日志概述
1、日志作用
在项目开发或测试过程中，项目运行一旦出现问题，记录日志信息就显得尤为重要。主要通过日志来定位问题，就好比侦探人员要根据现场留下的线索来推断案情。
2、日志级别
代码在运行的过程中会出现不同的情况，如调试信息、警告信息、报错等，那么采集日志时就需要对这些日志区分级别管理，这样才能更精确地定位问题。
日志级别一般分类如下（以严重程度递增排序）：
| 级别 | 何时使用 |
|---|---|
| DEBUG | 调试信息，也是最详细的日志信息 |
| INFO | 证明事情按预期工作 |
| WARNING | 表明发生了一些意外，或不久的将来会发生问题（如磁盘满了），软件还是正常工作 |
| ERROR | 由于更严重的问题，软件已经不能执行一些工作了 |
| CRITICAL | 严重错误，表明软件已经不能继续运行了 |
日志级别排序为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG
日志采集时设置低级别的日志，能采集到更高级别的日志，但不能采集到更低级别的日志。
例如：设置的日志级别为info级别，就只能采集到info、warning、error、critical级别的日志，不能采集到debug级别的日志。设置的日志级别为debug级别的话则能采集到所有级别的日志。默认设置级别为WARNING。
在自动化测试项目中，通常在一般情况时使用info日志，预计报错则使用error日志。
3、日志格式
将日志格式化是为了提高日志的可阅读性，比如：时间+模块+行数+日志级别+日志具体信息 的日志格式。如果输出的日志信息杂乱无章，就不利于问题的定位。如下所示就是日志格式化输出，非常便于阅读查看。
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:7] DEBUG this is debug message.
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:9] INFO this is info message.
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:11] WARNING this is warning message.
2023-08-08 10:45:05,120 logging_test.py[line:13] ERROR this is error message.
2023-08-08 10:45:05,120 logging_test.py[line:15] CRITICAL this is critical message.
4、日志位置
通常，在一个项目中会有很多的日志采集点，日志采集点的设置必须结合业务来确定。
比如在执行修改登录密码用例前插入“开始执行修改登录密码用例…”的日志信息。再比如在登录代码执行前可以插入“准备登录…”日志信息。
如果在登录完成后，再设置登录的提示日志就会给人造成误解，无法判断到底是登录之前的问题还是登录之后的问题，因此日志采集点的位置很重要。
logging 日志模块
logging为python自带的日志模块，提供了通用的日志系统，包括不同的日志级别。
logging可使用不同的方式记录日志，如使用文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等方式记录。通常情况下，我们使用文件记录日志信息，文件格式一般为.txt或.log文件。
logging 第一种使用方法
简单配置使用
1、使用方法
logging.basicConfig(**kwargs)
2、basicConfig()部分参数说明
filename 指定日志名称或完整路径，如：E:/app-ui-autotest/log/log.txt
filemode 指定打开文件的模式（如果文件打开模式未指定，则默认为’a’）
常见的文件读写方式：
w 以写的方式打开；
W 清空后写入（文件已存在）；
r 以读的方式打开；
a 以追加模式打开（即在文件原有的数据后面添加）；
format 指定日志输出格式；
level 将根记录器级别设置为指定级别
3、示例1：
日志打印至控制台
import logging
logging.basicConfig(filename='./log.txt', level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d]
%(levelname)s %(message)s')
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')
logging.error('This is error message')
logging.critical('This is critical message')
控制台输出结果：
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:7] DEBUG This is debug message.
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:9] INFO This is info message.
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:11] WARNING This is warning message.
2023-08-08 10:45:05,120 logging_test.py[line:13] ERROR This is error message.
2023-08-08 10:45:05,120 logging_test.py[line:15] CRITICAL This is critical message.
4、示例2
日志保存至文件
logging.basicConfig(filename='log.txt', level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')
logging.error('This is error message')
logging.critical('This is critical message')
输出格式：
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:9] INFO This is info message.
2023-08-08 10:45:05,119 logging_test.py[line:11] WARNING This is warning message.
2023-08-08 10:45:05,120 logging_test.py[line:13] ERROR This is error message.
2023-08-08 10:45:05,120 logging_test.py[line:15] CRITICAL This is critical message.
