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

python自带日志管理模块logging,使用时可进行模块化配置,详细可参考博文Python日志采集(详细). 但logging配置起来比较繁琐,且在多进行多线程等场景下使用时,如果不经过特殊处理,则容易出现日志丢失或记录错乱的情况. python中有一个用起来非常简便的第三方日志管理模块--loguru,不仅可以避免logging的繁琐配置,而且可以很简单地避免在logging中多进程多线程记录日志时出现的问题,甚至还可以自定义控制台输出的日志颜色. 接下来我们来学习怎么使用loguru模块

原文链接 原创: 崔庆才 在 Python 中,一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志,包括我之前的时候也是一样.在使用时我们需要配置一些 Handler.Formatter 来进行一些处理,比如把日志输出到不同的位置,或者设置一个不同的输出格式,或者设置日志分块和备份.但其实个人感觉 logging 用起来其实并不是那么好用,其实主要还是配置较为繁琐. 常见用法 首先看看 logging 常见的解决方案吧,我一般会配置输出到文件.控制台和 Elasticsearch.输

废话 最近在自己学习接口自动化测试,这里也算是完成一个小的成果,欢迎大家交流指出不合适的地方,源码在文末 问题 整体代码结构优化未实现,导致最终测试时间变长,其他工具单接口测试只需要39ms,该框架中使用了101ms,考虑和频繁读写用例数据导致 环境与依赖 名称 版本 作用 python 3.7.8 pytest 6.0.1 底层单元测试框架,用来实现参数化,自动执行用例 allure-pytest 2.8.17 allure与pytest的插件可以生成allure的测试报告 jsonpath

『 tep is a testing tool to help you write pytest more easily. Try Easy Pytest! 』 tep前身 tep的前身是接口自动化测试框架pyface,一款面向对象设计的测试框架,我写过一篇博客介绍. 测试框架 / 测试工具 tep的定位是 a testing tool,不是 a testing framework. 框架/工具,是有区别的.最大的区别,就是我自认为是没有足够的能力去自主开发一套"框架"!工具的能力,还

『 tep is a testing tool to help you write pytest more easily. Try Easy Pytest! 』 tep前身 tep的前身是接口自动化测试框架pyface,一款面向对象设计的测试框架,我写过一篇博客介绍. 测试框架 / 测试工具 tep的定位是 a testing tool,不是 a testing framework. 框架/工具,是有区别的.最大的区别,就是我自认为是没有足够的能力去自主开发一套"框架"!工具的能力,还

在Shell执行pytest -h可以看到pytest的命令行参数有这10大类,共132个 序号 类别 中文名 包含命令行参数数量 1 positional arguments 形参 1 2 general 通用 31 3 reporting 报告 18 4 collection 收集 15 5 test session debugging and configuration 测试session调试和配置 11 6 pytest-warnings pytest警告 1 7 logging 日志

在Shell执行pytest -h可以看到pytest的命令行参数有这10大类,共132个 序号 类别 中文名 包含命令行参数数量 1 positional arguments 形参 1 2 general 通用 31 3 reporting 报告 18 4 collection 收集 15 5 test session debugging and configuration 测试session调试和配置 11 6 pytest-warnings pytest警告 1 7 logging 日志

首先放一句"狠话". 如果你不会fixture,那么你最好别说自己会pytest. (只是为了烘托主题哈,手上的砖头可以放下了,手动滑稽) fixture是什么 看看源码 def fixture( callable_or_scope=None, *args, scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None ): """Decorator to mark

  作者:小张学Python 本文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/dkNkEohPl6H2VopUrpxxZg 转载请注明来源!! 前言 在做项目的时候一直在用Python自带的模块logging,进行日志的记录,虽然他们满足我大部分的要求,但是还是有很多缺点,例如需要额外的配置.不能自动删除时间久的日志文件等等. 难道真的没有比较好的第三方模块吗.....于是我在网上langlanglang.....咦?还真到了一个比较好的模块来记录日志.他就是今天我们的主角--

