python 装饰器log

以下是一个简单的装饰器实现log功能的例子：

import functools

def logger(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__} with args={args} and kwargs={kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

上面的代码定义了一个装饰器`logger`，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数`wrapper`。`wrapper`函数会在执行原函数之前，打印出函数名和参数。然后调用原函数，并返回原函数的返回值。

使用这个装饰器非常简单，只需要在需要添加log的函数上加上`@logger`装饰器即可：

@logger
def add(a, b):
    return a + b

add(1, 2) # 执行 add 函数，并输出 "Calling add with args=(1, 2) and kwargs={}" 
# 输出结果：3

这样就可以方便地为多个函数添加log功能了。

相关问题

python log装饰器

日志（log）是在软件开发过程中非常重要的一环，它可以帮助开发者追踪程序的运行状态和问题。在Python中，可以使用装饰器（decorator）来实现日志功能，这样可以使日志代码与业务代码分离，提高代码的可维护性。

下面是一个简单的日志装饰器示例代码：

import logging

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.basicConfig(filename='log.txt', level=logging.INFO)
        logging.info('Function %s() is called with args: %s, kwargs: %s', func.__name__, args, kwargs)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

在这个示例中，定义了一个名为log的装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数中首先配置了日志文件名和日志级别，然后使用logging.info方法记录日志信息，包括函数名、参数和关键字参数。最后，wrapper函数调用原始函数并返回其结果。

使用这个日志装饰器很简单，只需要在需要记录日志的函数前加上@log即可，例如：

@log
def foo(x, y):
    return x + y

print(foo(1, 2))

当运行这段代码时，将在当前目录下生成一个名为log.txt的日志文件，其中包含了函数foo的调用信息。

希望这个示例可以帮助您理解如何使用装饰器实现日志功能。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的日志记录方式和日志级别控制。

Python 装饰器

### 回答1：
Python 的装饰器是一个特殊的函数，它可以修改其他函数的行为。装饰器通过在被装饰的函数前面加一个 @ 符号和装饰器函数名的方式使用。

举个例子：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        print('装饰器函数被调用了')
        return original_function(*args, **kwargs)
    return wrapper_function

@decorator_function
def display():
    print('被装饰的函数被调用了')

display()

输出结果如下：

装饰器函数被调用了
被装饰的函数被调用了

装饰器的作用是在不改变被装饰函数的代码的情况下，为其添加额外的功能。这对于在不同层次的程序中重复使用功能非常有用，因为你可以在不同的函数中使用相同的装饰器来添加相同的功能。

### 回答2：
Python装饰器是一种用于对函数进行扩展或修改的语法结构。它允许在不修改函数代码的情况下增加额外的功能或修改函数的行为。装饰器通过将函数作为参数传递给另一个函数，并返回一个新的函数，从而实现函数的装饰。

装饰器的语法结构如下：

@decorator
def func():
    pass

其中，`decorator`是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。通过@符号将装饰器应用于函数，这样函数在调用时就会经过装饰器的处理。

装饰器在很多方面都有应用，例如：日志记录、性能分析、输入验证等。通过使用装饰器，我们可以将这些通用的功能抽离出来，并应用到多个函数中，提高代码的重用性和可维护性。

以下是一个示例，演示了如何定义一个装饰器函数，用于记录函数的调用时间：

import time

def log_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"Function {func.__name__} executed in {execution_time} seconds.")
        return result
    return wrapper

@log_time
def my_function():
    time.sleep(2)
    print("Function executed.")

在上述示例中，`log_time`是一个装饰器函数，它将传入的函数进行了封装。在封装的`wrapper`函数中，我们记录了函数的开始时间和结束时间，并计算了执行时间。最后，我们返回了原始函数的执行结果，并在控制台打印出了执行时间。

通过将装饰器应用于`my_function`函数，我们可以在不修改`my_function`代码的情况下实现对其功能的扩展。当我们调用`my_function`时，将会自动打印出执行时间。

总而言之，装饰器为我们提供了一种灵活而强大的扩展函数功能的方式，它使我们能够在不修改函数代码的情况下增加额外的功能，提高代码的可重用性和可维护性。

### 回答3：
Python装饰器是一种元编程的技术，它可以在不修改原函数的情况下增加原函数的功能。通过装饰器，我们可以在代码中使用更加优雅的方式来管理和重用功能。装饰器本质上是一个包装器，它接收一个函数作为输入，并返回一个增强功能的函数作为输出。

使用装饰器可以实现很多功能，例如：添加日志记录、性能优化、输入验证、权限控制等。我们可以通过在原函数上定义装饰器函数，并将装饰器函数应用到目标函数上，从而实现对目标函数的功能增强。

装饰器的使用方式非常简单，只需要在函数定义之前使用@符号加上装饰器函数即可。当调用被装饰的函数时，实际上是调用了经过装饰器函数包装过的函数。

装饰器的实现方式有多种，其中最常见且简单的方式是使用函数嵌套和闭包。通过在装饰器函数内部定义一个包装函数，可以在包装函数中对原函数进行增强操作，并在最后返回增强后的函数。这样，当调用被装饰函数时，实际上是调用了包装函数。

装饰器还可以接收参数，这样可以根据参数的不同来实现不同的增强逻辑。我们可以使用装饰器工厂函数来创建接收参数的装饰器，然后使用@符号将装饰器应用到目标函数上。

总之，Python装饰器为我们提供了一种灵活、优雅的方式来对函数进行增强操作，极大地提高了代码的重用性和可读性。通过合理地利用装饰器，可以让我们的代码更加模块化、可维护和高效。