作者:胖子届全国身轻如燕冠军 | 来源:互联网 | 2023-06-25 22:26
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
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
相关概念
在自定义日志之前,我们需要了解如下信息:
1.日志收集器:可以理解为用于收集日志信息的容器;
2.日志级别(Level):常见的日志级别有:debug、info、warning、error以及critical
3.输出渠道(Handle):
控制台输出:StreamHandle
将日志信息保存在文件中:FileHandle
4.日志格式(Format):
一般包含如下信息:日志时间-日志名称-日志级别名称-文件名称-行号-日志信息等
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
后话
上述即为简单的自定义日志及其分装,如果对你有所帮助希望能点个小赞,今后会持续更新更多的自动化测试学习技术和方法
上面是我收集的一些视频和面试题资料,对于软件测试的的朋友来说应该是最全面最完整的面试备战仓库
为了更好地整理每个模块,我也参考了很多网上的优质博文和项目,力求不漏掉每一个知识点,很多朋友靠着这些内容进行复习,拿到了BATJ等大厂的offer,这个仓库也已经帮助了很多的软件测试的学习者,希望也能帮助到你
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总之,学习如逆水行舟,不进则退。想要多高的薪资,就要付出多大的努力。