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我正在尝试使用在我的日志记录中添加自定义字段LogRecordFactory。我重复调用一个类，每次这样做时，我都想在 init 模块中设置 custom_attribute，以便类中的其余代码将具有此属性。但我无法让它发挥作用。我发现以下内容有效，但它是静态的。

import logging

old_factory = logging.getLogRecordFactory()

def record_factory(*args, **kwargs):
    record = old_factory(*args, **kwargs)
    record.custom_attribute = "whatever"
    return record



logging.basicConfig(format="%(custom_attribute)s - %(message)s")
logging.setLogRecordFactory(record_factory)
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logging.debug("test")

这将正确输出：

whatever - test

但是，我的用例是 custom_attribute 会有所不同。每次我调用一个特定的函数时，我都想改变它。因此，record_factory 似乎需要传递另一个参数，以便它可以使用新参数返回正确的记录。但我无法弄清楚。我尝试向该函数添加参数，但是当我进行调用时，我得到：

TypeError: __init__() missing 7 required positional arguments: 'name', 'level', 'pathname', 'lineno', 'msg', 'args', and 'exc_info'

*args我认为这与and**kwargs但我真的不知道有关。record_factory另外，为什么调用 by后没有括号logging.setLogRecordFactory？我从来没有见过一个函数像这样工作。

所以我想按行计算数据帧中的空值数量。

请注意，有50列以上，我知道我可以做一个case / when语句来做到这一点，但是我更喜欢一个更整洁的解决方案。

例如，一个子集：

columns = ['id', 'item1', 'item2', 'item3']
vals = [(1, 2, 0, None),(2, None, 1, None),(3,None,9, 1)]
df=spark.createDataFrame(vals,columns)
df.show()

+---+-----+-----+-----+
| id|item1|item2|item3|
+---+-----+-----+-----+
|  1|    2|  'A'| null|
|  2| null|    1| null|
|  3| null|    9|  'C'|
+---+-----+-----+-----+

运行代码后，所需的输出为：

+---+-----+-----+-----+--------+
| id|item1|item2|item3|numNulls|
+---+-----+-----+-----+--------+
|  1|    2|  'A'| null|       1|
|  2| null|    1| null|       2|
|  3| null|    9|  'C'|       1|
+---+-----+-----+-----+--------+

编辑：并非所有非空值都是整数。