python自动化测试之异常及日志

　　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("！")

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

- 异常类型

- - 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。

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：

# -*- 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)

更多的异常可参看API（https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#base-classes）

posted @ 2018-10-31 15:50 Secret608 阅读(2876) 评论(0) 编辑收藏举报

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python自动化测试之异常及日志

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

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