fastapi接口里日志重复写，用metaclass 单例模式解决了

本文主要是介绍fastapi接口里日志重复写，用metaclass 单例模式解决了，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

遇到这个妖

我用fastapi写接口，打印日志用我自定义的日志类，但只要是fastapi 接口[即注解@app.get(‘/’) 或者 @app.post(‘/’) ] 之内打印的都是两遍，其他地方都是正常。这我很费解。说是我日志类的问题吧，我这类放其他地方都好使；说是fastapi的问题吧，人家日志格式跟我自定义的差别又很明显。

我自定义的logging类：

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
import os
class My_Logger():def __init__(self, logger_name):self.logger_name = logger_namelogfile = "{0}/logs/{1}.log".format(os.path.abspath("."), self.logger_name)self.my_logger = logging.getLogger(self.logger_name)self.my_logger.setLevel(logging.DEBUG)formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(process)s - %(levelname)s - %(message)s")test_formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")stream_handler = logging.StreamHandler()stream_handler.setLevel(logging.DEBUG)stream_handler.setFormatter(formatter)rotating_handler = RotatingFileHandler(logfile, maxBytes=10 * 1024 * 1024, backupCount=1, encoding="utf-8")rotating_handler.setLevel(logging.DEBUG)rotating_handler.setFormatter(test_formatter)self.my_logger.addHandler(stream_handler)self.my_logger.addHandler(rotating_handler)def debug(self, msg):self.my_logger.debug(msg)def info(self, msg):self.my_logger.info(msg)def warning(self, msg):self.my_logger.warning(msg)def error(self, msg):self.my_logger.error(msg)

我调用的地方:

from fastapi import FastAPI, HTTPException, BackgroundTasks
from fastapi.encoders import jsonable_encoder# lifespan
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):session = await init_redis_pool()app.state.redis = sessionyieldawait session.close()app = FastAPI(lifespan=lifespan)
# 日志
customer_logger = My_Logger("test")
@app.post("/abc")
async def understand(req=Depends(request_body_and_redis_cache)):# 这个日志会打印两遍customer_logger.info(f"abc api request: {req}")url = req["url"]if url == None:return {"code": 9999, "errorMessage": "back server is not online"}api_req = req["item"]content = api_req.textif content == "":return {"code": 9998, "errorMessage": "param error" }jsonData = jsonable_encoder(api_req)try:return await async_http_query(url, jsonData)except Exception as e:customer_logger.warning(f"Failed to fetch data. Error: {e}")raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
if __name__ == "__main__":import uvicorn# 这个日志正常customer_logger.info("test api is starting")uvicorn.run("redis_tool:app", host="0.0.0.0", port=8008, reload=True)customer_logger.info("test api is end")

搜到一个解决办法：

fastapi使用loguru日志记录时重复记录日志

这个大佬说：
“原因：
这个问题是因为loguru和FastAPI都使用了logging这个内置的模块进行日志记录”

放在我这里，就是我的自定义日志类和FastAPI都使用了logging这个内置的模块进行日志记录

对上了，但我还是不理解。

不过大佬说的解决方案是非常好使：单例模式

# 单例模式
class SingletonMeta(type):_instances = {}def __call__(cls, *args, **kwargs):if cls not in cls._instances:cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)return cls._instances[cls]class My_Logger(metaclass=SingletonMeta):# 不再赘述

那么问题又来了 metaclass 是什么？

以下来自Kimi

在Python中，元类（metaclass）是类的类，也就是说，它们定义了其他类的行为。元类在Python中是一个高级主题，通常用于框架和库的开发中，而不是日常的应用程序开发。

基本概念

类（Class）：定义对象的属性和方法。
实例（Instance）：根据类创建的对象。
元类（Metaclass）：定义类的类。

创建元类

在Python中，你可以使用type函数来创建一个元类。type是Python中所有类的默认元类。

class Meta(type):def __new__(cls, name, bases, dct):print(f"Creating class: {name}")return super().__new__(cls, name, bases, dct)class MyClass(metaclass=Meta):pass# 输出: Creating class: MyClass

元类的作用

控制类的行为：元类可以在类创建时修改类的定义。
注册类：在类创建时自动注册到某个注册表中。
自动添加方法：为类自动添加一些方法。

示例：自动添加方法

下面是一个示例，展示如何使用元类为所有类自动添加一个方法。

class AutoMethodMeta(type):def __new__(cls, name, bases, dct):dct['hello'] = lambda self: f"Hello from {self.__class__.__name__}"return super().__new__(cls, name, bases, dct)class MyClass(metaclass=AutoMethodMeta):passobj = MyClass()
print(obj.hello())  # 输出: Hello from MyClass