Как я могу разделить Python, регистрирующий вызовы, не комментируя их?

Как несовершенный ярлык, как насчет того, чтобы дразнить logging в определенных модулях с помощью чего-то как MiniMock?

, Например, если my_module.py был:

import logging
class C(object):
    def __init__(self, *args, **kw):
        logging.info("Instantiating")

Вы заменили бы свое использование my_module с:

from minimock import Mock
import my_module
my_module.logging = Mock('logging')
c = my_module.C()

необходимо было бы только сделать это однажды перед начальным импортом модуля.

Получение уровня определенное поведение было бы достаточно просто путем насмешки определенных методов, или наличие logging.getLogger возвращает фиктивный объект с некоторым импотентом методов и другими, делегирующими к реальному logging модуль.

На практике, Вы, вероятно, хотели бы заменить MiniMock чем-то более простым и более быстрым; по крайней мере что-то, что не печатает использование к stdout! Конечно, это не решает проблему модуля импорт logging от модуля B (и следовательно также импорт гранулярности журнала B)...

Это никогда не не будет с такой скоростью, как выполнять операторы журнала вообще, но должно быть намного быстрее, чем попытка полностью в глубины регистрирующегося модуля только обнаружить, что эта запись не должна быть зарегистрирована, в конце концов.

Вы могли попробовать что-то вроде этого:

# Create something that accepts anything
class Fake(object):
    def __getattr__(self, key):
        return self
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        return True

# Replace the logging module
import sys
sys.modules["logging"] = Fake()

Это по существу заменяет (или первоначально заполняет), пространство для регистрирующегося модуля с экземпляром Fake, который просто берет в чем-либо. Необходимо выполнить вышеупомянутый код (только однажды!), прежде чем регистрирующийся модуль предпринят, чтобы использоваться где угодно. Вот тест:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s',
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
                    filename='/temp/myapp.log',
                    filemode='w')
logging.debug('A debug message')
logging.info('Some information')
logging.warning('A shot across the bows')

С вышеупомянутым, ничто вообще не было зарегистрировано, как должен был ожидаться.

Это - проблема в моем проекте также - вход заканчивается на профилировщике, сообщает довольно последовательно.

я использовал _ast модуль прежде в ветвлении PyFlakes ( http://github.com/kevinw/pyflakes )..., и определенно возможно сделать то, что Вы предлагаете в своем вопросе - осмотреть и ввести защиту перед вызовами к регистрирующимся методам (с Вашим подтвержденным протестом, что необходимо было бы сделать некоторую проверку типа выполнения). См. http://pyside.blogspot.com/2008/03/ast-compilation-from-python.html для простого примера.

Редактирование: я просто заметил MetaPython на моем канале planetpython.org - вариант использования в качестве примера удаляет операторы журнала во время импорта.

, Возможно, лучшее решение состояло бы в том, чтобы кто-то повторно реализовал вход как модуль C, но я не был бы первым для схватывания такого... возможность: p

Я использовал бы некоторого необычного декоратора входа или набор их:

def doLogging(logTreshold):
    def logFunction(aFunc):
        def innerFunc(*args, **kwargs):
            if LOGLEVEL >= logTreshold:
                print ">>Called %s at %s"%(aFunc.__name__, time.strftime("%H:%M:%S"))
                print ">>Parameters: ", args, kwargs if kwargs else "" 
            try:
                return aFunc(*args, **kwargs)
            finally:
                print ">>%s took %s"%(aFunc.__name__, time.strftime("%H:%M:%S"))
        return innerFunc
    return logFunction

Все, в чем Вы нуждаетесь, должно объявить константу LOGLEVEL в каждом модуле (или просто глобально и просто импортировать его во всех модулях), и затем можно использовать его как это:

@doLogging(2.5)
def myPreciousFunction(one, two, three=4):
    print "I'm doing some fancy computations :-)"
    return

И если LOGLEVEL - не менее чем 2,5, Вы будете произведены как это:

>>Called myPreciousFunction at 18:49:13
>>Parameters:  (1, 2) 
I'm doing some fancy computations :-)
>>myPreciousFunction took 18:49:13

, Как Вы видите, некоторая работа необходима для лучшей обработки kwargs, таким образом, значения по умолчанию будут распечатаны, если они будут присутствовать, но это - другой вопрос.

необходимо, вероятно, использовать приблизительно [1 113] logger модуль вместо сырых данных print операторы, но я хотел сфокусироваться на идее декоратора и постараться не делать код слишком долго.

 def doLogging(logThreshold, outStream=sys.stdout):
      .....
      print >>outStream, ">>Called %s at %s" etc.