阅读须知⚠️ 1.示例代码可直接放在项目py文件中即可使用 2.project_name,logfile_name变量需根据你的项目进行修改 3.日志输出格式format选择(可根据你的需要替换或修改示例代码中的format) %(levelno)s: 打印日志级别的数值 %(levelname)s: 打印日志级别名称 %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0] %(filename)s: 打印当前执行程序名 %(funcName)s: 打印日志的当前函数

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

2013流行Python项目汇总 转自:http://www.kankanews.com/ICkengine/archives/102963.shtml Python作为程序员的宠儿,越来越得到人们的关注,使用Python进行应用程序开发的越来也多.那么,在2013年有哪些流行的Python项目呢?下面,我们一起来看下. 一.测试和调试 python_koans:Python Koans 算 “Ruby Koans” 的一部分,作为交互式教程,可以学习TDD 技巧. sure:Sure 是最适合

年有哪些流行的Python项目呢?下面,我们一起来看下. 一.测试和调试 python_koans :Python Koans 算 “Ruby Koans” 的一部分,作为交互式教程,可以学习 TDD  技巧. sure :Sure 是最适合自动化测试的 Python 工具,包含流利的断言.深度选择器等等特性. responses :用 responses 能令测试更加轻松,这是一个可以伪装各种请求的库. boom :Boom!  Apache Bench 的替代品.作为一个命令行工具,Boom

seleinum框架 框架的思想:  解决我们测试过程中的问题:大量的重复步骤,用自动化来实现    1)配置和程序的分离    2)测试数据和程序的分离    3)不懂编程的人员可以方便使用:使用的时候不需要写程序    4)有日志功能,实现无人值守    5)自动发报告    6)框架中不要有重复的代码,实现高度的封装和复用 推荐使用关键字驱动.混合驱动 为什么要编写程序呢? 通用性的东西满足不了个性化的需求 测试的工具:python+selenium 接口测试用例:excel 一.搭建自动

以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封装.另外,第二种配置方式

原文:https://blog.csdn.net/WZ18810463869/article/details/81147167 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging

[转]python之配置日志的几种方式 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers

在日常项目中,总是需要记录下一些细小信息或者错误码.错误信息的,这个时候就需要进行日志的操作.python中用于日志创建.设置和记录等功能的模块,就是logging了,下面是对其基本使用方法的介绍: 一.最最简单的使用方法: import logging LOG_FILE = "/opt/xxx/log/debug.log"logging.basicConfig(filename=LOG_FILE,level=logging.DEBUG) 然后在需要记录日志的地方引用: logging

Atitit php  java  python  nodejs错误日志功能的比较 1.1. Php方案 自带 1 1.2. Java解决方案 SLF4J 1 1.3. Python解决方案 自带loggin 2 1.4. Node.js日志解决方案 log4js 2 1.4.1. 玩转Nodejs日志管理log4js - CNode技术社区 2 日志的俩中模式   文件日志与os event 日志.. Os日志的优点是格式整齐.以及有默认os工具gui故居查询等.. 1.1. Php方案 自带

廖大使用Fabric部署的.我使用Jenkins试试部署过程.虽然说是用python项目部署测试的,但其他项目也是同理的. 参考Jenkins+Python部署完整版,不过安装方式不同. 安装tomcat yum install tomcat 安装jenkins 上面rpm源失效了,找一个 http://pkg.jenkins-ci.org/redhat/ sudo wget -O /etc/yum.repos.d/jenkins.repo https://pkg.jenkins.io/redh

一.背景 我们工作中常用Jenkins部署Java代码,因其灵活的插件特性,例如jdk,maven,ant等使得java项目编译后上线部署一气呵成,同样对于脚本语言类型如Python上线部署,利用Jenkins强大的插件功能,轻松实现CI/CD,但如果部署多项目到同一台服务器涉及环境一致性问题,对此可以利用容器技术Docker解决,也可以利用Python虚拟环境例如virutalenv或conda等优秀等工具解决,在此由于后期根据requirements来安装依赖包比较慢,且后期需要将Pytho

作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封

python添加fluent日志,aop实现 1.配置fluent相关信息 fluent_config.ini fluent_config.ini [fluent.aop] #is support fluent log   false #aop total switch fluent.aopStatus=true #project name project.name=py-web-base #fluent join info # not istio fluent.url=192.168.181.

Python项目中如何优雅的import 前言 之前有一篇关于Python编码规范的随笔, 但是写的比较杂乱, 因为提到了import语句, 在篇文章中, 我专门来讲Python项目中如何更好的import 标准库与第三方库的导入 导入一个模块, 如果模块名太长, 则使用import as; 如果是导入子模块, 则使用from import as 如果需要导入类的, 则使用from import导入类, 如果要导入某一个模块的多各类的话, 则类名使用逗号分隔 示例 导入sklearn中的svm中

Docker 部署Python项目 作者:白宁超 2019年5月24日09:09:00 导读: 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装.只有它们都正确,软件才能运行.如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统.这种方式有个很大的缺点就是资源占用多.冗余步骤多.启动慢.目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量.资源占用少.启动快.本文从什么是

前言许多Web应用都将数据保存到MySQL这样的关系型数据库管理系统中,应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示. 但随着数据量的增大.访问的集中,就会出现数据库的负担加重.数据库响应恶化. 网站显示延迟等不良影响.分布式缓存是优化网站性能的重要手段,大量站点都通过可伸缩的服务器集群提供大规模热点数据缓存服务.通过缓存数据库查询结果,减少数据库访问次数,可以显著提高动态Web应用的速度和可扩展性.业界常用的有redis.memcached等,今天要讲的就是在python项目中如何使用memcach

概述 Android开发过程中经常需要向控制台输出日志信息,有些人还在用Log.i(tag,msg)的形式或者system.out.println(msg)方式吗?本篇文章对日志信息输出进行优化,以达到快速定位输出日志位置及输出规范日志的效果.日志输出行展示调用输出日志信息在哪个文件的第几行,并且可以和点击跳转到对应位置的作用. 输出日志的一般形式 1.在项目中直接调用Log.i(tag,msg)或者println函数,这是初级开发者的做法,不便于后期维护与统一控制. 2.在项目中对输出操作进行

Docker 部署Python项目 导读: 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装.只有它们都正确,软件才能运行.如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统.这种方式有个很大的缺点就是资源占用多.冗余步骤多.启动慢.目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量.资源占用少.启动快.本文从什么是Docker?Docker解决什么问题?有哪些好处?

最近修改了项目里的logging相关功能,用到了Python标准库里的logging模块,在此做一些记录.主要是从官方文档和stackoverflow上查询到的一些内容. 官方文档 技术博客 基本用法 下面的代码展示了logging最基本的用法. # -*- coding: utf-8 -*- import logging import sys # 获取logger实例,如果参数为空则返回root logger logger = logging.getLogger("AppName")

1.scrapy日志介绍 Scrapy的日志系统是实现了对python内置的日志的封装 scrapy也使用python日志级别分类 logging.CRITICAL logging.ERROE logging.WARINING logging.INFO logging.DEBUG 2.如何在python中使用日志呢? import logging (1)日志对应的格式字符串 (2)创建一个logger logger = logging.getLogger("%s_log" %__nam