本文实例讲述了python自动化测试之异常及日志操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
为了保持自动化测试用例的健壮性,异常的捕获及处理,日志的记录对掌握自动化测试执行情况尤为重要,这里便详细的介绍下在自动化测试中使用到的异常及日志,并介绍其详细的用法。
一、日志
打印日志是很多程序的重要需求,良好的日志输出可以帮我们更方便的检测程序运行状态。Python标准库提供了logging模块,切记Logger从来不直接实例化,其好处不言而喻,接下来慢慢讲解Logging模块提供了两种记录日志的方式。
- logging之模块级别的函数方式记录日志
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | import logging #设置日志,包括filename、level、format、filemode、stream,其中format属性极其丰富,详情可查看API文档,这里只做简要介绍 logging.basicConfig(level = logging.INFO, format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' , datefmt = "%Y/%m%d %H%M%S" , filename = "log.txt" ) #消息级别,五级 logging.debug( "芹泽多摩雄" ) logging.info( "真" ) logging.warning( "男" ) logging.error( "人" ) logging.critical( "!" ) |
- logging之日志系统的四大组件(日志器、处理器、过滤器、格式器)方式记录日志
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | import logging # 生成日志实例,日志器 logger = logging.getLogger(__name__) #基本单元的配置(LEVER) logger.setLevel(level = logging.INFO) formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) #生成管道分支,处理器 handler_1 = logging.FileHandler( "log.txt" ) handler_2 = logging.StreamHandler() #自定义格式,格式器 handler_1.setFormater(formatter, “ % Y - % m - % d % H: % M: % S”) handler_2.setFormater(formatter, “ % Y - % m - % d % H: % M: % S”) #对接分支管道与源头,处理器 logger.addHandler(handler_1) logger.addHandler(handler_2) #层级结构,logger的名称是一个以'.'分割的层级结构,每个'.'后面的logger都是'.'前面的logger的children,通常配合过滤器一起使用 #过滤器 #。。。。保留 #开始记录 logger.debug( "芹泽多摩雄" ) logger.info( "真" ) logger.warning( "男" ) logger.error( "人" ) logger.critical( "!" ) |
- 细心的盆友又可以发现,可以发现,logging有一个日志处理的主对象,其他处理方式都是通过addHandler添加进去,这里采用logging.StreamHandler实现日志输出到流(控制台),也可以用FileHandler实现日志输出到文件
- 日志回滚
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) #定义一个RotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每个日志文件最大1K rHandler = RotatingFileHandler( "log.txt" ,maxBytes = 1 * 1024 ,backupCount = 3 ) rHandler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) rHandler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler) logger.addHandler(console) logger.debug( "芹泽多摩雄" ) logger.info( "真" ) logger.warning( "男" ) logger.error( "人" ) logger.critical( "!" ) |
- 多模块使用
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | #主模块 import logging import subModule logger = logging.getLogger( "mainModule" ) logger.setLevel(level = logging.INFO) handler = logging.FileHandler( "log.txt" ) handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) #子模块 import logging module_logger = logging.getLogger( "mainModule.sub" ) class SubModuleClass( object ): def __init__( self ): self .logger = logging.getLogger( "mainModule.sub.module" ) |
细心的盆友会再次发现其实对logger的命名很重要,首先在主模块定义了logger'mainModule',并对它进行了配置,子模块可以共享父logger的定义和配置,所谓的父子logger是通过命名来识别,任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger,例如'mainModule.sub'
- 事实上,纵使有继承配置或者自定义的配置日志功能,但实际中的大项目中还是略麻烦的,这里主要用到JSON或者yaml进行配置封装,这样加载该文件即可加载日志的配置,下回分解具体操作,最后来一发实例。
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二、异常
- 异常类型
- 内置异常:Python的异常处理能力是很强大的,它有很多内置异常,可向用户准确反馈出错信息。在Python中,异常也是对象,可对它进行操作。BaseException是所有内置异常的基类,但用户定义的类并不直接继承BaseException,所有的异常类都是从Exception继承,且都在exceptions模块中定义。
- 自定义异常:可以通过创建一个新的异常类拥有自己的异常,异常应该是通过直接或间接的方式继承自Exception类。比如创建了一个MyError类,基类为Exception,用于在异常触发时输出更多的信息。
- 异常捕获
- 发生异常时,我们就需要对异常进行捕获,然后进行相应的处理。python的异常捕获常用try...except...结构,把可能发生错误的语句放在try模块里,用except来处理异常,每一个try,都必须至少对应一个except。此外,与python异常相关的关键字主要有:try/except、pass、as(定义异常实例)、else、finally、raise。
- 捕获所有异常:
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