簡介
生活中的日志是記錄你生活的點點滴滴，讓它把你內心的世界表露出來，更好的詮釋自己的內心世界，而電腦里的日志是有價值的信息寶庫。
日志文件是專門用于記錄系統操作事件的記錄文件或文件集合，操作系統有操作系統日志文件，數據庫系統有數據庫系統日志文件，等等。
系統日志文件是包含關于系統消息的文件，包括內核、服務、在系統上運行的應用程序等。不同的日志文件記載不同的信息。例如，有的是默認的系統日志文件，有的記載特定任務。
在數據庫中用事務日志文件記錄數據的修改操作，其中的每條日志記錄或者記錄所執行的邏輯操作，或者記錄已修改數據的前像和后像。前像是操作執行前的數據復本；后像是操作執行后的數據復本。
問題思考
在自動化腳本運行過程中， IDE控制臺一般都會輸出運行日志。但是如果測試項目是在liunx服務器上面運行，沒有IDE控制臺輸出log，那么我們該如何采集日志？ 元芳，你怎么看？
? ? ?
??
日志概述
日志作用
不管是在項目開發還是測試過程中，項目運行一旦出現問題日志信息就非常重要了。日志是定位問題的重要手段，就像偵探人員要根據現場留下的線索來推斷案情。
日志級別
腳本運行會有很多的情況，比如調試信息、報錯異常信息等。日志要根據這些不同的情況來繼續分級管理，不然對于排查問題的篩選會有比較大的干擾。 。日志一般定位的級別如下：
?
|
級別 |
何時使用 |
|
DEBUG |
調試信息，也是最詳細的日志信息。 |
|
INFO |
證明事情按預期工作。 |
|
WARNING |
表明發生了一些意外，或者不久的將來會發生問題（如‘磁盤滿了’）。軟件還是在正常工作。 |
|
ERROR |
由于更嚴重的問題，軟件已不能執行一些功能了。 |
|
CRITICAL |
嚴重錯誤，表明軟件已不能繼續運行了。 |
首先我們日志需要按照 info、debug、error等級別來進行區分的。當然這個級別可以自己去設置。在一般的情況下我們普通的輸出我們直接用info類型，調試的時候用debug類型，如果預計有錯誤時那么我們就需要用error類型的日志，一般情況去info級別最為合適。
日志格式
日志格式化是為了提高日志的可閱讀性，比如： 時間 +模塊+行數+日志具體信息 ?的內容格式。如果日志信息雜亂無章的全部輸出來，這樣也不利于定位問題。如下所示就是日志格式化輸出，非常便于閱讀查看。
2019
-
08
-
14
22
:
02
:
35
,
633
backup.py[line:
18
] INFO ============test backup================
2019
-
08
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14
22
:
02
:
39
,
253
backup.py[line:
20
] INFO click backup button
2019
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08
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14
22
:
02
:
54
,
025
backup.py[line:
23
] INFO click next button
2019
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08
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14
22
:
03
:
09
,
280
common_fun.py[line:
83
] INFO Start send Email..
2019
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22
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03
:
11
,
840
common_fun.py[line:
91
] INFO Send Email finish!
