总结功能函数

[Zacharia2]

希望提供一个函数，替换print函数，但，打印是在最后输出的信息。

[Zacharia2]

如果你使用Python的logging模块，并且不希望即时打印到控制台，你可以自定义一个日志处理器（Handler），将日志消息收集到一个列表中，然后通过一个函数来遍历并打印这些消息。 下面是一个示例，展示了如何实现这个功能：

import logging
# 创建一个logger
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置日志级别
# 使用一个列表来收集日志消息
log_messages = []
# 自定义一个日志处理器，将日志消息添加到列表中
class LogCollectorHandler(logging.Handler):
    def emit(self, record):
        log_messages.append(self.format(record))
# 创建并添加自定义处理器到logger
collector_handler = LogCollectorHandler()
collector_handler.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(collector_handler)
# 定义一个函数，用于稍后打印日志
def print_log_messages():
    for message in log_messages:
        print(message)
# 记录一些日志
logger.debug('这是一个debug信息')
logger.info('这是一个info信息')
logger.warning('这是一个warning信息')
logger.error('这是一个error信息')
logger.critical('这是一个critical信息')
# 调用函数打印日志
print_log_messages()

在这个例子中，我们定义了一个自定义处理器LogCollectorHandler，它继承自logging.Handler。这个处理器的emit方法将被调用以处理每条日志消息，我们将消息格式化后添加到一个列表中。 然后，我们创建了一个LogCollectorHandler实例，并将其添加到logger中。这样，当logger记录日志时，自定义处理器的emit方法将被调用，日志消息将被收集到列表中。 最后，我们定义了一个print_log_messages函数，它遍历收集到的日志消息并打印它们。你可以在任何需要的时候调用这个函数来输出日志。 这种方法的好处是，它允许你在记录日志和实际打印日志之间有一个延迟，这样你可以控制日志输出的时机。同时，它也保持了使用logging模块的其他好处，比如日志级别的控制。

[Zacharia2]

在程序执行期间收集日志信息，然后在程序的最后统一输出 py logging

如果你想要在程序执行期间收集日志信息，然后在程序的最后统一输出，你可以使用logging模块的BufferingFormatter类来缓存日志消息，并在需要时一次性输出所有缓存的消息。下面是一个简单的例子：

import logging
from logging.handlers import BufferingHandler
class CollectingHandler(BufferingHandler):
    def __init__(self, capacity):
        super(CollectingHandler, self).__init__(capacity)
    def shouldFlush(self, record):
        # 不立即刷新，只在手动调用flush()时输出
        return False
    def emit(self, record):
        # 实现父类的emit方法，将记录存储到内部的缓冲区
        super(CollectingHandler, self).emit(record)
def output_collected_logs(handler):
    # 获取缓存的日志消息并输出
    for record in handler.buffer:
        print(handler.format(record))
# 创建一个收集日志的处理器
collecting_handler = CollectingHandler(capacity=100)
# 配置日志格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
collecting_handler.setFormatter(formatter)
# 创建一个日志记录器，并添加收集日志的处理器
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(collecting_handler)
# 程序的其他部分，记录日志
logger.info("这是第一条日志信息。")
logger.info("这是第二条日志信息。")
# 在程序的最后，输出收集到的日志信息
output_collected_logs(collecting_handler)

在这个例子中，我们定义了一个CollectingHandler类，它继承自BufferingHandler。这个处理器的目的是缓存所有接收到的日志记录，直到我们决定输出它们。我们重写了shouldFlush方法，使其始终返回False，这样日志就不会立即刷新输出。 然后，我们定义了一个output_collected_logs函数，它接受一个CollectingHandler实例作为参数，并遍历其内部缓冲区中的所有日志记录，将它们格式化后输出。 在程序的最后，我们调用output_collected_logs函数来输出所有收集到的日志信息。这种方法允许你在程序执行期间收集日志信息，并在需要时统一输出。

[Zacharia2]

import hashlib

filename = input("Enter the file name: ")
md5_hash = hashlib.md5()
with open(filename,"rb") as f:
    # Read and update hash in chunks of 4K
    for byte_block in iter(lambda: f.read(4096),b""):
        md5_hash.update(byte_block)
    print(md5_hash.hexdigest())
这是上面的程序是动作，

python3 md5hash2.py
输入文件名：md5hash2.py
0101ae2ac06b8a52154100e37d8bafea

im-SHA1作为文件名。

[Zacharia2]

请求文件名