背景

        说到日志，无论是开发写代码还是写UI自动化测试，都离不开日志的记录，它能给我们在定位问题、缺陷时带来很大的方便。通常测试人员使用最多的方法就是用print来打印出日志和报错信息，但是对于一些项目比较大的项目，使用print就不是那么方便了。因为print打印出来的日志没有时间，不知道日志记录的位置，针对这种情况，我们可以使用python自带的logging模块，可以很好地解决上面问题。

环境准备

编译工具：pycharm
编程语言：python

日志级别

        在python提供的log模块，一共把日志级别分为5级,分别为:

1、Debug级是最详细的日志信息，典型的应用场场景是问题诊断。

2、INFO 信息详细程度仅次于DEBUG，通常只记录关键节点信息，用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作。

3、WARNING  当某些不期望的事情发生时记录的信息(如，磁盘可用空间较低)，但是此时应用程序还是正常运行的

4、ERROR 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息

5、CRITICAL 当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息

'''log的使用'''
import logging
 
logging.basicConfig(level=logging.INFO)  #设置logging的日志级别
logging.info('infor级调试信息')
logging.debug('debug级调试信息')
logging.warning('warning级调试信息')
logging.error('error级调试信息')
logging.critical('critical级调试信息')

        其中log日志级别程度逐次增高，默认情况下日志的级别是WARNING,低于WARNING级别的日志都不会被输出。

log日志级别设置

        上面说过log日志默认输出WARNING级别的，但是我想要输出INFO级的话就需要设置日志级别输出，在开始记录日志前可以使用logging.basicConfig方法来设定日志级别。

logging.basicConfig(level=logging.INFO)  #设置logging的日志级别为INFO
logging.info('输出info级调试信息')
logging.debug('输出debug级调试信息')
logging.warning('输出warning级调试信息')
logging.error('输出error级调试信息')

        通过设置logging日志级别为INFO后，输出结果如下：

Logging.basicConfig函数说明

        如果我们想要指定log日志输出的格式、保存路径的话，可以用logging.basicConfig函数来实现，其主要参数使用如下:
1、filename:指定日志说出目标文件的文件名，指定该设置项后日志信息就不会被输出到控制台了。
2、filemode：指定日志文件的打开模式，默认为‘a',需要注意的是，该选项要在filename指定时才有效
3、format:指定日志格式字符串，既指定日志输出时所包含的字段信息以及他们的顺序，logging模块定义的格式字段下面会列出
4、datefmt：指定日期/时间格式，需要注意的是，该选项要在format中包含时间字段%（asctime）s时才有效
5、level:指定日志器的日志级别
6、stream:指定日志输出目标stream,如sys.stdout,sys.stderr以及网络stream。需要说明的是，stream和filename不能同时提供，否则会引发ValueError异常
7、style:Python3.2中新添加的配置项，指定format格式字符串的风格，可取值为“%，{，$”,，默认是'%'。
8、handlers：Python3.3中新添加的配置项，该选项如果被指定，它应该是一个创建了多个handler的可迭代对象，这些handler将会被添加到root logger。需要说明的是：filename,stream和handlers这三个配置项只能有一个存在，不能同时出现2个或3个，否则会引发ValueError异常。

 

mport logging
my_format = '%(asctime)s-%(filename)s-%(module)s-%(lineno)d'  #log日志格式设置，打印当前时间，当前执行的程序名称，当前行号、模块。
logging.basicConfig(
    filename = 'my.log',    #日志文件名称
    level = logging.INFO,     #设置日志级别为INFO级
    format=my_format
)
logging.info('infor')
logging.debug('debug')
logging.warning('warning')
logging.error('error')
logging.critical('critical')

运行代码后打开my,log可以看到记录的log信息。

Logging模块的格式化字符串

        对个这个格式，我们可以一起使用，每个格式之间需要使用”-”进行连接,如:
my_format = '%(asctime)s-%(filename)s-%(module)s-%(lineno)d'

Log处理器

        什么是log处理器，我的理解就是把记录生成的log日志进行处理的过程，它就像一个搬运工一样，不生产、制造产品，只负责把物品搬运到指定的位置。Python自己内置了很多的处理器，常见的有:
1、StreamHandler标准流处理器，将消息发送到标准输出流、错误流
2、FileHandler文件处理器，将消息发送到文件
3、RotatingFileHandler文件处理器，文件达到指定大小后，启用新文件存储日志。
4、TimedRotatingFileHandler文件处理器，日志以特定的时间间隔轮换日志文件。

例如:
import logging
from logging import StreamHandler
from logging import FileHandler
 
logger = logging.getLogger(__name__)
 
# 设置为DEBUG级别
logger.setLevel(logging.DEBUG)
 
# 标准流处理器，设置的级别为WARAING
stream_handler = StreamHandler()
stream_handler.setLevel(logging.WARNING)
logger.addHandler(stream_handler)
 
# 文件处理器，设置的级别为INFO
file_handler = FileHandler(filename="test.log")
file_handler.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(file_handler)
 
logger.debug("this is debug")
logger.info("this is info")
logger.error("this is error")
logger.warning("this is warning")

 总结

        以上就是logging日志的基本使用方法，相信掌握以上方法可以帮助我们更好地理解日志的输出、打印和选择，在今后的UI自动化中不局限于仅仅使用print打印，还可以用logging模块来系统地记录报错信息，定位问题更加方便！