pytest 日志模块的简单介绍

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#python #logging #pytest #日志 #四大组件

1.日志的作用

在程序中，日志主要的作用有：

  • 程序调试
  • 了解程序运行是否正常
  • 故障分析与问题定位
  • 用户行为分析

2.日志的等级

主要分为5种：

  • DEBUG：最详细的日志信息
  • info：仅次于DEBUG，通常是只记录关键节点信息、
  • WARNING：当某些不期望的事情发生时记录的信息，但是此时应用程序还是能正常运行
  • ERROR：由于一个严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
  • 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
    代码如下：
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("info")
logging.debug("debug")
logging.warning("warning")
logging.error("error")
logging.critical("critical")

导入logging模块，在该模块中设置了每个等级级别分数，critical是最高的，在上面代码中，若不设置level=logging.INFO，默认是WARNING，可用basicConfig设置级别。上面代码输出如下：

CRITICAL = 50
FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30
WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0

输出：
第一列是日志级别，第二列是执行的用户，第三列是打印的信息

INFO:root:info
WARNING:root:warning
ERROR:root:error
CRITICAL:root:critical

3.logging模块的使用

logging模块使用有两种方式：

  1. 使用logging提供的模块级别的函数
  2. 使用Logging日志系统的四大组件

3.1 logging模块常用函数

在这里插入图片描述

3.2.logging模块的四大组件

  • loggers：提供应用程序代码直接使用的接口
  • handlers：用于将日志记录发送到指定的目的位置
  • filters：提供更细粒度的日志过滤功能，用于决定哪些日志将会被输出
  • formatters：用于控制日志信息的最终输出格式
Pytest设置日志
C'mon的博客
07-29 585
如果您需要自定义日志格式，可以使用logging或loguru的配置选项。例如，使用logging在 pytest 中，您可以使用内置的日志功能来记录测试过程中的信息。通过命令行参数和配置文件，您可以控制日志级别和输出位置。如果您需要更高级的日志管理功能，可以考虑使用插件。
pytest日志显示
木子馋喵的知识杂货铺
01-06 1253
log_file_format = %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s # 文件日志格式。log_cli_format = %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s # 日志格式。log_file_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S # 文件日期格式。log_cli_date_format = %Y-%m-%d %H:%M:%S # 日期格式。文件设置全局日志配置，省去手动编写。
pytest日志设置
m0_75191567的博客
07-16 556
先把日志代码放上，后面再将如何将日志集成到框架和测试报告中。
pytest日志总结
0.85度的博客
11-21 1002
pytest日志分为两类： 一、终端（控制台）打印的日志 1、指定-s，脚本中print打印出的信息会显示在终端； 2、pytest打印的summary信息，这部分是pytest 的默认输出（例如测试结果PASSED, FAILED, SKIPPED, warnings等）的，通常是直接打印到终端，而不是通过 logging 记录。 二、使用logging模块打印的信息
Pytest 记录日志输出到控制台和写入文件
止语的博客
06-09 3672
日志记录器的重要性在于可以随时设置不同级别的日志，python内置的日志记录器分类了5类的日志级别。此级别捕获所有消息，无论其严重性如何。此级别用于任何可以帮助识别潜在问题的内容，例如变量值或程序执行的步骤。此级别用于确认事情是否按预期工作。此级别表示发生了意外情况，或者在不久的将来可能会出现一些问题（例如“磁盘空间不足”）。但是，该软件仍按预期工作。此级别表示存在更严重的问题，导致软件无法执行某项功能。此级别表示一个非常严重的错误，可能会阻止程序继续运行。
Python 领域中 pytest 的日志记录配置
Python编程之道的博客
04-25 1144
在 Python 测试框架中，pytest 是一个功能强大且广泛使用的工具。日志记录在测试过程中起着至关重要的作用，它可以帮助开发人员和测试人员快速定位问题、了解测试执行的详细情况。本文的目的是全面介绍 pytest 的日志记录配置，包括如何设置日志级别、日志格式、日志输出位置等。范围涵盖了从基础的日志配置到高级的自定义配置，适用于不同经验水平的 Python 开发者和测试人员。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，让读者对 pytest 日志记录有一个基本的认识；
python+pytest接口自动化(15)-日志管理模块loguru简介.doc
07-13
Python 日志管理模块 Loguru 简介 Loguru 是一个 Python 第三方日志管理模块，相比 Python 自带的日志管理模块 logging，它更加简便易用且功能强大。Loguru 可以避免 logging 的繁琐配置，并且可以简单地避免在多...
pytest生成pytest-html报告并追加日志
qiniana的博客
12-24 428
在生成的Pytest-html中可以显示自定义的日志
pytest合集（12）— 日志管理
个人博客
08-26 6690
默认情况，pytest会自动捕获WARNING级别或更高级别的日志消息（log）、标准输出（stdout）和标准错误输出（stderr），并将每个失败的测试或者发生异常的测试捕获到的日志内容逐个输出到控制台，成功的测试则不输出。 可以通过--show capture命令行选项配置此行为。
Pytest自动化测试框架 —— 日志管理
HSS919的博客
05-05 1329
pytest框架中，日志的管理无需像logging日志管理那样繁琐的设置和使用。学过Python logging模块的应该都知道需要配置，创建记录器，创建处理器等步骤，这里不再赘述细节。pytest框架中，只需要将配置写入到pytest.ini文件中，在用例中直接导入logging，创建对象就可以直接使用。
pytest简易教程（26）：pytest中日志配置
全栈测试笔记
02-23 490
pytest简易教程汇总，详见：https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/17982846 日志格式配置 pytest.ini，内容包含terminal和日志文件 [pytest] addopts = --capture=no ;日志开关 true/false、1/0 log_cli = 1 ;输出到terminal ;日志级别 log_cli_level...
