(转)python自动化测试之异常及日志
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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(转)python自动化测试之异常及日志相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
为了保持自动化测试用例的健壮性,异常的捕获及处理,日志的记录对掌握自动化测试执行情况尤为重要,这里便详细的介绍下在自动化测试中使用到的异常及日志,并介绍其详细的用法。
一、日志
打印日志是很多程序的重要需求,良好的日志输出可以帮我们更方便的检测程序运行状态。Python标准库提供了logging模块,切记Logger从来不直接实例化,其好处不言而喻,接下来慢慢讲解Logging模块提供了两种记录日志的方式。
- logging之模块级别的函数方式记录日志
import logging #设置日志,包括filename、level、format、filemode、stream,其中format属性极其丰富,详情可查看API文档,这里只做简要介绍 logging.basicConfig(level = logging.INFO,
format = \'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s\',
datefmt = "%Y/%m%d %H%M%S",
filename = "log.txt") #消息级别,五级 logging.debug("芹泽多摩雄") logging.info("真") logging.warning("男") logging.error("人") logging.critical("!") -
logging之日志系统的四大组件(日志器、处理器、过滤器、格式器)方式记录日志
import logging # 生成日志实例,日志器 logger = logging.getLogger(__name__) #基本单元的配置(LEVER) logger.setLevel(level = logging.INFO) formatter = logging.Formatter(\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s\') #生成管道分支,处理器 handler_1 = logging.FileHandler("log.txt") handler_2 = logging.StreamHandler() #自定义格式,格式器 handler_1.setFormater(formatter, “%Y-%m-%d %H:%M:%S”) handler_2.setFormater(formatter, “%Y-%m-%d %H:%M:%S”) #对接分支管道与源头,处理器 logger.addHandler(handler_1) logger.addHandler(handler_2) #层级结构,logger的名称是一个以\'.\'分割的层级结构,每个\'.\'后面的logger都是\'.\'前面的logger的children,通常配合过滤器一起使用 #过滤器 。。。。保留 #开始记录 logger.debug("芹泽多摩雄") logger.info("真") logger.warning("男") logger.error("人") logger.critical("!")
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细心的盆友又可以发现,可以发现,logging有一个日志处理的主对象,其他处理方式都是通过addHandler添加进去,这里采用logging.StreamHandler实现日志输出到流(控制台),也可以用FileHandler实现日志输出到文件
- 日志回滚
import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) #定义一个RotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每个日志文件最大1K rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3) rHandler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter(\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s\') rHandler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler) logger.addHandler(console) logger.debug("芹泽多摩雄") logger.info("真") logger.warning("男") logger.error("人") logger.critical("!")
- 多模块使用
#主模块 import logging import subModule logger = logging.getLogger("mainModule") logger.setLevel(level = logging.INFO) handler = logging.FileHandler("log.txt") handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter(\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s\') handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) #子模块 import logging module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub") class SubModuleClass(object): def __init__(self): self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
细心的盆友会再次发现其实对logger的命名很重要,首先在主模块定义了logger\'mainModule\',并对它进行了配置,子模块可以共享父logger的定义和配置,所谓的父子logger是通过命名来识别,任意以\'mainModule\'开头的logger都是它的子logger,例如\'mainModule.sub\'
- 事实上,纵使有继承配置或者自定义的配置日志功能,但实际中的大项目中还是略麻烦的,这里主要用到JSON或者yaml进行配置封装,这样加载该文件即可加载日志的配置,下回分解具体操作,最后来一发实例。
# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = \'Secret608\' import logging import time import os import re class Log(object): def __init__(self, loggerName): \'\'\' 进行日志初始化,包括存储路径、名称、级别、调用文件等 \'\'\' #基本属性 self.logger = logging.getLogger(loggerName) self.logger.setLevel(logging.WARNING) #特有属性(文件地址+日志记录格式) rq = time.strftime(\'%Y%m%d_%H%M%S\', time.localtime(time.time())) log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), \'logs\') log_title = os.path.join(log_path, loggerName + \'_\'+ rq) + ".log" formatter = logging.Formatter(\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s\') log = logging.FileHandler(log_title) log.setFormatter(formatter) #加到基本属性中,得到一个完整的初始化对象 self.logger.addHandler(log) def getLog(self): return self.logger def delLog(self, fileName): log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), \'logs\') regexp = re.compile(\'^\'+fileName+\'s.*\') filelist = os.listdir(log_path) try: [os.remove(os.path.join(log_path, i)) for i in filelist if regexp.match(i) == None] except WindowsError: pass else: return "ok" if __name__ == "__main__": a = Log("hah") a.delLog("hah")
二、异常
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- 异常类型
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- 内置异常:Python的异常处理能力是很强大的,它有很多内置异常,可向用户准确反馈出错信息。在Python中,异常也是对象,可对它进行操作。BaseException是所有内置异常的基类,但用户定义的类并不直接继承BaseException,所有的异常类都是从Exception继承,且都在exceptions模块中定义。
- 自定义异常:可以通过创建一个新的异常类拥有自己的异常,异常应该是通过直接或间接的方式继承自Exception类。比如创建了一个MyError类,基类为Exception,用于在异常触发时输出更多的信息。
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- 异常捕获
- 发生异常时,我们就需要对异常进行捕获,然后进行相应的处理。python的异常捕获常用try...except...结构,把可能发生错误的语句放在try模块里,用except来处理异常,每一个try,都必须至少对应一个except。此外,与python异常相关的关键字主要有:try/except、pass、as(定义异常实例)、else、finally、raise。
- 捕获所有异常:
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# -*- coding: utf-8 -*- #异常处理的语法: try: #执行可能出现异常的语句 except \'异常名字\': #出现异常执行的语句 else: #执行没有出现异常的语句 finally: #异常与否都执行的语句 #demo try: a = 0 b = 1 c = b/a print(c) except ZeroDivisionError: print("分母不能为0") except NameError: print("名称错误") except (ZeroDivisionError, NameError): print("你的分母等于0或者变量名不存在") except Exception as e: print("你的变量名或者分母值确实没错,但是出现了其他的错误,详见%s" %e) d = 1 finally: print("听说没有错误?不能忍,反正我要让你难受!") if d == 1: raise ValueError("你有其它错误") else: raise FuckError("开不开心?") #咦? FuckError是啥?貌似没有定义啊,这里定义一波,届时位置移动到前面去 class FuckError(Exception): def __int__(self,*args,**keargs): super(FuckError,self).__int__(*args,**keargs)#python2 self.args = args print(args)
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更多的异常可参看API(https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#base-classes)
以上是关于(转)python自动化测试之异常及日志的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
(转)Python自动化运维之13异常处理及反射(__import__,getattr,hasattr,setattr)