注意：
相较于控制台打印日志，文件保存日志的区别在于basicConfig()方法中加入了filename参数（即文件的完整路径）。
保存日志至文件示例中，因为参数level=logging.INFO，所以DEBUG级别的日志未输出
logging 第二种使用方法
日志流处理流程
1、logging四大组件介绍
logging模块包括Logger，Handler，Filter，Formatter四个部分。
Logger 记录器，用于设置日志采集。
Handler 处理器，将日志记录发送至合适的路径。
Filter 过滤器，提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录。
Formatter 格式化器，指明了最终输出中日志的格式。
2、Logger 记录器
使用日志流采集日志时，须先创建Logger实例，即创建一个记录器（如果没有显式的进行创建，则默认创建一个root logger，并应用默认的日志级别WARNING，Handler和Formatter）
然后做以下三件事：
为程序提供记录日志的接口；
根据过滤器设置的级别对日志进行过滤；
将过滤后的日志根据级别分发给不同handler；
3、Handler 处理器
Handler处理器作用是，将日志记录发送至合适的路径。如发送至文件或控制台，此时需要使用两个处理器，用于输出控制台的处理器，另一个是用于输出文件的处理器。通过 addHandler() 方法添加处理器 。常用的处理器类型有以下两种：
StreamHandler
将日志信息发送至sys.stdout、sys.stderr或任何类似文件流对象，如在Pycharm IDE上显示的日志信息。
构造函数为：StreamHandler(strm)。参数strm是一个文件对象，默认是sys.stderr。
FileHandler
将日志记录输出发送至磁盘文件。 它继承了StreamHandler的输出功能，不过FileHandler会帮你打开这个文件，用于向一个文件输出日志信息。
构造函数为：FileHandler(filename, mode)。参数filename为文件名（文件完整路径），参数mode为文件打开方式，默认为’a’即在文末追加。
自动化测试使用这两种类型就够了，其他还有RotatingFileHandler、TimedRotatingFileHandler、NullHandler等处理器，有兴趣可以查找资料了解。
4、Filter 过滤器
顾名思义是用于过滤，Handlers 与 Loggers 使用 Filters 可以完成比级别更复杂的过滤。不多做介绍，有兴趣可以查找资料了解。
5、Formatter 格式化器
Formatter用于设置日志的格式与内容，默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S，更多格式如下：
%(levelno)s # 打印日志级别的数值
%(levelname)s #打印日志级别的名称
%(pathname)s #打印当前执行程序的路径
%(filename)s #打印当前执行程序的名称
%(funcName)s #打印日志的当前函数
%(lineno)d #打印日志的当前行号
%(asctime)s #打印日志的时间
%(thread)d #打印线程ID
%(threadName)s #打印线程名称
%(process)d #打印进程ID
%(message)s #打印日志信息
6、使用示例：将日志输出至控制台，同时保存至文件
根据logging的模块化来编写代码，思路参考如下。
目录结构
logging_test.py
import logging
# 第一步，创建日志记录器
# 1，创建一个日志记录器logger
logger = logging.getLogger()
# 2，设置日志记录器的日志级别，这里的日志级别是日志记录器能记录到的最低级别，区别于后面Handler里setLevel的日志级别
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 第二步，创建日志处理器Handler。这里创建一个Handler，用于将日志写入文件
# 3，创建一个Handler，用于写入日志文件，日志文件的路径自行定义
logFile = './log.txt'
fh = logging.FileHandler(logFile, mode='a', encoding='utf-8')
# 4，设置保存至文件的日志等级
fh.setLevel(logging.INFO)
# 第三步，定义Handler的输出格式
# 5，日志输出格式定义如下
format= logging.Formatter('%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
# 6，设置 写入日志文件的Handler 的日志格式
fh.setFormatter(format)
# 第四步，将Handler添加至日志记录器logger里
logger.addHandler(fh)
# 同样的，创建一个Handler用于控制台输出日志
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
ch.setFormatter(format)
logger.addHandler(ch)
# 输出日志
logger.info("This is info message")
logger.warning("This is warning message")
logger.error("This is error message")
logger.critical("This is critical message")
Pycharm运行logging_test.py模块，log.txt以及Pycharm控制台得到如下结果：
2023-08-08 15:54:04,752 test.py[line:3] INFO This is info message
2023-08-08 15:54:04,752 test.py[line:4] WARNING This is warning message
2023-08-08 15:54:04,752 test.py[line:5] ERROR This is error message
2023-08-08 15:54:04,752 test.py[line:6] CRITICAL This is critical message
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