ChatGPT教你python日志记录
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Python自动化测试之自定义日志及其封装
日志的左右主要有以下4点 1 调试程序 2 了解系统程序运行的情况是否正常 3 系统程序运行故障分析和问题定位 4 用来做用户行为分析和数据统计
日志相关概念 1 日志收集器 2 日志级别 debug info warning error critical 3 输出渠道（Handel) 控制台输出: StreamHandle 将日志信息保存在文件中：FileHandle 4 日志格式 日志时间-日志名称-日志级别名称-文件名称-日志信息 # 设置日志输出格式 fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s" formatter = logging.Formatter(fmt) 在python-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 1 导入logging模块：import logging 2 创建日志收集器：logger = logging.getLogger(“日志收集器的name”) 3 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 4 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 4.1 创建日志的输出渠道：handle1 = logging.StreamHandle() 4.2 可以单独设置日志输出渠道的级别：handle1.setLevel(logging.ERROR) 此步骤可选 【特殊说明】 4.3 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 4.4 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 5 设置日志输出的内容格式 # 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) 6 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) 7 将设置好的输出渠道，添加到日志收集器 logger.addHandler(handle1) 补充将日志信息输出到文件的操作流程与之类似，只是在step4上有一点区别而已 handel2 = logging.FileHandler(filename="xxx.log",encoding="utf-8") 日志代码参考如下： 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 1 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； 2 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； 3 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 ***********************************************************************************
Python自动化测试之excel数据驱动 使用python对excel进行操作之前，需要了解excel的组成 工作薄workbook 工作表sheet 单元格cell 所以对excel的操作，实际上就是对excel中workbook、sheet、cell的操作
操作流程 1 使用excel提前将测试用例准备好 2 导入操作excel需要使用的模板 openpyxl 3 工作薄的加载 wb = load_workbook("excel的存放路径") 4 获取存放测试用例的表单 sh=wb["表单名称"] 5 获取表单中所有的数据，并使用列表保存-按行获取
rows = list(sh.rows) 说明：使用sh.rows获取的每一行是一个元组，元组中的成员是cell
6 遍历行：获取每一行中所有数据，此时我们需要区分一下表头数据和非表头数据 * 使用字典存放每一行的测试用例 * 遍历的表头行数据，可以用作dict中的key * 遍历的非表头行数据，可以用作dict中的value * 对于非表头行，每一行就是一个测试用例数据 * 将存放每一行测试用例的dict，添加到存放所有测试用例的列表中
***************************************************** # 读取excel中的测试用例，并使用列表进行保存，使用zip将表头信息与行中的信息已字典的形式关联 # 使用zip import os from openpyxl import load_workbook
file_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),"login_case.xlsx")
datas_case = [] ? ? ?#用于保存测试用例
wb = load_workbook(file_path) ? ?# 获取工作簿workBook sh = wb["login"] ? ?# 获取工作表 rows = list(sh.rows) ? # 获取工作表中所有行,行中的元素以元组的形式进行存放
titles = [] ? # 用户存放表头信息 for key in rows[0]: ? # 遍历表头 ? ? titles.append(key.value) ? ? pass
# 遍历非表头行 for row in rows[1:]: ? ? values = [] ? # 用于存放行中元素 ? ? for cel in row: ?# 遍历行中的单元格 ? ? ? ? values.append(cel.value) ? ? ? ? pass ? ? res = dict(zip(titles,values)) ? # 将行中的元素与表头信息组合，形成测试用例 ? ? res["expected"] = eval(res["expected"]) ?# 将字符串转换成字典 ? ? datas_case.append(res) ? ?# 将测试用例存放在列表中 ? ? pass ? ? print(datas_case)
#使用原生方式 import os from openpyxl import load_workbook
file_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),"login_case.xlsx")
datas_case = [] ? ? ?#用于保存测试用例
wb = load_workbook(file_path) ? ?# 获取工作簿workBook sh = wb["login"] ? ?# 获取工作表 rows = list(sh.rows) ? # 获取工作表中所有行,行中的元素以元组的形式进行存放
titles = [] ? # 用户存放表头信息 for key in rows[0]: ? # 遍历表头 ? ? titles.append(key.value) ? ? pass
# 遍历非表头行 for row in rows[1:]: ? ? row_dict = {} ? # 将行中的信息用字典保存 ? ? for item in range(len(row)): ? ? ? ? row_dict[titles[item]] = row[item].value ? ? ? ? pass ? ? row_dict["expected"] = eval(row_dict["expected"]) ?# 将字符串转换成字典 ? ? datas_case.append(row_dict) ? ?# 将测试用例存放在列表中 ? ? pass
print(datas_case)
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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