2019
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22
:
03
:
13
,
305
common_fun.py[line:
168
] INFO
get
backup screenshot
2019
-
08
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14
23
:
36
:
00
,
238
backup.py[line:
17
] INFO ============test backup================
2019
-
08
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14
23
:
36
:
04
,
530
backup.py[line:
19
] INFO click backup button
2019
-
08
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14
23
:
37
:
20
,
107
backup.py[line:
17
] INFO ============test
日志位置
一個項目中會有很多的日志采集點，而日志采集點必須結合業務屬性來設置。比如在登錄代碼執行前可以插入 “準備登錄..”日志信息,如果登錄完成之后，再設置登錄的提示日志就會給人造成誤解，無法判斷到底是登錄之前的問題還是登錄之后的問題，因此日志采集點的位置很重要。
logging模塊
簡介
Python的logging模塊提供了通用的日志系統，這個模塊提供不同的日志級別，并可以采用不同的方式記錄日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己實現方式記錄日志。
# 導入 logging 模塊
import?logging
logging模塊官方文檔
logging構成
logging模塊包括 logger，Handler，Filter，Formatter 四個部分。
- Logger 記錄器，用于設置日志采集。
- Handler 處理器，將日志記錄發送至合適的路徑。
- Filter 過濾器，提供了更好的粒度控制，它可以決定輸出哪些日志記錄。
- Formatter 格式化器，指明了最終輸出中日志的格式。
Logger 記錄器
Logger是一個樹形層級結構，在使用接口debug，info，warn，error，critical；使用之前必須創建Logger實例，即創建一個記錄器，如果沒有顯式的進行創建，則默認創建一個root logger，并應用默認的日志級別(WARN)，處理器Handler(StreamHandler，即將日志信息打印輸出在標準輸出上)，和格式化器Formatter(默認的格式即為第一個簡單使用程序中輸出的格式)。
方法：
basicConfig(**kwargs) 為日志記錄系統做基本配置。
部分參數
filename ?指定日志文件名稱
filemode ? 指定打開文件的模式，如果指定了 filename（如果文件模式未指定，則默認為'a）
Tips：文件讀寫模式
- w 以寫方式打開，
- W 文件若存在，首先要清空，然后（重新）創建
- a 以追加模式打開 (從 EOF 開始, 必要時創建新文件)
- r+ 以讀寫模式打開
- w+ 以讀寫模式打開 (參見 w )
- a+ 以讀寫模式打開 (參見 a )
format ?為處理程序使用指定的格式字符串。
datefmt ? 使用指定的日期 /時間格式。樣式如果指定了格式字符串，則使用它來指定 格式字符串的類型.
level ?將根記錄器級別設置為指定級別。
logging_test.py
# coding=utf-
8
#
1
.先設置編碼，utf-
8可支持中英文，如上，一般放在第一行
#
2
.注釋：包括記錄創建時間，創建人，項目名稱。
'''
Created on
2019
-
8
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@author: 北京
-宏哥 QQ交流群：
707699217
Project:學習和使用appium自動化測試
-代碼和數據分離-
日志收集
'''
#
3
.導入模塊
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 處理器
Handler 處理器，將日志記錄發送至合適的路徑,Handler處理器類型有很多種，比較常用的有三個：
1.StreamHandler
將日志記錄輸出發送到諸如 sys.stdout，sys.stderr或任何類似文件流的對象。上面例子就是輸出到控制臺
2.FileHandler
將日志記錄輸出發送到磁盤文件。 它繼承了 StreamHandler的輸出功能。
logging.basicConfig(filename=
'
runlog.log
'
,level=logging.DEBUG)
3.NullHandler
不做任何格式化或輸出。 它本質上是一個開發人員使用的 “無操作”處理程序。
Filter 過濾器
Handlers和Loggers可以使用Filters來完成比級別更復雜的過濾。
Formatter
使用 Formatter對象設置日志信息最后的規則、結構和內容，默認的時間格式為%Y-%m-%d %H:%M:%S。
|
格式 |
描述 |
|
%(levelno)s |
打印日志級別的數值 |
|
%(levelname)s |
打印日志級別名稱 |
|
%(pathname)s |
打印當前執行程序的路徑 |
|
%(filename)s |
打印當前執行程序名稱 |
|
%(funcName)s |
打印日志的當前函數 |
|
%(lineno)d |
打印日志的當前行號 |
|
%(asctime)s |
打印日志的時間 |
|
%(thread)d |
打印線程id |
|
%(threadName)s |
打印線程名稱 |
|
%(process)d |
打印進程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
'
)? ? ? ? ? ? ? ?
