Python自动化测试之自定义日志及其封装

Posted 2021-05-26 测划人生

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python自动化测试之自定义日志及其封装相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言：

在软件测试的日常工作中，日志是个非常重要的模块

对于测试来说，日志的作用主要有以下四点：

1.调试程序

2.了解系统程序运行的情况是否正常

3.系统城西运行故障分析和问题定位

4.用来做用户行为分析和数据统计

因此在编写自动化测试脚本和搭建自动化测试框架时，最好加上日志的收集功能，可以通过日志来定位问题。

正文

示例

1 # 设置日志的输出格式

2 fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"

3 formatter = logging.Formatter(fmt)

在python-logging模块中，默认的是root日志收集器，默认的输出级别为：WARNING

自定义日志的操作流程

1.导入logging模块：import logging

2.创建日志收集器：logger = logging.getLogger(“日志收集器的name”)

3.设置日志收集器的日志级别：logger.setLevel(logging.INFO) #设置收集器的级别为INFO

4.给日志收集器创建输出渠道（根据第一部分的内容知：日志输出渠道包含控制台输出和文件输出）：下面以控制台输出为例进行介绍，文件输出与之类似

4.1 创建日志的输出渠道：handle1 = logging.StreamHandle()

4.2 可以单独设置日志输出渠道的级别：handle1.setLevel(logging.ERROR)（此步骤可选）

【特殊说明】

4.3 在未设置日志输出渠道的日志级别时，默认使用日志收集器设置的Level

4.4 若需单独设置日志输出渠道的日志级别，则它的日志级别需高于日志收集器级别，否则设置无效。

5.设置日志输出的内容格式

# 设置日志的输出格式

fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"

formatter = logging.Formatter(fmt)

6.将设置的日志格式绑定到创建的输出渠道中，即将日志格式与输出渠道关联起来

handler1.setFormatter(formatter)

7.将设置好的输出渠道，添加到日志收集器

logger.addHandler(handler1)

补充：将日志信息输出到文件的操作流程与之类似，只是在step4上有一点区别而已

handler2 = logging.FileHandler(filename="xxx.log",encoding="utf-8")

日志代码参考

import logging

# 1、创建日志收集器

logger = logging.getLogger(name="login_test")

# 2、设置日志收集器的级别：警告级别

logger.setLevel(logging.WARN)

# 3、设置日志的输出渠道

# 3.1 控制台日志输出

handler1 = logging.StreamHandler()

# 3.2 文件日志输出

handler2 = logging.FileHandler(filename="my_log.log",encoding="utf-8")

# 单独设置输出渠道的日志级别

handler1.setLevel(logging.ERROR)    # 可选

# 4、设置日志的输出格式

fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"

formatter = logging.Formatter(fmt)

# 5、关联3和4

handler1.setFormatter(formatter)

handler2.setFormatter(formatter)

# 6、关联1和5

logger.addHandler(handler1)

logger.addHandler(handler2)

# 测试

logger.warning("登录失败警告")

logger.error("登录debug出错")

自定义日志的封装

由于自定义日志的操作流程相对比较固定，因此我们可以将自定义的日志封装成一个类。当我们需要使用时，只需引入该模块即可。

1.通过查看源码知，封装的类需要继承logging.Logger类，这样就可以继承父类的debug()、info()等函数；

2.从第二部分的操作流程知，不同的用户在引入该模块时，可能会设置不同日志名称、日志级别以及日志文件信息，因此这些参数可以让用户在实例化日志对象对象时进行初始化设置；

3.当我们需要使用自定义的日志类时，引入这一模块即可。

代码参考

import logging

# 对日志的操作进行封装

class MyLogger(logging.Logger):

    def __init__(self,name,level,file=None):

        super().__init__(name,level)

        # 设置日志的输出渠道

        handler1 = logging.StreamHandler()

        # 设置日志的输出格式

        fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"

        formatter = logging.Formatter(fmt)

        handler1.setFormatter(formatter)

        # 添加日志的输出渠道

        self.addHandler(handler1)

        if file:

            handler2 = logging.FileHandler(filename=file,encoding="utf-8")

            handler2.setFormatter(formatter)

            self.addHandler(handler2)

            pass

        pass

    pass