Python日志采集代码详解_python_

通常在前期调试代码的时候，我们会使用print在IDE控制台打印一些信息，判断运行情况。但在运行整个自动化测试项目的过程中，通过print打印信息的方式获取运行情况显然行不通。
这时就需要收集日志，每次运行后通过查看日志来获取项目运行情况。那么我们该如何获取日志？

一，日志概述

1，日志作用

在项目开发或测试过程中，项目运行一旦出现问题，记录日志信息就显得尤为重要。主要通过日志来定位问题，就好比侦探人员要根据现场留下的线索来推断案情。

2，日志级别

• 代码在运行的过程中会出现不同的情况，如调试信息、警告信息、报错等，那么采集日志时就需要对这些日志区分级别管理，这样才能更精确地定位问题。日志级别一般分类如下（以严重程度递增排序）：

• 日志级别排序为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG

日志采集时设置低级别的日志，能采集到更高级别的日志，但不能采集到更低级别的日志。

例如：设置的日志级别为info级别，就只能采集到info、warning、error、critical级别的日志，不能采集到debug级别的日志。设置的日志级别为debug级别的话则能采集到所有级别的日志。默认设置级别为WARNING。

• 在自动化测试项目中，通常在一般情况时使用info日志，预计报错则使用error日志。

3，日志格式

将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+日志级别+日志具体信息的日志格式。如果输出的日志信息杂乱无章，就不利于问题的定位。如下所示就是日志格式化输出，非常便于阅读查看。

2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:7] DEBUG this is debug message.
2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:9] INFO this is info message.
2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:11] WARNING this is warning message.
2020-09-30 10:45:05,120 logging_test.py[line:13] ERROR this is error message.
2020-09-30 10:45:05,120 logging_test.py[line:15] CRITICAL this is critical message.

4，日志位置

通常，在一个项目中会有很多的日志采集点，日志采集点的设置必须结合业务来确定。

比如在执行修改登录密码用例前插入“开始执行修改登录密码用例...”的日志信息。再比如在登录代码执行前可以插入“准备登录...”日志信息。

如果在登录完成后，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。

二，logging模块

1，简介

logging为python自带的日志模块，提供了通用的日志系统，包括不同的日志级别。logging可使用不同的方式记录日志，如使用文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等方式记录。通常情况下，我们使用文件记录日志信息，文件格式一般为.txt或.log文件。

2，文档

详细内容可查看logging模块官方文档，使用时需要导入：

import logging

三，logging第一种使用方法：简单配置使用

1，使用方法

logging.basicConfig(**kwargs)

2，basicConfig()部分参数说明

filename指定日志名称或完整路径，如：E:/app-ui-autotest/log/log.txt

filemode指定打开文件的模式（如果文件打开模式未指定，则默认为'a'）

常见的文件读写方式：

• w 以写的方式打开
• W 清空后写入（文件已存在）
• r 以读的方式打开
• a 以追加模式打开（即在文件原有的数据后面添加）

format指定日志输出格式

level将根记录器级别设置为指定级别

3，示例1：日志打印至控制台

# -*- coding:utf-8 -*- # @author: 给你一页白纸 import logging logging.basicConfig(filename='./log.txt', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s') logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') logging.error('This is error message') logging.critical('This is critical message')

控制台输出结果：

2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:7] DEBUG This is debug message.
2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:9] INFO This is info message.
2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:11] WARNING This is warning message.
2020-09-30 10:45:05,120 logging_test.py[line:13] ERROR This is error message.
2020-09-30 10:45:05,120 logging_test.py[line:15] CRITICAL This is critical message.

4，示例2：日志保存至文件

logging.basicConfig(filename='log.txt', level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s') logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') logging.error('This is error message') logging.critical('This is critical message')

输出格式：

2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:9] INFO This is info message.
2020-09-30 10:45:05,119 logging_test.py[line:11] WARNING This is warning message.
2020-09-30 10:45:05,120 logging_test.py[line:13] ERROR This is error message.
2020-09-30 10:45:05,120 logging_test.py[line:15] CRITICAL This is critical message.

注意：

• 相较于控制台打印日志，文件保存日志的区别在于basicConfig()方法中加入了filename参数（即文件的完整路径）。
• 保存日志至文件示例中，因为参数level=logging.INFO，所以DEBUG级别的日志未输出

四，logging的第二种使用方式：日志流处理流程

1，logging四大组件介绍

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。

2，Logger 记录器

使用日志流采集日志时，须先创建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WARNING，Handler和Formatter），然后做以下三件事：

• 为程序提供记录日志的接口
• 根据过滤器设置的级别对日志进行过滤
• 将过滤后的日志根据级别分发给不同handler

3，Handler 处理器

Handler处理器作用是，将日志记录发送至合适的路径。如发送至文件或控制台，此时需要使用两个处理器，用于输出控制台的处理器，另一个是用于输出文件的处理器。通过 addHandler() 方法添加处理器 。常用的处理器类型有以下两种：

3.1，StreamHandler

• 将日志信息发送至sys.stdout、sys.stderr或任何类似文件流对象，如在Pycharm IDE上显示的日志信息。
• 构造函数为：StreamHandler(strm)。参数strm是一个文件对象，默认是sys.stderr。

3.2，FileHandler

• 将日志记录输出发送至磁盘文件。 它继承了StreamHandler的输出功能，不过FileHandler会帮你打开这个文件，用于向一个文件输出日志信息。
• 构造函数为：FileHandler(filename, mode)。参数filename为文件名（文件完整路径），参数mode为文件打开方式，默认为'a'即在文末追加。

自动化测试使用这两种类型就够了，其他还有RotatingFileHandler、TimedRotatingFileHandler、NullHandler等处理器，有兴趣可以查找资料了解。

4，Filter 过滤器

顾名思义是用于过滤，Handlers 与 Loggers 使用 Filters 可以完成比级别更复杂的过滤。不多做介绍，有兴趣可以查找资料了解。

5，Formatter 格式化器

Formatter用于设置日志的格式与内容，默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S，更多格式如下：

6，使用示例：将日志输出至控制台，同时保存至文件

根据logging的模块化来编写代码，思路参考如下。

目录结构

logging_test.py

# -*- coding:utf-8 -*- # @author: 给你一页白纸 import logging # 第一步，创建日志记录器 # 1，创建一个日志记录器logger logger = logging.getLogger() # 2，设置日志记录器的日志级别，这里的日志级别是日志记录器能记录到的最低级别，区别于后面Handler里setLevel的日志级别 logger.setLevel(logging.DEBUG) # 第二步，创建日志处理器Handler
                
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