简介

生活中的日志是记录你生活的点点滴滴，让它把你内心的世界表露出来，更好的诠释自己的内心世界，而电脑里的日志是有价值的信息宝库。

日志文件是专门用于记录系统操作事件的记录文件或文件集合，操作系统有操作系统日志文件，数据库系统有数据库系统日志文件，等等。

系统日志文件是包含关于系统消息的文件，包括内核、服务、在系统上运行的应用程序等。不同的日志文件记载不同的信息。例如，有的是默认的系统日志文件，有的记载特定任务。

在数据库中用事务日志文件记录数据的修改操作，其中的每条日志记录或者记录所执行的逻辑操作，或者记录已修改数据的前像和后像。前像是操作执行前的数据复本；后像是操作执行后的数据复本。

问题思考

在自动化脚本运行过程中，IDE控制台一般都会输出运行日志。但是如果测试项目是在liunx服务器上面运行，没有IDE控制台输出log，那么我们该如何采集日志？元芳，你怎么看？

       

日志概述

日志作用

不管是在项目开发还是测试过程中，项目运行一旦出现问题日志信息就非常重要了。日志是定位问题的重要手段，就像侦探人员要根据现场留下的线索来推断案情。

日志级别

脚本运行会有很多的情况，比如调试信息、报错异常信息等。日志要根据这些不同的情况来继续分级管理，不然对于排查问题的筛选会有比较大的干扰。 。日志一般定位的级别如下：

 

级别

何时使用

DEBUG

调试信息，也是最详细的日志信息。

INFO

证明事情按预期工作。

WARNING

表明发生了一些意外，或者不久的将来会发生问题（如‘磁盘满了’）。软件还是在正常工作。

ERROR

由于更严重的问题，软件已不能执行一些功能了。

CRITICAL

严重错误，表明软件已不能继续运行了。

首先我们日志需要按照info、debug、error等级别来进行区分的。当然这个级别可以自己去设置。在一般的情况下我们普通的输出我们直接用info类型，调试的时候用debug类型，如果预计有错误时那么我们就需要用error类型的日志，一般情况去info级别最为合适。

日志格式

日志格式化是为了提高日志的可阅读性，比如：时间+模块+行数+日志具体信息 的内容格式。如果日志信息杂乱无章的全部输出来，这样也不利于定位问题。如下所示就是日志格式化输出，非常便于阅读查看。

2019-08-14 22:02:35,633 backup.py[line:18] INFO ============test backup================

2019-08-14 22:02:39,253 backup.py[line:20] INFO click backup button

2019-08-14 22:02:54,025 backup.py[line:23] INFO click next button

2019-08-14 22:03:09,280 common_fun.py[line:83] INFO Start send Email..

2019-08-14 22:03:11,840 common_fun.py[line:91] INFO Send Email finish!

2019-08-14 22:03:13,305 common_fun.py[line:168] INFO get backup screenshot

2019-08-14 23:36:00,238 backup.py[line:17] INFO ============test backup================

2019-08-14 23:36:04,530 backup.py[line:19] INFO click backup button

2019-08-14 23:37:20,107 backup.py[line:17] INFO ============test
日志位置

一个项目中会有很多的日志采集点，而日志采集点必须结合业务属性来设置。比如在登录代码执行前可以插入“准备登录..”日志信息,如果登录完成之后，再设置登录的提示日志就会给人造成误解，无法判断到底是登录之前的问题还是登录之后的问题，因此日志采集点的位置很重要。

logging模块

简介

Python的logging模块提供了通用的日志系统，这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现方式记录日志。

#导入logging模块

import logging

logging模块官方文档

logging构成

logging模块包括logger，Handler，Filter，Formatter四个部分。

  • Logger 记录器，用于设置日志采集。
  • Handler 处理器，将日志记录发送至合适的路径。
  • Filter 过滤器，提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录。
  • Formatter 格式化器，指明了最终输出中日志的格式。

Logger 记录器

Logger是一个树形层级结构，在使用接口debug，info，warn，error，critical；使用之前必须创建Logger实例，即创建一个记录器，如果没有显式的进行创建，则默认创建一个root logger，并应用默认的日志级别(WARN)，处理器Handler(StreamHandler，即将日志信息打印输出在标准输出上)，和格式化器Formatter(默认的格式即为第一个简单使用程序中输出的格式)。

