Python项目的调试和发布构建策略

Debug and Release Build Strategy for Python Projects

我有一个软件(2100 SLOC)，我考虑在两个不同的版本中运行：一个版本向控制台提供详细的调试信息，另一个版本是优化的发布版本。

我的目标是要有一个单独的git分支来维护。有没有一种方法可以标记代码的调试部分并向Python解释器发出信号，以忽略代码的这些部分？

可能的应用程序包括：打印语句、python的日志记录功能、分析和断言[编辑：通过设置-O标志，这些显然被忽略了]。

我认为你把这件事弄得太复杂了。理想情况下，对于开发和生产环境，您不应该有不同的代码路径，而应该只有不同的配置，否则，很难确定测试是否实际反映了部署时代码的行为。像分析和调试代码这样的事情应该在这个过程之外，在代码库而不是代码库的一部分上运行。

如果您只关心日志记录，只需在不同的环境中设置不同的输出级别。假设您有一个标准的库日志记录设置，您可以执行如下操作：

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import logging
import os

logging.basicConfig(
level=getattr(logging, os.getenv('LOG_LEVEL', 'DEBUG')),
...
)

在您的入口点，这样您就可以在生产环境中设置一个显式的LOG_LEVEL环境变量(允许值之一)，并默认为DEBUG进行开发。或者，将默认值设为生产级别(例如，ERROR)并在开发环境中明确设置它。然后应该只通过logging输出消息，而不使用print。

您还应该让记录器处理任何字符串插值，即使用：

1	logger.info('hello %s', 'world')

而不是：

1	logger.info('hello %s' % 'world') # or logger.info('hello {}'.format('world'))

因此，如果日志记录级别没有激活，它可以为您优化插值。