如果想從頭學起接口自動化測試,可以去看看這個系列的文章哦!
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logging模塊介紹
前言:我們之前運行代碼時都是將日志直接輸出到控制台,而實際項目中常常需要把日志存儲到文件,便於查閱,如運行時間、描述信息以及錯誤或者異常發生時候的特定上下文信息。
Python中自帶的logging模塊提供了標准的日志接口,在debug時使用往往會事半功倍。為什么不直接使用print去輸出呢?這種方式對簡單的腳本來說有用,對於復雜的系統來說相當於一個花瓶擺設,大量的print輸出很容易被遺忘在代碼里,並且print是標准輸出,這很難從一堆信息里去判斷哪些是你需要重點關注的。
logging的優勢就在於可以控制日志的級別,把不需要的信息進行過濾,且可以決定它輸出到什么地方、如何輸出,還可以通過控制等級把特定等級的信息輸出到特定的位置等。logging一共分為四個部分:
- 📘 Loggers:日志收集器,可供程序直接調用的接口,app通過調用提供的api來記錄日志
- 📔 Handlers:日志處理器, 決定將日志記錄分配至正確的目的地
- 📙 Filters:日志過濾器,對日志信息進行過濾, 提供更細粒度的日志是否輸出的判斷
- 📒 Formatters:日志格式器,制定最終記錄打印的格式布局
日志等級
logging將logger的等級划分成5個level,由低到高分別是DEBUG、INFO、WARNING、ERROE、CRITICAL,默認是WARNING級別,CRITICAL最高,相關等級說明如下:
Level | 說明 |
---|---|
DEBUG | 輸出詳細的運行信息,主要用於調試,追蹤問題時使用 |
INFO | 輸出正常的運行的信息,一切按預期進行的情況 |
WARNING | 一些意想不到的或即將會發生的情況,比如警告:內存空間不足,但不影響程序運行 |
ERROR | 由於某些問題,程序的一些功能會受到影響,還可以繼續運行 |
CRITICAL | 一個嚴重的錯誤,表明程序本身可能無法繼續運行 |
這些等級的日志中低包含高,比如INFO,會收集INFO及以上等級的日志,DEBUG等級的日志將不進行收集。下面我們來輸出這5個等級的日志:
import logging
"""
logging模塊默認收集的日志是warning以上等級的
"""
a = 100
logging.debug(a)
logging.info('這是INFO等級的信息')
logging.warning('這是WARNING等級的信息')
logging.error('這是ERROR等級的信息')
logging.critical('這是CRITICAL等級的信息')
輸出結果:
C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
WARNING:root:這是WARNING等級的信息
ERROR:root:這是ERROR等級的信息
CRITICAL:root:這是CRITICAL等級的信息
Process finished with exit code 0
日志收集器
日志是怎么被收集和輸出的呢?答案就是日志收集器,設置一個收集器,把指等級的日志信息輸出到指定的地方,控制台或文件等,其工作過程大致如下:

logging中默認的日志收集器是root,收集等級默認是WARNING,我們可以通過setLevel來改變它的收集等級。
# 獲取默認的日志收集器root
my_log = logging.getLogger()
# 設置默認的日志收集器等級
my_log.setLevel("DEBUG") # 日志將全部被收集
a = 100
logging.debug(a)
logging.info('這是INFO等級的信息')
logging.warning('這是WARNING等級的信息')
logging.error('這是ERROR等級的信息')
logging.critical('這是CRITICAL等級的信息')
輸出結果:
C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
DEBUG:root:100
INFO:root:這是INFO等級的信息
WARNING:root:這是WARNING等級的信息
ERROR:root:這是ERROR等級的信息
CRITICAL:root:這是CRITICAL等級的信息
Process finished with exit code 0
除了使用默認的日志收集器,我們也可以自己創建一個收集器logging.getLogger,如下:
import logging
my_logger = logging.getLogger('my_logger') # 創建logging對象
my_logger.setLevel('INFO') # 設置日志收集等級
a = 100
logging.debug(a)
logging.info('這是INFO等級的信息')
logging.warning('這是WARNING等級的信息')
logging.error('這是ERROR等級的信息')
logging.critical('這是CRITICAL等級的信息')
輸出結果:
C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
WARNING:root:這是WARNING等級的信息
ERROR:root:這是ERROR等級的信息
CRITICAL:root:這是CRITICAL等級的信息
Process finished with exit code 0
日志處理器
上面例子中設置的收集器都是輸出到控制台,除此我們還可以輸出到文件中。
Handlers(處理器)的作用就是將logger發過來的信息進行准確地分配,送往正確的地方。比如,送往控制台、文件或者是兩者。它決定了每個日志收集器的行為,是創建收集器之后需要配置的重點區域。每個Handler同樣有一個日志級別,一個logger可以擁有多個handler也就是說logger可以根據不同的日志級別將日志傳遞給不同的handler。當然也可以相同的級別傳遞給多個handler,這就根據需求來靈活的配置了。
下面實例中設置了兩個handler,一個是輸出到控制台,一個是輸出到文件中。關鍵代碼:
logging.StreamHandler
:輸出到控制台的處理器logging.FileHandler
:輸出到文件的處理器addHandler
:添加處理器removeHandler
:移除處理器
import logging
my_logger = logging.getLogger('my_logger')
my_logger.setLevel('INFO')
