Для выбора соответствующего обработчика зависимостей в Python с помощью конфигурационного файла YML, можно использовать библиотеку PyYAML для чтения информации из файла. Далее, можно создать функцию или класс, которая будет парсить конфигурационный файл и возвращать соответствующий обработчик зависимостей в зависимости от указанных параметров.
Пример кода для этой задачи:
```python
import yaml
def get_dependency_handler(config_file):
with open(config_file, 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
handler_type = config.get('handler_type')
if handler_type == 'some_handler':
return SomeHandler()
elif handler_type == 'another_handler':
return AnotherHandler()
else:
raise ValueError('Invalid handler type in config file')
# Пример использования
handler = get_dependency_handler('config.yml')
handler.process_dependencies()
```
Чтобы настроить загрузку необходимых хэндлеров для стандартного логгера с использованием dependency injection, можно создать свой класс логгирования, который будет принимать в себя нужные хэндлеры при инициализации. Таким образом, можно легко обновлять или добавлять новые хэндлеры без изменения самого логгера.
Пример кода:
```python
import logging
class CustomLogger:
def __init__(self, *handlers):
self.logger = logging.getLogger(__name__)
for handler in handlers:
self.logger.addHandler(handler)
def log_info(self, message):
self.logger.info(message)
# Пример использования
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler = logging.FileHandler('log.txt')
file_handler.setFormatter(formatter)
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setFormatter(formatter)
logger = CustomLogger(file_handler, console_handler)
logger.log_info('Example log message')
```
Таким образом, можно настроить логгер с любыми нужными хэндлерами, передавая их в качестве параметров при создании экземпляра класса логгирования.