Selenium2+Python--日志管理实例

前言

在自动化测试实践过程中，必不可少的就是进行日志管理，方便调试和生产问题追踪，python提供了logging模块来进行日志的管理。下面我们就logging模块的学习和使用进行一个层层推进演示学习。

Python的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或应用使用。这个模块提供了不同的日志级别，并可以采用不同的方式进行日志记录，比如文件，HTTP GET/POST， SMTP， socket等等，甚至可以自定实现具体的日志记录方式。

logging模块与java的log4j的机制是一样的，只是具体的语言实现细节有些不同。python logging模块提供了logger、handler、filter、formatter等基础类。

1、logger：提供日志接口，供应用程序调用。logger最常用的操作有两大类：配置和发送日志消息。

2、handler：将日志记录发送到合适的目的，比如文件、socket等等。一个logger对象可以通过addhandler方法添加0到N个handler，每个hangdler又可以定义不同的日志级别，以实现日志分级过滤。

3、filter：提供了一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。

4、formatter：指定日志记录的输出格式。formatter的构造方法需要两个参数：消息的格式字符串和日期字符串，这两个参数是可选的。

默认情况下，logging将日志输出至console，日志级别为WARNING。

logging中按日志级别大小关系为CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO >DEBUG > NOTSET，当然也可以自定义日志级别。

简单日志

下面我们看一下一个简单的日志示例，将日志记录输出到console：

#-*- coding:utf-8 -*-

import logging

if __name__ == '__main__':

    logging.debug(u'这是bug级别日志记录')

    logging.info(u'这是提示信息级别日志记录')

    logging.warning(u'这是警告级别日志记录')

在console中将输出一下信息：

WARNING:root:这是警告级别日志记录

为什么只输出了一条呢？因为logging默认情况下的日志输出级别是：WANRING

日志格式和级别控制

接下来我们看看如何控制日志的输出格式和日志级别。代码示例如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import logging

if __name__ == '__main__':

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, # 日志级别设置
format="%(asctime)s %(filename)s [line: %(lineno)d] %(levelname)s %(message)s",
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='mylog.log',
filemode='w'
)
logging.debug(u'这是debug级别日志记录')
logging.info(u'这是信息级别日志记录')
logging.warning(u'这是警告级别日志记录')

在当前目录下mylog.log文件中的内容为：
Mon, 20 Mar 2017 16:21:28 log.py [line: 14] DEBUG 这是debug级别日志记录
Mon, 20 Mar 2017 16:21:28 log.py [line: 15] INFO 这是信息级别日志记录
Mon, 20 Mar 2017 16:21:28 log.py [line: 16] WARNING 这是警告级别日志记录

logging.basicConfig函数各参数说明

filename：指定日志输出文件名

filemode：和file函数的意义相同，指定日志文件的打开模式，‘w或a’

format：指定日志输出格式和内容，format可以输出很多有用的信息，如上例所示：

%(levelno)s: 打印日志级别的数值

%(levelname)s: 打印日志级别名称

%(pathname)s: 打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0]

%(filename)s: 打印当前执行程序名

%(funcName)s: 打印日志的当前函数

%(lineno)d: 打印日志的当前行号

%(asctime)s: 打印日志的时间

%(thread)d: 打印线程ID

%(threadName)s: 打印线程名称

%(process)d: 打印进程ID

%(message)s: 打印日志信息

datefmt：指定时间格式，同time.strtime()

level：指定日志级别，默认为logging.WARNING

stream：指定日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr, sys.stdout或文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略。

日志输入定向

下面我们来看看如何把日志同时输出到console和文件中，代码示例如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import logging

if __name__ == '__main__':

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, # 日志级别设置

format="%(asctime)s %(filename)s [line: %(lineno)d] %(levelname)s %(message)s",

datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',

filename='mylog.log',

filemode='w')

#####################################################
# 定义一个StreamHandler，将info级别的或更高级别的日志输出到标错错误
# 并将其添加到当前的日志处理对象
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(console)
####################################################
logging.debug(u"这是debug日志记录")
logging.info(u'这是info日志记录')
logging.warning(u'这是warning日志记录')

在console中输出以下日志记录：
root : INFO 这是info日志记录
root : WARNING 这是warning日志记录

在当前目录下mylog.log文件中内容为：
Mon, 20 Mar 2017 17:32:43 log.py [line: 26] DEBUG 这是debug日志记录
Mon, 20 Mar 2017 17:32:43 log.py [line: 27] INFO 这是info日志记录
Mon, 20 Mar 2017 17:32:43 log.py [line: 28] WARNING 这是warning日志记录

在本示例中实现了根据不同需要，将不同级别的日志重定向输出至不同的目标。

日志配置

在上述所有的示例中，日志的配置都是在代码中实现，但在实际的应用过程中，我们一般都需要动态的配置日志信息，或是满足自定义的需要，下面我们就自定义日志配置进行示例演示：

# 定义一个配置文件，这里命名为logger.conf，为标准的INI格式的文件，内容如下

###############################################

###### 下面定义了三个logger： root,demo01,demo01

[loggers]

keys=root,demo01,demo01

[logger_root]

level=DEBUG

handlers=hand01,hand02

[logger_demo01]

handlers=hand01,hand02

qualname=demo01

propagate=0

[logger_demo02]

handlers=hand01,hand03

qualname=demo02

propagate=0

###############################################

#### 下面定义了三个handler： hand01,hand02,hand03

[handlers]

keys=hand01,hand02,hand03

[handler_hand01]

class=StreamHandler

level=INFO

formatter=form02

args=(sys.stderr,)

[handler_hand02]

class=FileHandler

level=DEBUG

formatter=form01

args=('mylog.log', 'a')

[handler_hand03]

class=handlers.RotatingFileHandler

level=INFO

formatter=form02

args=('mylog.log', 'a', 10*1024*1024, 5)

###############################################

### 下面定义了两种formatter： form01,form02

[formatters]

keys=form01,form02

[formatter_form01]

format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

datefmt=%a, %d %b %Y %H:%M:%S

[formatter_form02]

format=%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s

datefmt=

使用demo01 logger代码示例：

#-*- coding:utf-8 -*-

import logging

import logging.config

if __name__ == '__main__':

    logging.config.fileConfig("logger.conf")

    logger = logging.getLogger("demo01")

    logger.debug(u'这是demo01 debug日志记录')

logger.info('u'这是demo01 info日志记录')

logger.warning(u'这是demo01 warning日志记录')

下面是使用demo02 logger代码示例：

#-*- coding:utf-8 -*-

import logging

import logging.config

if __name__ == '__main__':

    logging.config.fileConfig("logger.conf")

    logger = logging.getLogger("demo02")

    logger.debug(u'这是demo02 debug日志记录')

    logger.info('u'这是demo02 info日志记录')

    logger.warning(u'这是demo02 warning日志记录')

结束语

本文从日志的基本应用到更高级的应用方式层层推进进行演示，当然了在实际的自动化测试实践中，还需要对logging模块进行更高级的封装以提高其复用性，达成高可用的目的。对于测试人员而言更需要加强编程基本功，提升测试技术能力，更加灵活的应用各种基础技术。

转自：开优测试

posted @ 2017-03-21 09:34 小雨点2018 阅读(250) 评论(0) 编辑收藏举报

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