上篇随笔已经写到了读取Excel类的封装了,下面就写下日志类, 日志类在我们自动化的过程中是十分重要的,在我们的自动化程序出现异常的时候就可以打印日志 下面是我自己封装的日志类 import logging import os import time from common.path_dir import Path class MyLogger(logging.Logger): def __init__(self, name, hander_lever="DEBUG", level=&…

muduo库里面的日志使方法如下 这里定义了一个宏 #define LOG_INFO if (muduo::Logger::logLevel() <= muduo::Logger::INFO) \ muduo::Logger(__FILE__, __LINE__).stream() 返回的stream重载了一系列的运算符,使用方法如下 LOG_INFO<<"info ..."; // 使用方式 上面那句其实就是 muduo::Logger(__FILE__, __LI…

前言 不管是自动化大佬还是自动化小白,都知道我们用python写接口自动化测试肯定是要用requests库来封装请求类的,下面就简单介绍下requests这个库 安装 一般都是直接采用pip命令安装:pip install requests 官方文档 官方文档的路径:https://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/在官方文档你可以看到关于requests的用法. ps:官方文档是最靠谱的 废话不多说了直接上干货下面是封装的不保存cookies的类 clas…

# -*- coding:utf-8 -*- ''' @project: ApiAutoTest @author: Jimmy @file: get_logger.py @ide: PyCharm Community Edition @time: 2018-12-29 14:41 @blog: https://www.cnblogs.com/gotesting/ ''' import logging import time class GetLog: def __init__(self): cu…

python 以单例模式封装logging相关api实现日志打印类   by:授客QQ:1033553122 测试环境: Python版本:Python 2.7   实现功能: 支持自由配置,如下log.conf, 1)可以配置日志文件路径(log_file): 2)按日志数量配置(backup_count)及单个日志文件的大小(max_bytes_each),自动化循环切换日志文件: 3)支持日志格式自定义(fmt): 4)支持日志记录器名称自定义(logger_name) 6)支持控制台日志…

前言:我们之前运行代码时都是将日志直接输出到控制台,而实际项目中常常需要把日志存储到文件,便于查阅,如运行时间.描述信息以及错误或者异常发生时候的特定上下文信息. logging模块介绍 ​ Python中自带的logging模块提供了标准的日志接口,在debug时使用往往会事半功倍.为什么不直接使用print去输出呢?这种方式对简单的脚本来说有用,对于复杂的系统来说相当于一个花瓶摆设,大量的print输出很容易被遗忘在代码里,并且print是标准输出,这很难从一堆信息里去判断哪些是你需要重点关…

前言 在python+pytest 接口自动化系列中,我们之前的文章基本都没有将代码进行封装,但实际编写自动化测试脚本中,我们都需要将测试代码进行封装,才能被测试框架识别执行. 例如单个接口的请求代码如下: import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.…

通过上篇文章日志管理模块loguru简介,我们已经知道了loguru日志记录模块的简单使用.在自动化测试项目中,一般都需要通过记录日志的方式来确定项目运行的状态及结果,以方便定位问题. 这篇文章我们使用loguru模块来记录接口自动化测试中的日志. 一,封装日志记录器 实际项目中,我们不可能每个模块都去导入loguru模块,每个模块都单独去写一遍日志配置,这样麻烦又冗余. 最好的方式是针对项目单独封装.配置一个日志记录模块,作为公共的日志记录器,这既其他模块进行调用,也方便维护. 在logger…

简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式. logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同.模块提供logger,handler,filter,formatter. logger提供日志接口,供应用代码使用.logger最长用的操作有两类:配置和发送日志消息.可以通过…

配置类config_file: from configparser import ConfigParser class config_file: def __init__(self,conf_filePath,encoding="utf-8"): #打开配置文件,实例化ConfigParser类,并以默认utf-8的编码格式读取文件 self.cf = ConfigParser() self.cf.read(conf_filePath,encoding) def get_Int_Val…