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这篇文章主要为大家展示了“python自动化测试通过日志3分钟定位bug的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python自动化测试通过日志3分钟定位bug的示例分析”这篇文章
这篇文章主要为大家展示了“python自动化测试通过日志3分钟定位bug的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python自动化测试通过日志3分钟定位bug的示例分析”这篇文章吧。
import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG, #设置级别,根据等级显示 fORMat='%(asctime)s-[%(filename)s-->line:%(lineno)d]-%(levelname)s:% (message)s') # 设置输出格式logging.debug('This is a debug log')logging.info('This is a info log')logging.warning('This is a warning log')logging.error('This is a error log')logging.critical('This is a critical log')
根据不同情况设置了五种日志等级,不同情况输出不同等级的日志。
日志器设置的级别会过滤掉低于这个级别的日志
import logginglogging.basicConfig(level=logging.WARNING, #设置级别,根据等级显示 format='%(asctime)s-[%(filename)s-->line:%(lineno)d]-%(levelname)s:% (message)s') # 设置输出格式logging.debug('This is a debug log')logging.info('This is a info log')logging.warning('This is a warning log')logging.error('This is a error log')logging.critical('This is a critical log')
2020-09-11 17:39:26,667-WARNING-This is a warning log
2020-09-11 17:39:26,669-ERROR-This is a error log
2020-09-11 17:39:26,669-CRITICAL-This is a critical log
basicConfig 方法支持一下关键字参数进行配置。
日志的输出格式可以通过下面格式自由组合输出
常用格式:%(asctime)s-[%(filename)s–>line:%(lineno)d]-%(levelname)s:% (message)s
import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG, #设置级别,根据等级显示 format='%(asctime)s-[%(filename)s-->line:%(lineno)d]-%(levelname)s:% (message)s') # 设置输出格式logging.debug('This is a debug log')
[DEBUG]-2020-09-11 17:36:50,125–4:This is a debug log
只需要配置 filename
参数即可
import logginglogging.basicConfig( level=logging.WARNING, #设置级别,根据等级显示 filename='example.log' format='%(asctime)s-[%(filename)s-->line:%(lineno)d]-%(levelname)s:% (message)s') # 设置输出格式logging.debug('This is a debug log')logging.info('This is a info log')logging.warning('This is a warning log')logging.error('This is a error log')logging.critical('This is a critical log')
注意,配置了 fielname 后,日志将不会输出在控制台。
简单的代码通过 logging 直接使用即可,如果要深入使用需要按照面向对象的方式使用 logging。
logging 模块包含一下几个组件。
import logging# 第一步创建一个logger,用来产生日志logger = logging.getLogger('%s_log' % __name__)logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置日志等级
通过 getLogger 这个方法可以创建一个日志记录器,注意要给名字否则返回根日志记录器。
通过 setLevel 设置日志记录器的等级。
# 创建一个文本处理器用来将日志写入到文件file_handler = logging.FileHandler(filename='py34.log',encoding='utf-8')
file_handler.setLevel('WARNING') # 设置处理器的日志等级
# 创建一个控制台处理器用来将日志输出到控制台console_handler = logging.StreamHandler()console_handler.setLevel('INFO') # 设置控制台处理器的日志等级
日志处理器就是将日志发送到指定的位置
FileHandler
将日志发送到文件
StreaHandler
将它可将日志记录输出发送到数据流例如 sys.stdout, sys.stderr 或任何文件类对象默认sys.stdout 即控制台。
RotatingFileHandler
支持根据日志文件大小进行轮转
TimedRotatingFileHandler
支持根据时间进行轮转日志文件
更多详情见官方文档
(https://docs.python.org/zh-cn/3/library/logging.handlers.html?utm_source=testingpai.com#module-logging.handlers)
formatter = logging.Formatter(fmt='%(levelname)s %(asctime)s [%(filename)s-->line:%(lineno)d]:%(message)s')
格式化器需要设置到处理器上
file_handler.setFormatter(formatter)console_handler.setFormatter(formatter)
