省略日志，提升性能：ply.yaccNullLogger()的好处

在软件开发中，日志是一种记录系统运行状态和调试信息的重要工具。通常情况下，开发者会使用日志来追踪代码中的错误和异常，以便及时发现和修复问题。然而，在某些场景下，日志的输出可能会对系统的性能产生负面影响，特别是在处理大量数据或高频率的调用时。

为了解决这个问题，Python中的ply（Python Lex-Yacc）库提供了一个特殊的日志记录器ply.yaccNullLogger()，它可以帮助我们提升系统的性能。ply是一种用于构建编译器和解释器的工具，它包含了两个子模块，ply.lex和ply.yacc，用于处理词法分析和语法分析。

ply.yaccNullLogger()是ply.yacc模块中的一个函数，用于创建一个空的日志记录器。通过使用该日志记录器，我们可以禁用ply.yacc模块中的日志输出，从而提高程序的运行效率。

下面是一个使用ply.yaccNullLogger()的例子：

import ply.yacc as yacc

# 创建一个空的日志记录器
null_logger = yacc.NullLogger()

# 定义语法规则
def p_expression_plus(p):
    'expression : expression PLUS expression'
    p[0] = p[1] + p[3]

def p_expression_minus(p):
    'expression : expression MINUS expression'
    p[0] = p[1] - p[3]

def p_expression_number(p):
    'expression : NUMBER'
    p[0] = p[1]

# 创建语法分析器
parser = yacc.yacc(debug=False, errorlog=null_logger)

# 解析表达式
result = parser.parse("3 + 4 - 2")

# 打印结果
print(result)

在上述代码中，我们首先导入了ply.yacc模块，并使用yacc.NullLogger()方法创建了一个空的日志记录器。接下来，我们定义了几个语法规则，用于处理加法和减法操作，并创建了一个语法分析器。最后，我们使用语法分析器对表达式进行解析，并打印出结果。

在创建语法分析器时，我们通过将debug参数设置为False，来禁用ply.yacc模块的调试日志输出。同时，将errorlog参数设置为之前创建的null_logger，以禁用日志记录器。

通过使用ply.yaccNullLogger()函数，我们可以有效地省略日志输出，从而提高程序的性能。特别是在处理大量数据或高频率调用的情况下，这种优化非常有用。然而，需要注意的是，在调试和错误排查阶段，开发者可能需要重新启用日志输出以便定位问题。