后台Response和异常和日志封装

封装Response

参考：封装Response对象(重要)

在小luffyapi下创建utils包,包内创建common_respons.py，用于封装响应对象

# utils/common_respons.py

from rest_framework.response import  Response


class APIResponse(Response):
    def __init__(self,code=1,msg='成功',result=None,status=None,headers=None,content_type=None,**kwargs):
        dic={
            'code':code,
            'msg':msg

             }
        if result:
            dic['result']=result
        dic.update(kwargs)

        #对象来调用对象的绑定方法，会自动传值
        super().__init__(data=dic,status=status,headers=headers,content_type=content_type)

        # 类来调用对象的绑定方法，这个方法就是一个普通函数，有几个参数就要传几个参数
        # Response.__init__(data=dic,status=status,headers=headers,content_type=content_type)

 封装异常处理并添加日志

参考：异常处理(重要)

在小luffyapi下的utils包内创建exceptions.py，用于封装异常捕获方法

#utils/exceptions.py

#方法,加日志

from rest_framework.views import exception_handler
# from luffyapi.utils import response
from .response import APIResponse
from .logger import log
def common_exception_handler(exc, context):
    log.error('view是：%s ，错误是%s'%(context['view'].__class__.__name__,str(exc)))
    #context['view']  是TextView的对象，想拿出这个对象对应的类名
    print(context['view'].__class__.__name__)
    ret=exception_handler(exc, context)  # 是Response对象，它内部有个data

    if not ret:  #drf内置处理不了，丢给django 的，我们自己来处理
        # 好多逻辑，更具体的捕获异常
        if isinstance(exc,KeyError):
            return APIResponse(code=0, msg='key error')

        return APIResponse(code=0,msg='error',result=str(exc))
    else:
        return APIResponse(code=0,msg='error',result=ret.data)

 在settings/dev.py中配置日志信息

# setting/dev.py


# rest_framework配置
REST_FRAMEWORK = {
    'EXCEPTION_HANDLER': 'luffyapi.utils.exceptions.common_exception',
}


#日志的配置
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'verbose': {
            'format': '%(levelname)s %(asctime)s %(module)s %(lineno)d %(message)s'
        },
        'simple': {
            'format': '%(levelname)s %(module)s %(lineno)d %(message)s'
        },
    },
    'filters': {
        'require_debug_true': {
            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
        },
    },
    'handlers': {
        'console': {
            # 实际开发建议使用WARNING
            'level': 'DEBUG',
            'filters': ['require_debug_true'],
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'simple'
        },
        'file': {
            # 实际开发建议使用ERROR
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',
            # 日志位置,日志文件名,日志保存目录必须手动创建，注：这里的文件路径要注意BASE_DIR代表的是小luffyapi
            'filename': os.path.join(os.path.dirname(BASE_DIR), "logs", "luffy.log"),
            # 日志文件的最大值,这里我们设置300M
            'maxBytes': 300 * 1024 * 1024,
            # 日志文件的数量,设置最大日志数量为10
            'backupCount': 10,
            # 日志格式:详细格式
            'formatter': 'verbose',
            # 文件内容编码
            'encoding': 'utf-8'
        },
    },
    # 日志对象
    'loggers': {
        'django': {
            'handlers': ['console', 'file'],
            'propagate': True, # 是否让日志信息继续冒泡给其他的日志处理系统
        },
    }
}

在小luffyapi下的utils包内创建logger.py，用于封装日志

#utils/logger.py

import logging
# log=logging.getLogger('名字') # 跟配置文件中loggers日志对象下的名字对应
log=logging.getLogger('django')



# 以后其他地方需要获取日志信息，可以直接从logger.py中导入直接用
from luffyapi.utils.logger import log
log.info('xxxxxx')  # 不要写print

 由于我们在日志配置中配置了日志的存放位置,所以日志会自动生成在大luffyapi的logs文件夹下