FastStream项目日志记录规范：为什么应该避免在logger中使用f-string

在FastStream项目的文档示例中，存在一些使用f-string进行日志记录的代码片段。然而，根据Python官方的最佳实践建议，我们应该避免这种用法，转而采用更规范的日志记录方式。

为什么f-string不适合日志记录

虽然f-string是Python 3.6引入的一个非常方便的字符串格式化特性，但在日志记录场景中使用它存在几个潜在问题：

1. 性能考虑：使用f-string会在日志记录调用发生时就立即执行字符串格式化，即使日志级别设置高于当前记录级别（如DEBUG级别的日志在生产环境中被过滤掉），格式化操作仍然会执行。

2. 一致性：Python的logging模块设计时就考虑了延迟求值的需求，使用%格式化或str.format()方法可以确保只在需要输出日志时才进行字符串格式化。

3. 与日志系统集成：规范的日志记录方式能更好地与日志系统的其他功能（如过滤器、格式化器等）协同工作。

正确的日志记录方式

FastStream项目推荐使用以下两种规范的日志记录方式：

# 方式一：使用%格式化
logger.debug("用户ID: %s, 操作: %s", user_id, operation)

# 方式二：使用str.format()
logger.debug("用户ID: {}, 操作: {}", user_id, operation)

实际应用示例

假设我们有一个FastStream的序列化处理模块，原始文档中可能这样使用f-string记录日志：

logger.debug(f"处理消息: {message}")

应该修改为：

logger.debug("处理消息: %s", message)

或者：

logger.debug("处理消息: {}", message)

性能对比

为了更直观地理解性能差异，我们来看一个简单的基准测试：

import logging
import timeit

logging.basicConfig(level=logging.WARNING)  # 设置为WARNING级别，DEBUG日志不会输出

logger = logging.getLogger(__name__)

def test_fstring():
    name = "测试用户"
    logger.debug(f"用户登录: {name}")

def test_percent():
    name = "测试用户"
    logger.debug("用户登录: %s", name)

# 测试执行时间
print("f-string方式:", timeit.timeit(test_fstring, number=10000))
print("%格式化方式:", timeit.timeit(test_percent, number=10000))

在这个测试中，即使DEBUG日志不会实际输出，f-string方式仍然会执行字符串格式化操作，而%格式化方式则不会。

结论

遵循Python日志记录的最佳实践不仅能使代码更加规范，还能在特定场景下提升性能。FastStream项目通过更新文档示例来推广这种最佳实践，有助于开发者编写更高效、更一致的日志记录代码。作为FastStream的使用者或贡献者，我们应该在项目中遵循这一规范，确保日志记录的一致性和高效性。