Python自动化测试之自定义日志及其封装

前言：

在软件测试的日常工作中，日志是个非常重要的模块
对于测试来说，日志的作用主要有以下四点：
1.调试程序
2.了解系统程序运行的情况是否正常
3.系统城西运行故障分析和问题定位
4.用来做用户行为分析和数据统计

因此在编写自动化测试脚本和搭建自动化测试框架时，最好加上日志的收集功能，可以通过日志来定位问题。

正文

相关概念

在自定义日志之前，我们需要了解如下信息：

1. 日志收集器
   可以理解为用于收集日志信息的容器；
2. 日志级别(Level)：
   常见的日志级别有：debug、info、warning、error以及critical
3. 输出渠道(Handle)：
   控制台输出：StreamHandle
   将日志信息保存在文件中：FileHandle
4. 日志格式(Format)：
   一般包含如下信息：日志时间-日志名称-日志级别名称-文件名称-行号-日志信息等

示例

1 # 4、设置日志的输出格式
2 fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"
3 formatter = logging.Formatter(fmt)

在python-logging模块中，默认的是root日志收集器，默认的输出级别为：WARNING

自定义日志的操作流程

1. 导入logging模块：import logging
2. 创建日志收集器：logger = logging.getLogger(“日志收集器的name”)
3. 设置日志收集器的日志级别：logger.setLevel(logging.INFO) #设置收集器的级别为INFO
4. 给日志收集器创建输出渠道（根据第一部分的内容知：日志输出渠道包含控制台输出和文件输出）：下面以控制台输出为例进行介绍，文件输出与之类似
   4.1 创建日志的输出渠道：handle1 = logging.StreamHandle()
   4.2 可以单独设置日志输出渠道的级别：handle1.setLevel(logging.ERROR) 此步骤可选
   【特殊说明】
   4.3 在未设置日志输出渠道的日志级别时，默认使用日志收集器设置的Level
   4.4 若需单独设置日志输出渠道的日志级别，则它的日志级别需高于日志收集器级别，否则设置无效。
5. 设置日志输出的内容格式

1 # 设置日志的输出格式
2 fmt = "%(asctime)s %(name)s %(lev