高效的 Python 工具库,提供日志、装饰器、常用工具等模块,助力开发者快速构建高质量项目。
PyMagic 是一个专为 Python 开发者设计的工具库,涵盖日志管理、装饰器、常用工具函数等,旨在提升开发效率和代码质量。
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/yourname/PyMagic.git
- 进入目录并安装依赖:
cd PyMagic pip install -r requirements.txt
from pymagic.logger_utils import LoggerUtils log = LoggerUtils.get_log() log.info("Hello, PyMagic!")
from pymagic import Response # 执行函数并获取包装结果 def add_numbers(a, b): return a + b response = Response.execute(add_numbers, 10, 20) print(f"执行成功: {response.success}") # True print(f"结果: {response.result}") # 30 print(f"执行时间: {response.execution_time}秒") # 异常处理 def divide_by_zero(): return 1 / 0 response = Response.execute(divide_by_zero) print(f"执行成功: {response.success}") # False print(f"异常信息: {response.error_message}") # division by zero # JSON格式输出 json_result = response.to_json(indent=2) print(json_result)
更多用法请参考 tests/ 和 examples/ 目录下的示例代码。
pymagic/logger_utils.py:日志工具,基于 loguru 封装,支持多实例和多格式输出。pymagic/decorator_utils.py:常用装饰器,如异常捕获、性能计时、单例等。pymagic/tools_utils.py:常用工具函数,涵盖字符串、时间、系统等操作。pymagic/_base.py:基础类和Response类,提供函数执行结果包装和异常处理功能。Response类:包装函数执行结果,支持成功/失败状态、异常信息、执行时间、JSON输出等功能。
欢迎提交 issue 和 PR,建议遵循 Google Python Style Guide,文件命名使用小写字母、数字和下划线,缩进为4空格,异常需妥善处理。
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