方法：

basicConfig(**kwargs) 为日志记录系统做基本配置。

部分参数

filename 指定日志文件名称

filemode 指定打开文件的模式，如果指定了filename（如果文件模式未指定，则默认为'a）

Tips：文件读写模式

  • w 以写方式打开，
  • W 文件若存在，首先要清空，然后（重新）创建
  • a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
  • r+ 以读写模式打开
  • w+ 以读写模式打开 (参见 w )
  • a+ 以读写模式打开 (参见 a )

format 为处理程序使用指定的格式字符串。

datefmt 使用指定的日期/时间格式。样式如果指定了格式字符串，则使用它来指定 格式字符串的类型.

level 将根记录器级别设置为指定级别。

logging_test.py

# coding=utf-8
# 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
'''
Created on 2019-8-14
@author: 北京-宏哥   QQ交流群：707699217
Project:学习和使用appium自动化测试-代码和数据分离-日志收集
'''
# 3.导入模块

import  logging
# logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

logging.debug('debug info')
logging.info('hello 宏哥')
logging.warning('warning info')
logging.error('error info')
logging.critical('critical info')

Handler 处理器

Handler 处理器，将日志记录发送至合适的路径,Handler处理器类型有很多种，比较常用的有三个：

1.StreamHandler

将日志记录输出发送到诸如sys.stdout，sys.stderr或任何类似文件流的对象。上面例子就是输出到控制台

2.FileHandler

将日志记录输出发送到磁盘文件。 它继承了StreamHandler的输出功能。

logging.basicConfig(filename='runlog.log',level=logging.DEBUG)
3.NullHandler

不做任何格式化或输出。 它本质上是一个开发人员使用的“无操作”处理程序。

Filter 过滤器

Handlers和Loggers可以使用Filters来完成比级别更复杂的过滤。

Formatter

使用Formatter对象设置日志信息最后的规则、结构和内容，默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S。

格式

描述

%(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

%(filename)s

打印当前执行程序名称

%(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

使用方法：

logging.basicConfig(filename='runlog.log',level=logging.DEBUG,

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

输出结果：

2019-08-14 14:35:19,430 logging_test.py[line:6]DEBUGdebug info
2019-08-14 14:35:19,430 logging_test.py[line:7]INFOhello hongge
2019-08-14 14:35:19,430 logging_test.py[line:8]WARNINGwarning info
2019-08-14 14:35:19,430 logging_test.py[line:9]ERRORerror info
2019-08-14 14:35:19,430 logging_test.py[line:10]CRITICALcritical info

Logging实战操作

测试场景

将前面所学的启动考研帮App的脚本增加log采集功能，设置指定的日志格式输出，并将日志保存到指定文件。

代码实现

kyb_logger.py

# coding=utf-8
# 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
'''
Created on 2019-8-14
@author: 北京-宏哥   QQ交流群：707699217
Project:学习和使用appium自动化测试-代码和数据分离-日志收集
'''
# 3.导入模块
from appium import webdriver
import yaml
import logging
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException

file=open('./desired_caps.yaml','r')
data=yaml.load(file)

logging.basicConfig(level=logging.INFO,filename='runlog.log',
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d]%(levelname)s%(message)s')

desired_caps={}
desired_caps['platformName']=data['platformName']
desired_caps['platformVersion']=data['platformVersion']
desired_caps['deviceName']=data['deviceName']

desired_caps['app']=data['app']
desired_caps['appPackage']=data['appPackage']
desired_caps['appActivity']=data['appActivity']
desired_caps['noReset']=data['noReset']

logging.info('start app...')
driver=webdriver.Remote('http://'+str(data['ip'])+':'+str(data['port'])+'/wd/hub',desired_caps)

def check_cancelBtn():
    logging.info('check cancelBtn')

    try:
        cancelBtn = driver.find_element_by_id('android:id/button2')
    except NoSuchElementException:
        logging.info('no cancelBtn')
    else:
        cancelBtn.click()

def check_skipBtn():
    logging.info('check skipBtn')

    try:
        skipBtn = driver.find_element_by_id('com.tal.kaoyan:id/tv_skip')
    except NoSuchElementException:
        logging.info('no skipBtn')
    else:
        skipBtn.click()

check_cancelBtn()
check_skipBtn()

runlog.log

2019-08-14 15:27:38,964 kyb_logger.py[line:32]INFOstart app...
2019-08-14 15:27:47,641 poolmanager.py[line:358]INFORedirecting http://127.0.0.1:4723/wd/hub/session -> http://127.0.0.1:4723/wd/hub/session/dfc8e7e7-71cc-4f0b-9aa6-5db0fdc98a84
2019-08-14 15:27:47,644 kyb_logger.py[line:36]INFOcheck cancelBtn
2019-08-14 15:27:49,442 kyb_logger.py[line:46]INFOcheck skipBtn