过滤器用来过滤指定日志。具体使用略,一般用不到。
详情见官方文档
(Https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/logging-cookbook.html?utm_source=testingpai.com#filters-contextual )
logger.addHandler(file_handler)logger.addHandler(console_handler)
logger.info('This is a info')
2020-09-11 22:22:44,095-[–>line:1]-INFO:This is a info
logger.warning('This is a warning')
2020-09-11 22:23:20,337-[–>line:1]-WARNING:This is a warning
能够自定义日志器名
能够自定义日志文件名和路径
能够自定义日志文件编码方式
能够自定义日志格式
使用时间轮转处理器,并能够配置
在 common 目录下创建模块 log_handler.py 在其中创建如下函数。
import loggingfrom logging.handlers import TimedRotatingFileHandlerdef get_logger(name, filename, encoding='utf-8', fmt=None, when='d', interval=1, backup_count=7, debug=False): """ :param name: 日志器的名字 :param filename: 日志文件名(包含路径) :param encoding: 字符编码 :param fmt: 日志格式 :param when: 日志轮转时间单位 :param interval: 间隔 :param backup_count: 日志文件个数 :param debug: 调试模式 :return: """ logger = logging.getLogger(name) logger.setLevel(logging.DEBUG) # 文件处理器的等级一般情况一定比控制台要高 if debug: file_level = logging.DEBUG console_level = logging.DEBUG else: file_level = logging.WARNING console_level = logging.INFO if fmt is None: fmt = '%(levelname)s %(asctime)s [%(filename)s-->line:%(lineno)d]:%(message)s' file_handler = TimedRotatingFileHandler( filename=filename, when=when, interval=interval, backupCount=backup_count, encoding=encoding) file_handler.setLevel(file_level) console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(console_level) formatter = logging.Formatter(fmt=fmt) file_handler.setFormatter(formatter) console_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler) return loggerif __name__ == '__main__': log = get_logger(name='py41', filename='py41.log', debug=True, when='s') log.info('我是普通信息') import time time.sleep(3) log.warning('我是警告信息')
日志器生成函数的导入不能像 excel 数据读取函数一样,每个用例模块里都导入一遍。因为它返回一个日志器对象,当多次调用日志器生成函数,且日志器名称相同时,会给同一个日志器添加多个日志处理器,从而出现重复记录日志器的问题。
为了解决上面的问题,在 common 文件夹下创建一个名为 init.py 的文件,在 common 模块被导入时会自动执行这个文件里的代码,且只会执行一次。
在 init.py 文件编写如下代码:
from .log_handler import get_loggerlogger = get_logger('py41', 'py38.log')
那么在项目中的其他模块中就可以通过如下代码导入
from common import logger
从而可以保证在项目执行过程中,get_logger 方法只会执行一遍。
日志的作用是记录程序的运行状态和当程序出现问题时能提供定位分析错误的依据。
什么时候需要记录日志,记录什么日志,根据每个人对程序的理解,以及经验。
我们的项目中,在用例执行的过程是核心,所以我们的日志也是围绕着用例的执行。
使用日志记录每个用例的测试数据,和测试结果,代码如下:
...@list_data(*cases) def test_login(self, case): """ 登陆测试 """ logger.info('测试用例【{}】开始测试'.format(case['title'])) # 1. 测试数据 # 传入进来的case参数 logger.info('测试用例【{}】的测试数据是:{}'.format(case['title'], case)) # 2. 测试步骤 res = login_check(case['username'], case['passWord']) logger.info('测试用例【{}】的测试结果是:{}'.format(case['title'], res)) # 3. 断言 try: self.assertEqual(res, case['expect']) except AssertionError as e: logger.error('测试用例【{}】断言失败'.format(case['title'])) raise e else: logger.info('测试用例【{}】断言成功'.format(case['title'])) finally: logger.info('测试用例【{}】测试结束')
以上是“python自动化测试通过日志3分钟定位bug的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注编程网Python频道!
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本文标题: python自动化测试通过日志3分钟定位bug的示例分析
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