惯用Python日志：格式字符串+；参数列表与内联字符串格式-首选哪种格式？

使用格式字符串+参数列表调用日志函数与使用格式内联调用日志函数相比是否有利

我见过（并编写了）使用内联字符串格式的日志代码：

logging.warn("%s %s %s" % (arg1, arg2, arg3))

但我认为使用以下命令（从性能角度看，也更惯用）：

因为第二个表单在调用日志函数之前避免了字符串格式化操作。如果当前日志级别将过滤掉日志消息，则无需格式化，从而减少计算时间和内存分配

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我是在正确的轨道上，还是错过了什么

如果这有帮助，下面是两个格式选项的快速计时测试：

In [61]: arg1='hello'
In [62]: arg2='this'
In [63]: arg3='is a test'

In [70]: timeit -n 10000000 "%s %s %s" % (arg1, arg2, arg3)
10000000 loops, best of 3: 284 ns per loop

In [71]: timeit -n 10000000  "%s %s %s", arg1, arg2, arg3
10000000 loops, best of 3: 119 ns per loop

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似乎给了第二种方法以优势。

IMHO，对于很可能显示的消息，例如给

error

或

warn

的消息，没有多大区别

对于不太可能显示的消息，我肯定会选择第二个版本，主要是出于性能原因。我经常将大型对象作为参数赋给

info

，这实现了一种昂贵的

\uuuu str\uuu

方法。显然，将此预格式化信息发送到

info

会浪费性能

更新

我刚刚检查了

日志记录

模块的源代码，实际上，格式化是在检查日志级别之后完成的。例如：

class Logger(Filterer):
    # snip
    def debug(self, msg, *args, **kwargs):
        # snip
        if self.isenabledfor(debug):
            self._log(debug, msg, args, **kwargs)

可以观察到，在调用

log

和检查日志级别之间，

msg

和

args

未被触及

更新2

在Levon的启发下，让我为具有昂贵的

\uuu str\uu

方法的对象添加一些测试：

$ python -m timeit -n 1000000 -s "import logging" -s "logger = logging.getLogger('foo')" -s "logger.setLevel(logging.ERROR)" "logger.warn('%s', range(0,100))"
1000000 loops, best of 3: 1.52 usec per loop
$ python -m timeit -n 1000000 -s "import logging" -s "logger = logging.getLogger('foo')" -s "logger.setLevel(logging.ERROR)" "logger.warn('%s' % range(0,100))"
1000000 loops, best of 3: 10.4 usec per loop

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实际上，这可以提供相当高的性能提升。

如果当前日志级别过滤日志消息（如我所料），避免内联字符串格式确实可以节省一些时间，但不会太多：

In [1]: import logging

In [2]: logger = logging.getLogger('foo')

In [3]: logger.setLevel(logging.ERROR)

In [4]: %timeit -n 1000000 logger.warn('%s %s %s' % ('a', 'b', 'c'))
1000000 loops, best of 3: 1.09 us per loop

In [12]: %timeit -n 1000000 logger.warn('%s %s %s', 'a', 'b', 'c')
1000000 loops, best of 3: 946 ns per loop

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因此，总体性能差异取决于格式化字符串所需的时间（这可能很大程度上取决于调用传递给日志函数的参数的成本）

我认为您的思路是对的。您是否有关于字符串格式化在不同时间发生的时间的参考资料？我希望这两种情况都发生在调用

warn

之前。对你所说的没有异议，只是想了解更多。在第一种形式中，我们在调用

日志记录之前进行字符串格式化（和元组创建）。warn

-在第二种情况下，我们只是将参数列表传递给

日志记录。warn

（这仅仅是元组创建？）-因此，我们在调用时避免了字符串格式化操作。正如我在问题中提到的，我假设如果当前日志记录级别将过滤掉日志消息，则不会进行任何格式化，这同样避免了字符串格式化操作。我的猜测是，这将节省处理时间和内存分配。@Inactivist啊。。好的，谢谢你的补充信息。我想你可以从我提供给你的信息中得出你自己的结论。我想另一种方法可能是对实际调用进行计时，并查看它们之间的比较情况？使用

log

函数对

%

的后续调用可能重复，以及后续调用的情况如何？因此，从您的回答中我可以学到的最重要的一课是：timeit是我的朋友！：D@Inactivist我发现它很有用。。通常，为了验证（或反驳）我关于什么是快速的，什么不是的假设：）有没有类似的简单方法来确定这两种变体之间的内存消耗差异？@Inactivist我也很想知道这一点，不幸的是没有找到一种。如果有，我很想知道。另一个可能产生影响的时间是日志记录是否处于性能关键循环中。这是我根据观察得出的预期。谢谢你去潜水！Python3.6f-string格式显示了相同的时间惩罚：

Python-m timeit-n 1000000-s“import logging”-s“logger=logging.getLogger（'foo'）”-s“logger.setLevel（logging.ERROR）”-s“x=list（range（0100））““logger.warn（f'{x}'）”

每个循环产生10 usec，与经典样式的字符串格式相同。将格式化参数直接传递给log语句将产生2.12 usec。

In [1]: import logging

In [2]: logger = logging.getLogger('foo')

In [3]: logger.setLevel(logging.ERROR)

In [4]: %timeit -n 1000000 logger.warn('%s %s %s' % ('a', 'b', 'c'))
1000000 loops, best of 3: 1.09 us per loop

In [12]: %timeit -n 1000000 logger.warn('%s %s %s', 'a', 'b', 'c')
1000000 loops, best of 3: 946 ns per loop