輸出結果：
2019
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08
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14
14
:
35
:
19
,
430
logging_test.py[line:
6
]DEBUGdebug info
2019
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14
:
35
:
19
,
430
logging_test.py[line:
7
]INFOhello hongge
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:
35
:
19
,
430
logging_test.py[line:
8
]WARNINGwarning info
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:
35
:
19
,
430
logging_test.py[line:
9
]ERRORerror info
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14
:
35
:
19
,
430
logging_test.py[line:
10
]CRITICALcritical info
Logging實戰操作
測試場景
將前面所學的啟動考研幫 App的腳本增加log采集功能，設置指定的日志格式輸出，并將日志保存到指定文件。
代碼實現
kyb_logger.py
# coding=utf-
8
#
1
.先設置編碼，utf-
8可支持中英文，如上，一般放在第一行
#
2
.注釋：包括記錄創建時間，創建人，項目名稱。
'''
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-宏哥 QQ交流群：
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Project:學習和使用appium自動化測試
-代碼和數據分離-
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3
.導入模塊
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
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15
:
27
:
38
,
964
kyb_logger.py[line:
32
]INFOstart app...
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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
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14
15
:
27
:
47
,
644
kyb_logger.py[line:
36
]INFOcheck cancelBtn
2019
-
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15
:
27
:
49
,
442
kyb_logger.py[line:
46
]INFOcheck skipBtn
問題思考
前面我們已經實現了在代碼中增添 log，log也按照預期的采集到了，看似一切完美無瑕。但是該log配置的作用域也只是控制當前的腳本 。 然而一個自動化項目中通常有很多模塊腳本，難道我們需要每一個腳本都這樣配置嗎？ 元芳，你怎么看？
?
解決思路
回大人，以我跟隨大人多年的斷案經驗： 將這些日志配置的參數抽離出來，各個模塊需要使用則直接引用即可。
日志格式配置
將 log輸出格式，輸出路徑等參數抽離出來作為一個配置表，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
在需要調用的模塊增加如下代碼：
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)
該放在作用是從 ConfigParser格式的文件中讀取日志配置，同時如果當前腳本有配置log參數，則覆蓋當前log配置選項。
代碼實現
kyb_logconf.py
# coding=utf-
8
#
1
.先設置編碼，utf-
8可支持中英文，如上，一般放在第一行
#
2
.注釋：包括記錄創建時間，創建人，項目名稱。
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日志收集
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#
3
.導入模塊
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()
?小結
元芳，今天分享的知識快要結束，你給總結一下，把結案文書寫一下，交給我。元芳，你怎么看？日志的收集。
?好了好了，大人，元芳今天太累了，所以說出如此大逆不道的話，求大人原諒他，結案文書我稍后交給大人。
結案文書：
1.Logger是一個樹形層級結構
Logger可以包含一個或多個Handler和Filter，即Logger與Handler或Fitler是一對多的關系;
一個Logger實例可以新增多個Handler，一個Handler可以新增多個格式化器或多個過濾器，而且日志級別將會繼承。
?
?
2.Logging工作流程
logging模塊使用過程
- 第一次導入logging模塊或使用reload函數重新導入logging模塊，logging模塊中的代碼將被執行，這個過程中將產生logging日志系統的默認配置。
- 自定義配置(可選)。logging標準模塊支持三種配置方式: dictConfig，fileConfig，listen。其中，dictConfig是通過一個字典進行配置Logger，Handler，Filter，Formatter；fileConfig則是通過一個文件進行配置；而listen則監聽一個網絡端口，通過接收網絡數據來進行配置。當然，除了以上集體化配置外，也可以直接調用Logger，Handler等對象中的方法在代碼中來顯式配置。
- 使用logging模塊的全局作用域中的getLogger函數來得到一個Logger對象實例(其參數即是一個字符串，表示Logger對象實例的名字，即通過該名字來得到相應的Logger對象實例)。
- 使用Logger對象中的debug，info，error，warn，critical等方法記錄日志信息。
?
您的肯定就是我進步的動力。
如果你感覺還不錯，就請鼓勵一下吧！記得點波?
推薦?
哦！！！（點擊右邊的小球即可！(
^__^
) 嘻嘻……）
? ? ? ?個人公眾號? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 微信群 ?（微信群已滿100，可以加宏哥的微信拉你進群，請備注：進群）? ? ? ? ??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
?
?
?
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