Metadata-Version: 2.1
Name: lljz_tools
Version: 0.3.4.3
Summary: 常用工具封装
Home-page: 
Author: liulangjuanzhou
Author-email: liulangjuanzhou@gmail.com
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: openpyxl>=3.1.2
Requires-Dist: colorlog>=6.8.2
Requires-Dist: better-exceptions>=0.3.3
Requires-Dist: concurrent-log-handler>=0.9.23

## 简介
包含了一些常用方法的封装，安装方法
```
pip install lljz_tools
```
内含
- 控制台表格
- 常用装饰器
- 彩色日志
- 内置print猴子补丁
- 属性字典

更多功能正在开发中...
## 控制台表格
目前已有的控制台表格大部分都不支持中文，本表格能完美支持中文（PS：请使用等宽字符，否则效果不完美）
```python
from my_tools.console_table import ConsoleTable

# 数据必须满足list[dict]格式
table = ConsoleTable([{"name": "Tom", "age": 13}])
table.show()
# print(table)  # 直接打印
```
输出结果
```
   name    |      b    
=======================
    Tom    |      2    
   Lucy    |      4 
```
## 常用装饰器

```python
import logging
from my_tools.decorators import catch_exception, time_cache, debug, timer 


# catch_exception用于自动捕获异常，并支持传入指定logger来记录日志, 支持自动重试
@catch_exception
def f():
    raise ValueError


logger = logging.getLogger()

@catch_exception(logger)  # 如果不指定logger，将会自动采用默认logger记录异常堆栈
def f1():
    raise ValueError


@catch_exception(retry=3, interval=0.5)  # 如果失败，重试3次，每次重试间隔0.5s   
def f1():
    raise ValueError


@time_cache(3)   # 缓存结果，最多缓存3秒
def f1(n):
   for _ in range(n):
        pass 

@debug    # 在控制台中将函数运行日志、运行结果、运行耗时等数据自动用logger输出
def f1():
    pass 

@timer   # 自动统计函数运行耗时
def f1():  
    pass
```

## 彩色日志
```python
from my_tools.log_manager import LogManager

# 自动打印彩色日志，自动添加文件handler，日志文件自动按天分割
logger = LogManager("your logger name").get_logger()


logger.info("info")
logger.debug("debug")
logger.error("info")
```

# print猴子补丁
添加猴子补丁之后，print自动变更为日志格式，且会显示print代码所在的行数

```python
from my_tools.track_print import patch_print

patch_print()  # 给print添加猴子补丁
```

# 属性字典
属性字典支持用`.`的格式访问数据
```python
from my_tools.attribute_dict import AttributeDict, IgnoreCaseAttributeDict
# IgnoreCaseAttributeDict支持忽略大小写来访问数据

class Book(AttributeDict):
    name: str 
    author: str 
    price: float = 0.1  

book = Book(name='python', author='guido', price=0.1)
assert isinstance(book, dict)
print(book.name)

# AttributeDict 支持3个额外参数
# total: 默认为False，是否全部字段必填，为True时上面定义的三个参数在初始化时都必须指定
# variable: 默认为True，是否允许增加字段，为False时无法给字典增加额外的属性字段
# check_type：默认为False，是否检查类型，为True则初始化时检查参数是否满足类型要求

class User(AttributeDict, total=True, variable=False, check_type=True):
    name: str 
    age: int 
    books: list[Book]
    
    __show__ = ('name', 'book')  # __show__参数决定在print时展示的字段，默认为全部字段

User(name='Tom', age=1, books=[]) # OK
User(name='Tom', age='a', books=[]) # TypeError, 'a' is not int 
User(name='Tom', books=[]) # TypeError, missing age 
user = User(name='Tom', age=1, books=[dict(name='python', author='guido', price=0.1)]) # OK
print(user) # User(name='Tom', books=[Book(name='python', author='guido', price=0.1)])
print(user.name)  # Tom
user.sex = 'male'  # TypeError, can not add item
```