# 創建一個輸出到控制台的處理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR") # 設置處理器的輸出等級
my_logger.addHandler(sh) # 將處理器綁定到日志收集器上
# 創建一個輸出到文件的處理器
fh = logging.FileHandler("logs.logs", encoding="utf8")
fh.setLevel("INFO")
my_logger.addHandler(fh)
# my_logger.removeHandler(fh) # 移除處理器
a = 100
my_logger.debug(a)
my_logger.info('這是INFO等級的信息')
my_logger.warning('這是WARNING等級的信息')
my_logger.error('這是ERROR等級的信息')
my_logger.critical('這是CRITICAL等級的信息')
運行結果:
C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
這是ERROR等級的信息
這是CRITICAL等級的信息
Process finished with exit code 0

日志過濾器
Filters可以實現比level更復雜的過濾功能,限制只有滿足過濾規則的日志才會被輸出。比如我們定義了filter = logging.Filter('A.B')
,並將這個Filter添加到了一個Handler上,則使用該Handler的Logger中只有名字帶A.B前綴的Logger才能輸出其日志。下面是一個簡單實例:
import logging
# 這是logger1
my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')
# 這是logger2
my_logger2 = logging.getLogger('A.B')
my_logger2.setLevel('INFO')
# 創建一個處理器,兩個logger都使用這個處理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(sh)
my_logger2.addHandler(sh)
# 創建一個過濾器綁到處理器上
my_filter = logging.Filter(name='A.B')
sh.addFilter(my_filter) # 把過濾器添加到處理器上
# sh2.removeFilter(my_filter) # 移除過濾器
my_logger.debug('這是logger1-DEBUG等級的信息')
my_logger.info('這是logger1-INFO等級的信息')
my_logger.warning('這是logger1-WARNING等級的信息')
my_logger.error('這是logger1-ERROR等級的信息')
my_logger.critical('這是logger1-CRITICAL等級的信息')
my_logger2.debug('這是logger2-DEBUG等級的信息')
my_logger2.info('這是logger2-INFO等級的信息')
my_logger2.warning('這是logger2-WARNING等級的信息')
my_logger2.error('這是logger2-ERROR等級的信息')
my_logger2.critical('這是logger2-CRITICAL等級的信息')
因為只有logger2滿足過濾器的條件,因此只會輸出logger2的日志,運行結果如下:
C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
這是logger2-ERROR等級的信息
這是logger2-CRITICAL等級的信息
Process finished with exit code 0
filter方法用於具體控制傳遞的record記錄是否能通過過濾,如果該方法返回值為0表示不能通過過濾,非0表示可以通過過濾。
日志格式器
顧名思義,對日志進行格式化,因為常規的日志輸出並不直觀美觀,通過美化日志的輸出格式,可以讓我們閱讀起來更加舒服。
format常用格式如下:
%(name)s
: 打印收集器名稱%(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,其實就是sys.argv[0]%(filename)s
: 打印當前執行程序名%(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
import logging
my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')
# 創建一個處理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(sh)
# 設置一個格式,並設置到處理器上
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
sh.setFormatter(formatter)
my_logger.debug('這是logger1-DEBUG等級的信息')
my_logger.info('這是logger1-INFO等級的信息')
my_logger.warning('這是logger1-WARNING等級的信息')
my_logger.error('這是logger1-ERROR等級的信息')
my_logger.critical('這是logger1-CRITICAL等級的信息')
運行結果:
C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
2020-08-01 18:28:43,645 - [test.py-->line:17] - ERROR: 這是logger1-ERROR等級的信息
2020-08-01 18:28:43,645 - [test.py-->line:18] - CRITICAL: 這是logger1-CRITICAL等級的信息
Process finished with exit code 0
日志滾動
如果你用 FileHandler 存儲日志,文件的大小會隨着時間推移而不斷增大,最終有一天它會占滿你所有的磁盤空間。Python 的 logging 模塊提供了兩個支持日志滾動的 FileHandler
類,分別是 RotatingFileHandler 和 TimedRotatingFileHandler,它就可以解決這個尷尬的問題。