问题思考

前面我们已经实现了在代码中增添log，log也按照预期的采集到了，看似一切完美无瑕。但是该log配置的作用域也只是控制当前的脚本 。 然而一个自动化项目中通常有很多模块脚本，难道我们需要每一个脚本都这样配置吗？元芳，你怎么看？

 

解决思路

回大人，以我跟随大人多年的断案经验：将这些日志配置的参数抽离出来，各个模块需要使用则直接引用即可。

日志格式配置

将log输出格式，输出路径等参数抽离出来作为一个配置表，如下所示：

log.conf

[loggers]
keys=root,infoLogger

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler

[logger_infoLogger]
handlers=consoleHandler,fileHandler
qualname=infoLogger
propagate=0

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=form01
args=('runlog.log', 'a')

[formatters]
keys=form01,form02

[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

[formatter_form02]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

在需要调用的模块增加如下代码：

import logging

import logging.config



CON_LOG='log.conf'

logging.config.fileConfig(CON_LOG)

logging=logging.getLogger()

方法：

fileConfig(fname, defaults=None, disable_existing_loggers=True)

该放在作用是从ConfigParser格式的文件中读取日志配置，同时如果当前脚本有配置log参数，则覆盖当前log配置选项。

代码实现

kyb_logconf.py

# coding=utf-8
# 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
'''
Created on 2019-8-14
@author: 北京-宏哥   QQ交流群：707699217
Project:学习和使用appium自动化测试-代码和数据分离-日志收集
'''
# 3.导入模块
from appium import webdriver
import yaml
import logging
import logging.config
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException

file=open('./desired_caps.yaml','r')
data=yaml.load(file)

CON_LOG='log.conf'
logging.config.fileConfig(CON_LOG)
logging=logging.getLogger()

desired_caps={}
desired_caps['platformName']=data['platformName']
desired_caps['platformVersion']=data['platformVersion']
desired_caps['deviceName']=data['deviceName']

desired_caps['app']=data['app']
desired_caps['appPackage']=data['appPackage']
desired_caps['appActivity']=data['appActivity']
desired_caps['noReset']=data['noReset']

logging.info('start app...')
driver=webdriver.Remote('http://'+str(data['ip'])+':'+str(data['port'])+'/wd/hub',desired_caps)

def check_cancelBtn():
    logging.info('check cancelBtn')

    try:
        cancelBtn = driver.find_element_by_id('android:id/button2')
    except NoSuchElementException:
        logging.info('no cancelBtn')
    else:
        cancelBtn.click()

def check_skipBtn():
    logging.info('check skipBtn')

    try:
        skipBtn = driver.find_element_by_id('com.tal.kaoyan:id/tv_skip')
    except NoSuchElementException:
        logging.info('no skipBtn')
    else:
        skipBtn.click()

check_cancelBtn()
check_skipBtn()

 小结

元芳，今天分享的知识快要结束，你给总结一下，把结案文书写一下，交给我。元芳，你怎么看？日志的收集。

 好了好了，大人，元芳今天太累了，所以说出如此大逆不道的话，求大人原谅他，结案文书我稍后交给大人。

结案文书：

1.Logger是一个树形层级结构

Logger可以包含一个或多个Handler和Filter，即Logger与Handler或Fitler是一对多的关系;
一个Logger实例可以新增多个Handler，一个Handler可以新增多个格式化器或多个过滤器，而且日志级别将会继承。

 

 

2.Logging工作流程

logging模块使用过程
  1. 第一次导入logging模块或使用reload函数重新导入logging模块，logging模块中的代码将被执行，这个过程中将产生logging日志系统的默认配置。
  2. 自定义配置(可选)。logging标准模块支持三种配置方式: dictConfig，fileConfig，listen。其中，dictConfig是通过一个字典进行配置Logger，Handler，Filter，Formatter；fileConfig则是通过一个文件进行配置；而listen则监听一个网络端口，通过接收网络数据来进行配置。当然，除了以上集体化配置外，也可以直接调用Logger，Handler等对象中的方法在代码中来显式配置。
  3. 使用logging模块的全局作用域中的getLogger函数来得到一个Logger对象实例(其参数即是一个字符串，表示Logger对象实例的名字，即通过该名字来得到相应的Logger对象实例)。
  4. 使用Logger对象中的debug，info，error，warn，critical等方法记录日志信息。

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/du-hong/p/11351340.html

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