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python自动化测试之异常及日志

python学习网 2018-11-01 06:00:04

　　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。 

  1.  logging之控制台输出 
    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')
logger = logging.getLogger(__name__)
#消息级别,五级
logger.debug("芹泽多摩雄") 
logger.info("真")
logger.warning("男")
logger.error("人")
logger.critical("！")

  2.   logging之文件输出

    import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
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)
logger.addHandler(handler)
logger.debug("芹泽多摩雄") 
logger.info("真")
logger.warning("男")
logger.error("人")
logger.critical("！")

    细心的盆友就会知道，其实以上两种方式其实是互通的，即实现日志记录输出的两种渠道，具体用那种，看具体场景。

  3. 将日志同时输出到控制台和文件中 
    import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
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)
 
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)

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

  4. 日志回滚 
    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("！")
  5. 多模块使用 
    #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'

  6. 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。

 

　　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： 
      try:
     <语句>
　　raise ValueError('参数错误')#手动抛出异常
except:
      print('异常说明')
    • 捕获制定异常： 
      try:
    <语句>
except (<异常名1>, <异常名2>, ...):

    print('异常说明')
#
try:
    <语句>
except <异常名1>:
    print('异常说明1')
except <异常名2>:
    print('异常说明2')
except <异常名3>:
    print('异常说明3')
else：
    print('没有异常，good')

finally:
    print('有没异常无所谓')
    • 万能异常： 
      try:
     <语句>
except Exception:
      print('异常说明')
    • 采用traceback模块查看异常： 
      try:
    block
except:
    traceback.print_exc()

#format_exc()返回字符串，print_exc()则直接给打印出来。即traceback.print_exc()与print(traceback.format_exc())效果是一样的。print_exc()还可以接受file参数直接写入到一个文件。比如：traceback.print_exc(file=open('tb.txt','w+'))
    • 更多的异常可参看API（https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#base-classes）

 

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