- 🍬 RotatingFileHandler 的滾動時刻是日志文件的大小達到一定值,當達到指定值的時候,RotatingFileHandler會將日志文件重命名存檔,然后打開一個新的日志文件。
- 🍬 TimedRotatingFileHandler 是當某個時刻到來時就進行滾動,同 RotatingFileHandler 一樣,當滾動時機來臨時,TimedRotatingFileHandler 會將日志文件重命名存檔,然后打開一個新的日志文件。
在實際應用中,我們通常會根據時間進行滾動,以下實例也以時間滾動為例,按大小滾動的同理:
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')
# 創建一個處理器,使用時間滾動的文件處理器
log_file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename='log.log', when='D', interval=1, backupCount=10)
# log_file_handler.suffix = "%Y-%m-%d"
# log_file_handler.extMatch = re.compile(r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}.log$")
log_file_handler.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(log_file_handler)
# 設置一個格式,並設置到處理器上
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
log_file_handler.setFormatter(formatter)
my_logger.debug('這是logger1-DEBUG等級的信息')
my_logger.info('這是logger1-INFO等級的信息')
my_logger.warning('這是logger1-WARNING等級的信息')
my_logger.error('這是logger1-ERROR等級的信息')
my_logger.critical('這是logger1-CRITICAL等級的信息')
參數說明:
filename
:日志文件名;when
:是一個字符串,用於描述滾動周期的基本單位,字符串的值及意義如下:- S - Seconds
- M - Minutes
- H - Hours
- D - Days
- midnight - roll over at midnight
- W{0-6} - roll over on a certain day; 0 - Monday
interval
: 滾動周期,單位由when指定,比如:when='D',interval=1,表示每天產生一個日志文件;backupCount
: 表示日志文件的保留個數;
除了上述參數之外,TimedRotatingFileHandler還有兩個比較重要的成員變量,它們分別是suffix和extMatch。suffix是指日志文件名的后綴,suffix中通常帶有格式化的時間字符串,filename和suffix由“.”連接構成文件名(例如:filename="test", suffix="%Y-%m-%d.log",生成的文件名為test.2020-08-01.log。extMatch是一個編譯好的正則表達式,用於匹配日志文件名的后綴,它必須和suffix是匹配的,如果suffix和extMatch匹配不上的話,過期的日志是不會被刪除的。比如,suffix=“%Y-%m-%d.log”, extMatch的只能是re.compile(r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}.log$")。默認情況下,在TimedRotatingFileHandler對象初始化時,suffxi和extMatch會根據when的值進行初始化:
S:suffix="%Y-%m-%d_%H-%M-%S",extMatch=r"\^d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}-\d{2}-\d{2}";
M:suffix="%Y-%m-%d_%H-%M",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}-\d{2}";
H:suffix="%Y-%m-%d_%H",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}";
D:suffxi="%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";
MIDNIGHT:"%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";
W:"%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";
如果對日志文件名沒有特殊要求的話,可以不用設置suffix和extMatch,如果需要,一定要讓它們匹配上。
模塊封裝
一次封裝,一勞永逸,之后直接調用即可,封裝內容按需。
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
class MyLogger(object):
@staticmethod
def create_logger():
my_logger = logging.getLogger("my_logger")
my_logger.setLevel("DEBUG")
# 控制台處理器
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(stream_handler)
# 使用時間滾動的文件處理器
log_file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename='log.log', when='D', interval=1, backupCount=10)
log_file_handler.setLevel("INFO")
my_logger.addHandler(log_file_handler)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
stream_handler.setFormatter(formatter)
log_file_handler.setFormatter(formatter)
return my_logger