最强，自动化测试-自定义日志类及日志封装（实战）

news2024/9/22 4:04:18

目录：导读

- 前言
- 一、Python编程入门到精通
- 二、接口自动化项目实战
- 三、Web自动化项目实战
- 四、App自动化项目实战
- 五、一线大厂简历
- 六、测试开发DevOps体系
- 七、常用自动化测试工具
- 八、JMeter性能测试
- 九、总结（尾部小惊喜）

前言

在自定义日志之前，需要了解如下信息：

日志收集器：可以理解为用于收集日志信息的容器；
日志级别(Level)：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR以及CRITICAL
输出渠道(Handle)：控制台输出，StreamHandle
将日志信息保存在文件中：FileHandle

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：

# 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)

说明：
在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

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

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

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

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

说明：
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

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。

设置日志输出的内容格式：

# 4、设置日志的输出格式
fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"
ormatter = logging.Formatter(fmt)

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)

将设置好的输出渠道，添加到日志收集器中

logger.addHandler(handler1)

补充：将日志信息输出到文件的操作流程与之类似，只是和上面有一点区别而已

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

代码实现

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。

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；

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；

当我们需要使用自定义的日志类时，引入这一模块即可。

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