test11.py
import logging
from functools import wraps
def log_exceptions(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# 创建日志记录器
logger = logging.getLogger(func.__name__)
logger.setLevel(logging.ERROR)
# 创建文件处理器
file_handler = logging.FileHandler('error.log')
file_handler.setLevel(logging.ERROR)
# 创建日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s | %(filename)s | line:%(lineno)d | %(levelname)s | %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)
# 将文件处理器添加到日志记录器
logger.addHandler(file_handler)
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
# 捕获异常并记录日志
logger.error('An error occurred: %s', str(e))
raise # 重新抛出异常，保持异常的传递性
return wrapper
这段代码定义了一个装饰器函数log_exceptions，用于捕获函数执行过程中的异常并记录到日志文件中。
代码的解析如下：
- 导入了
logging模块和wraps函数。 - 定义了
log_exceptions装饰器函数，接受一个函数作为参数。 - 在装饰器函数内部定义了一个内部函数
wrapper，用于包装原始函数。 - 在
wrapper函数内部创建了一个日志记录器对象，并设置日志级别为ERROR。 - 创建了一个文件处理器对象，用于将日志写入到名为
error.log的文件中，并设置日志级别为ERROR。 - 创建了一个日志格式器对象，定义了日志的格式，包括时间、文件名、行号、日志级别和消息内容。
- 将文件处理器添加到日志记录器中。
- 使用
try-except块包裹原始函数的执行过程。 - 如果原始函数执行过程中发生异常，捕获异常并记录到日志中。
- 重新抛出异常，保持异常的传递性。
- 返回包装后的函数
wrapper。
通过使用log_exceptions装饰器，可以将其应用于需要捕获异常并记录到日志的函数上，以便在出现异常时进行日志记录和异常处理。
test22.py
import pytest
from test11 import log_exceptions
@log_exceptions
def test_divide():
assert 1 == 2
@log_exceptions
def test_divide2():
assert 1 == '14'
def test_divide3():
assert 1 == 1
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s", "test22.py"])这段代码使用了之前定义的装饰器函数log_exceptions来装饰测试函数，并使用pytest库运行测试脚本。
代码的主要部分包括三个测试函数：test_divide()，test_divide2()和test_divide3()。
test_divide()函数断言1等于2，这是一个错误的断言，会引发AssertionError异常。由于该函数被log_exceptions装饰器装饰，当异常发生时，装饰器会捕获异常并记录到日志文件中。
test_divide2()函数断言1等于字符串'14'，这也是一个错误的断言，会引发AssertionError异常。同样地，由于该函数被log_exceptions装饰器装饰，异常会被捕获并记录到日志文件中。
test_divide3()函数断言1等于1，这是一个正确的断言，不会引发异常。
最后，通过pytest.main(["-s", "test22.py"])运行了测试脚本，并使用-s参数来显示打印信息。
通过使用log_exceptions装饰器，可以捕获测试函数执行过程中的异常，并将异常信息记录到日志文件中，以便后续查看和分析。
