python日志记录中字符串的延迟评估：比较`%`和`.format`答案

【问题标题】：Lazy evaluation of strings in python logging: comparing `%` with `.format`python日志记录中字符串的延迟评估：比较`%`和`.format`
【发布时间】：2019-01-31 09:54:44
【问题描述】：

这两个调用有什么区别：

import logging

logging.getLogger().debug('test: %i' % 42)

和

logging.getLogger().debug('test: {}'.format(42))

我们假设42 被转换为产生最终答案为 42 的字符串时，会被一些长时间的计算（比如 750 万年的计算）所取代。

如果日志记录设置为调试，第一种方法是否会延迟评估？

【问题讨论】：

检查：stackoverflow.com/questions/40714555/…，为了性能，可能会想要比这些方法更快的f-strings，检查：stackoverflow.com/questions/43123408/f-strings-in-python-3-6
超级有用的参考资料，感谢RafaelC，虽然它没有澄清懒惰的评估问题。
在您的两个示例中，格式化的字符串在 logging 模块完全参与该过程之前由 Python 完全评估。您可能希望将格式字符串及其参数作为 单独的参数 传递给.debug()，以便它实际进行格式化 - 我假设它仅在消息不会出现时才这样做过滤掉了，但我不能 100% 确定这一点。
如果你真的想要懒惰，你需要像if logging.getLogger().isEnabledFor(logging.DEBUG): … 这样的东西。但是，从您的 cmets 的答案来看，听起来您不需要那个。
也许见stackoverflow.com/q/4148790/2864740。解决方案还显示了一个代理对象来推迟价值生成的成本。当然，生成调试值仍然应该“相对快速”和“无副作用”，否则启用调试的行为仍然会出现问题/出乎意料..

标签： python string logging

【解决方案1】：

两者都不懒惰。两个字符串在发送到记录器之前都被插值。 python 日志记录方面的延迟评估是使用单独的参数完成的。文档https://docs.python.org/2/library/logging.html 建议以下内容用于字符串插值的惰性求值；

logging.getLogger().debug('test: %i', 42)

TL;DR 在这种情况下，更容易考虑以下内容。我们向记录器发送了一个原始类型（字符串）但只有一个参数。所以不能偷懒。

【讨论】：

请注意，在 Python 3.2+ 中，you can also do lazy evaluation with str.format style strings，尽管%-style 仍然是默认值。
这仍然是 not lazy 在被问到的意义上：.debug('test: %i', takes_75_million_years_to_generate) - 它只是推迟创建 string 本身，而不是生成作为参数提供的值，相对而言无关紧要：}原始问题含糊不清“我们假设 42 被一些长时间计算（例如 750 万年）所取代，最终答案为 42。”，但是一旦产生了 42，成本已经支付。
原来的问题很模糊，我的错。我只是想询问字符串连接的评估。感谢您澄清这一点。
我在原始问题中添加了“当转换为字符串时”以澄清这个细节。

【解决方案2】：

我会查看我在 cmets 中发布的参考资料，以获取有关 % 和 .format() 的更多详细信息。

对于懒惰的评估问题，答案是否。

一个简单的测试就可以了

def func1(x):
    time.sleep(5)
    return(x)

def func2(x):
    #time.sleep(5)
    return(x)

%timeit 'debug1: %s' % func1(3)
5 s ± 1.31 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
%timeit 'debug2: {}'.format(func1(3))
5 s ± 1.45 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit 'debug1: %s' % func2(3)
297 ns ± 11.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
%timeit 'debug2: {}'.format(func2(3))
404 ns ± 4.56 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

在.format（显然）和% 方法中，无论如何都会计算func()。

【讨论】：