Pytest管理日志
最新发布
qq_63644501的博客
08-05 574
启用了才是终端输出，日志级别将显示颜色，通过add_color)level()，支持更改默认颜色为自定义日志级别设置颜色。
Pytest----如何正确的配置使用日志功能
redrose2100的博客
12-06 1694
本文详细介绍了推荐的日志配置使用
pytest-log
qq_40188204的博客
07-20 768
问题1：我们在运行测试用例的时候如何记录测试的log，如何使用？问题2：我写的函数，为了方便log记录，但是在pytest运行时，会兼容pytest且不会重复记录，怎么解决？
Pytest精通指南（20）日志收集器配置
weixin_54217348的博客
04-19 1173
想要深入了解pytest，成为Python测试领域的大佬吗？本教程系列将带你从零开始，逐步掌握pytest的核心知识和高级技巧。无论你是初学者还是进阶者，都能在这里找到适合自己的突破点。开启pytest学习之旅，为自动化测试工作扬帆起航！
pytest-日志配置
ljsykf的博客
12-29 1451
如果想要在run测试用例时，打印出由python的logging的日志，可以在pytest中进行相应的配置pytest可以将日志输出到控制台或者文件中，分别对应不同的配置项pytest的日志配置文件主要在pytest.ini文件中进行配置，包括配置日志的格式，时间格式等。
python+pytest接口自动化测试--日志记录
m0_63701490的博客
05-07 257
测试接口自动化日志记录
使用--log-file保存pytest的运行日志
0.85度的博客
11-15 810
使用--log-file记录pytest的运行日志，可以配置日志的几倍、格式、打印时间
pytest学习笔记--接口自动化测试基础之日志封装学习
qq_45147989的博客
06-22 1624
logger.setLevel(level)方法配置过滤日志级别 根据源码可以看到参数level可以使int类型或者string类型， 以debug级别为例，level写int类型： ； level写str类型：这种比较直观 级别(高到低)：CRITICAL、ERROR、WARNING、INFO、DEBUG、NOTSET； 对应int：、、、、、handler对象负责根据日志级别分配日志消息的最终流向。Logger对象默认不包含handler对象，但是可用通过addHandler()方法添加。举例一个应用场
pytest日志封装
06-29
在 pytest 测试框架中，封装日志功能可以通过自定义日志收集器和配置机制来实现，以提升日志的可读性、结构化程度以及便于后续分析。以下是一种可行的日志功能封装方式： ### 1. 封装日志收集器 可以在 `conftest.py` 文件中使用 pytest 提供的钩子函数 `pytest_configure` 和 `pytest_runtest_makereport` 来动态配置日志路径并记录测试过程中的异常信息。 例如，通过 `pytest_configure` 动态生成日志文件路径，并结合 Python 标准库 `logging` 模块进行日志格式设置： ```python import logging import os from datetime import datetime def pytest_configure(config): # 创建 log 存储目录 log_dir = os.path.join(config.rootdir, 'log') if not os.path.exists(log_dir): os.makedirs(log_dir) # 动态生成日志文件名 time_now = datetime.now().strftime('%Y_%m_%d_%H_%M_%S') log_file = os.path.join(log_dir, f'{time_now}.log') # 配置日志系统 logging.basicConfig( filename=log_file, level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # 可选：将日志输出到控制台 console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') console_handler.setFormatter(formatter) logging.getLogger('').addHandler(console_handler) ``` 上述代码实现了日志路径的动态配置，并统一了日志输出格式。 ### 2. 记录测试失败信息 使用 `pytest_runtest_makereport` 钩子函数捕获测试失败时的异常信息，并将其结构化为 JSON 格式写入日志文件： ```python import json def pytest_runtest_makereport(item, call): outcome = item.ihook.pytest_runtest_make_report(item=item, call=call) if call.when == "call" and outcome.excinfo is not None: msg = { "module": item.location[0], "function": item.name, "line": item.location[1], "message": str(outcome.excinfo.value).replace("\n", ":") } logging.error(json.dumps(msg, indent=4, ensure_ascii=False)) return outcome ``` 该方法会在每次测试用例执行失败时，将模块名、函数名、错误行号及异常信息以结构化的 JSON 格式写入日志文件中[^2]。 ### 3. 日志管理与封装建议 为了进一步增强日志管理的灵活性和可扩展性，可以考虑将日志功能封装为一个独立的模块，如 `logger.py`： ```python # logger.py import logging class TestLogger: def __init__(self, name="test_logger"): self.logger = logging.getLogger(name) self.logger.setLevel(logging.INFO) def info(self, message): self.logger.info(message) def error(self, message): self.logger.error(message) def warning(self, message): self.logger.warning(message) ``` 然后在 `conftest.py` 中调用该模块： ```python from logger import TestLogger test_logger = TestLogger() def pytest_runtest_setup(item): test_logger.info(f"Setting up {item.name}") def pytest_runtest_teardown(item, nextitem): test_logger.info(f"Tearing down {item.name}") ``` 通过这种方式，可以将日志逻辑从测试框架中解耦，便于维护和复用。
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