在Python中使用callWithLogger()函数生成关于函数调用的中文标题日志

Python中的logging模块可以用于生成日志信息，我们可以使用logging模块中的Logger来记录函数调用的日志。

首先，我们需要导入logging模块：

import logging

然后，我们可以创建一个Logger对象，并设置一些基本的日志配置：

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

接下来，我们可以定义一个装饰器函数callWithLogger，用于装饰需要记录日志的函数：

def callWithLogger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        function_name = func.__name__
        logger.info(f'调用函数 {function_name}')
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            logger.info(f'函数 {function_name} 执行结果：{result}')
            return result
        except Exception as e:
            logger.error(f'函数 {function_name} 执行出错：{e}')
            raise

    return wrapper

在这个装饰器函数中，我们首先获取被装饰函数的名称，并记录这个函数被调用的信息。然后，我们执行真正的函数调用，并记录函数的执行结果。如果函数执行过程中发生异常，我们记录异常信息，并将异常继续抛出。

下面是一个使用callWithLogger装饰器的示例：

@callWithLogger
def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)

在这个示例中，我们定义了一个名为add的函数，并使用callWithLogger装饰器装饰了这个函数。接着，我们调用add函数，并将结果保存在result变量中。

当我们执行上述代码时，会生成相应的日志信息。例如，调用add函数后，日志输出可能如下：

2022-01-01 10:00:00,000 - INFO - 调用函数 add
2022-01-01 10:00:00,500 - INFO - 函数 add 执行结果：8

在这个日志信息中，我们可以看到被调用的函数add以及其执行结果。如果函数执行过程中出现异常，我们会记录相应的错误信息：

2022-01-01 10:00:00,000 - INFO - 调用函数 add
2022-01-01 10:00:00,500 - ERROR - 函数 add 执行出错：division by zero
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 12, in wrapper
    result = func(*args, **kwargs)
  File "test.py", line 26, in add
    return a / b
ZeroDivisionError: division by zero

在这个错误信息中，我们可以看到函数add执行过程中的错误详情，包括错误类型和错误堆栈信息。

以上就是在Python中使用callWithLogger函数生成关于函数调用的中文标题日志的方法。我们可以根据需要调整日志的级别、格式等配置，以生成满足需求的日志信息。