背景:本文是在系列第五篇发表后的补充篇章,第一篇介绍了tep,可能对不熟悉pytest的朋友不够友好,特意补充入门篇,帮大家快速了解如何动手写pytest.如果你是从这篇文章第一次阅读,那么请忽略以上. 安装Python和编辑器PyCharm.Python安装包下载地址是https://www.python.org/downloads/,推荐3.8版本.PyCharm安装包下载地址是 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ ,下载Community

unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架,经常用来做UI自动化或接口自动化.unittest是PyCharm的默认集成工具,也是我们大多数人入门自动化的首选框架.pytest提供了更丰富的功能,相对的上手难度也要高一点.如果学了pytest后,想快速用pytest写项目,用于工作实践,那么可以试试我写的这款测试工具:tep,try easy pytest. tep简介 在Google中输入python tep: tep是一款测试工具,不是测试框架,它做的事情只是帮助你更轻

tep是一款测试工具,在pytest测试框架基础上集成了第三方包,提供项目脚手架,帮助以写Python代码方式,快速实现自动化项目落地.fixture是pytest核心技术,本文聊聊如何使用fixture完成变量.接口.用例3个级别复用. 技术原理 fixture是一种特殊函数,实现了依赖注入,pytest规定,只要在conftest.py模块中定义了fixture,作为参数传给测试函数test(fixture_name)就可以使用,无需import.tep在conftest.py上封装了一层f

实现方式: 采用 loguru 模块.跟flask直接挂载到app上有区别,当然也可以尝试去这样做. 但是 好像没有这个必要.要的就是个快速.整那些子虚乌有的东西完全木有意义. 1.首先是去项目git溜达一圈:https://github.com/Delgan/loguru   发现是英文... 木得感情. 然后百度百度吧,还好python大神们都挺友好. 百度一下 :python loguru ..问题解决 https://www.cnblogs.com/g2thend/p/12539923.

文档:https://loguru.readthedocs.io/en/stable/overview.html#installation pip install loguru 使用 基本使用 ##终端日志 from loguru import logger logger.debug("这是一条debug日志") ###输出到文件 from loguru import logger logger.add("file_{time}.log") logger.debug

1. 安装 pip install loguru 2. 初识 from loguru import logger logger.debug("This is a debug...") 在 loguru 里面有且仅有一个主要对象,那就是 logger,loguru 里面有且仅有一个 logger,而且它已经被提前配置了一些基础信息,比如比较友好的格式化.文本颜色信息等等. 上面的代码运行结果如下: 2020-05-03 09:22:35.746 | DEBUG | __main__:&l

在.net中我们经常用到try catch.不过在sqlserver中我们也可以使用try catch捕捉错误,在这里把语法记录下来和大家分享一下, --构建存储过程CREATE PROCEDURE TestProc @Para  INTAS BEGIN TRAN DECLARE @tran_error int SET @tran_error = 0 BEGIN TRY ---这里是存储过程的业务逻辑 DELETE FROM table END TRY BEGIN CATCH   --捕捉错误 

try..catch..finally try{ 代码块1 }catch(Exception e){ 代码块2 }finally{ 代码块3 } catch是抓取代码块1中的异常 代码块2是出异常后的处理代码块3是不管出不出异常都会执行,如果代1或代2中有return,代3会在finally块的语句在try或catch中的return语句执行之后-返回之前执行且finally里的修改语句可能影响也可能不影响try或catch中 return已经确定的返回值,若finally里也有return语句

写在前面 所谓异常处理,即让一个程序运行时遇到自己无法处理的错误时抛出一个异常,希望调用者可以发现处理问题. 异常处理的基本思想是简化程序的错误代码,为程序键壮性提供一个标准检测机制. 也许我们已经使用过异常,但是你习惯使用异常了吗? 现在很多软件都是n*365*24小时运行,软件的健壮性至关重要. 内容导读本文包括2个大的异常实现概念:C++的标准异常和SEH异常. C++标准异常: 也许你很高兴看到错误之后的Heap/Stack中对象被释放,可是如果没有呢? 又或者试想一下一个能解决的错误,

传送门 Catch That Cow Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 80273   Accepted: 25290 Description Farmer John has been informed of the location of a fugitive cow and wants to catch her immediately. He starts at a point N (0 ≤ N ≤ 10