # consumer.seek_to_offset(topic=config['topics'][data_type]) # consumer.seek_to('begin') return consumer 使用pytest 改写代码，fixture 传入项目和vin

好的，根据你的要求，这里是使用 pytest 改写的代码，并加入了一个 fixture 用于传入项目和 VIN：

import pytest

@pytest.fixture
def project_and_vin():
    return ('项目名称', 'VIN')

def test_dae_mq_get_consumer(project_and_vin):
    data_type = 'topic1'
    num = 1
    env, vin = project_and_vin
    config = MQ_CONFIG[env]
    assert data_type in config['topics'], KeyError(f"validation of {data_type} is not supported!")
    
    consumer_instance = dae_mq_get_consumer(data_type, num, project=env, vin=vin)
    assert isinstance(consumer_instance, DAEKafkaConsumer)
    assert consumer_instance.subscription() == [config['topics'][data_type]]
    
    consumer_instance2 = dae_mq_get_consumer(data_type, num, project=env, vin=vin)
    assert consumer_instance is consumer_instance2

在这个测试代码中，我使用了一个名为 `project_and_vin` 的 fixture 来传入项目和 VIN。在 `test_dae_mq_get_consumer` 函数中，我首先获取到 `env` 和 `vin`，然后根据 `env` 获取到对应的配置信息，接着调用 `dae_mq_get_consumer` 函数来获取消费者实例，并进行了一些断言测试，比如判断是否为 `DAEKafkaConsumer` 的实例，以及是否成功订阅了对应的 topic 等等。最后，我还测试了获取同一数据类型的消费者实例是否一致，确保了代码的正确性。

优化代码： import logging class DAELogControl(): def __init__(self, path): self.path = path self.logger = logging.getLogger(__name__) self.consoleFormatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s...") # self.consoleFormatter = logging.Formatter("%(levelname)s [%(asctime)s] (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s...") self.fileFormatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s") # self.fileFormatter = logging.Formatter("%(levelname)s [%(asctime)s] (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s") self.logger.propagate = False self.logger.setLevel(logging.DEBUG) self.consoleHandler = logging.StreamHandler() self.consoleHandler.setFormatter(self.consoleFormatter) self.consoleHandler.setLevel(logging.INFO) self.logger.addHandler(self.consoleHandler) self.fileHandler = logging.FileHandler(self.path) self.fileHandler.setFormatter(self.fileFormatter) self.fileHandler.setLevel(logging.DEBUG) self.logger.addHandler(self.fileHandler) def dae_data_err(self, msg): self.logger.debug(msg, stacklevel=2) def dae_info(self, msg): self.logger.info(msg, stacklevel=2) def dae_error(self, msg): self.logger.error(msg, stacklevel=2)

可以通过以下几个方面来优化代码：

1. 代码格式化：对代码进行格式化，使其更具可读性，例如在类定义的左括号前添加空格，代码缩进等。

2. 使用默认参数：将默认参数添加到函数参数中，以避免重复代码。例如，将默认的日志格式添加到日志处理程序中。

3. 删除重复代码：删除重复代码，例如在日志处理程序中使用了相同的格式化器。

4. 使用更具描述性的命名：使用更具描述性的变量和函数名称可以使代码更易于理解和维护。

下面是优化后的代码：

import logging

class DAELogControl:
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        self.logger.propagate = False
        self.logger.setLevel(logging.DEBUG)

        self.consoleHandler = logging.StreamHandler()
        self.consoleHandler.setLevel(logging.INFO)
        self.consoleHandler.setFormatter(logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s..."))
        self.logger.addHandler(self.consoleHandler)

        self.fileHandler = logging.FileHandler(self.path)
        self.fileHandler.setLevel(logging.DEBUG)
        self.fileHandler.setFormatter(logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s"))
        self.logger.addHandler(self.fileHandler)

    def dae_data_err(self, msg):
        self.logger.debug(msg, stacklevel=2)

    def dae_info(self, msg):
        self.logger.info(msg, stacklevel=2)

    def dae_error(self, msg):
        self.logger.error(msg, stacklevel=2)

通过这些优化，代码变得更加简洁和易于理解。