Декораторы Python — мощный инструмент для расширения функциональности функций и методов. Они позволяют добавлять поведение к существующему коду, не изменяя его напрямую. В этой статье мы углубимся в концепцию декоратора «log_content», который позволяет регистрировать содержимое аргументов функции и возвращаемые значения. Мы рассмотрим различные методы и предоставим примеры кода, демонстрирующие их использование. Давайте погрузимся!

Метод 1: базовый декоратор “log_content”
В следующем коде показана базовая реализация декоратора “log_content”:

import logging
from functools import wraps
def log_content(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, kwargs):
        logging.info(f"Arguments: {args}, {kwargs}")
        result = func(*args, kwargs)
        logging.info(f"Return Value: {result}")
        return result
    return wrapper

Метод 2: ведение журнала с помощью специального сообщения
Вы можете настроить сообщения журнала, используя этот подход:

import logging
from functools import wraps
def log_content(message):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, kwargs):
            logging.info(f"{message} - Arguments: {args}, {kwargs}")
            result = func(*args, kwargs)
            logging.info(f"{message} - Return Value: {result}")
            return result
        return wrapper
    return decorator

Метод 3: ведение журнала с разными уровнями журнала
С помощью этого метода вы можете регистрировать аргументы и возвращаемые значения с разными уровнями журнала:

import logging
from functools import wraps
def log_content(log_level=logging.INFO):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, kwargs):
            logging.log(log_level, f"Arguments: {args}, {kwargs}")
            result = func(*args, kwargs)
            logging.log(log_level, f"Return Value: {result}")
            return result
        return wrapper
    return decorator

Метод 4: Условная регистрация
Вы можете условно регистрировать контент на основе определенных условий:

import logging
from functools import wraps
def log_content(condition):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, kwargs):
            if condition:
                logging.info(f"Arguments: {args}, {kwargs}")
            result = func(*args, kwargs)
            if condition:
                logging.info(f"Return Value: {result}")
            return result
        return wrapper
    return decorator

Метод 5: регистрация в разных обработчиках
Вы можете записать содержимое в разные обработчики, например в файл или консоль:

import logging
from functools import wraps
def log_content(log_file):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, kwargs):
            logger = logging.getLogger(__name__)
            file_handler = logging.FileHandler(log_file)
            logger.addHandler(file_handler)
            logger.setLevel(logging.INFO)
            logger.info(f"Arguments: {args}, {kwargs}")
            result = func(*args, kwargs)
            logger.info(f"Return Value: {result}")
            logger.removeHandler(file_handler)
            return result
        return wrapper
    return decorator

В этой статье мы рассмотрели различные методы реализации декоратора «log_content». Мы обсудили различные подходы к настройке сообщений журнала, ведению журнала с разными уровнями журнала, условному ведению журнала и ведению журнала с помощью разных обработчиков. Декораторы Python предоставляют гибкий способ расширения функциональности функций, сохраняя при этом чистоту и удобство обслуживания кода. Используя декоратор «log_content», вы можете легко добавить возможности ведения журнала в свои функции и получить представление об их вводе и выводе. Приятного кодирования!