为了保持自动化测试用例的健壮性，异常的捕获及处理，日志的记录对掌握自动化测试执行情况尤为重要，这里便详细的介绍下在自动化测试中使用到的异常及日志，并介绍其详细的用法。
一、日志
打印日志是很多程序的重要需求，良好的日志输出可以帮我们更方便的检测程序运行状态。Python标准库提供了logging模块，切记Logger从来不直接实例化，其好处不言而喻，接下来慢慢讲解Logging模块提供了两种记录日志的方式。
1.logging之模块级别的函数方式记录日志：
import logging #设置日志，包括filename、level、format、filemode、stream，其中format属性极其丰富，详情可查看API文档，这里只做简要介绍 logging.basicConfig(level = logging.INFO, format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', datefmt = "%Y/%m%d %H%M%S", filename = "log.txt") #消息级别,五级 logging.debug("芹泽多摩雄") logging.info("真") logging.warning("男") logging.error("人") logging.critical("！")
2. logging之日志系统的四大组件(日志器、处理器、过滤器、格式器)方式记录日志：
import logging # 生成日志实例，日志器 logger = logging.getLogger(__name__) #基本单元的配置(LEVER) logger.setLevel(level = logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') #生成管道分支，处理器 handler_1 = logging.FileHandler("log.txt") handler_2 = logging.StreamHandler() #自定义格式，格式器 handler_1.setFormater(formatter, “%Y-%m-%d %H:%M:%S”) handler_2.setFormater(formatter, “%Y-%m-%d %H:%M:%S”) #对接分支管道与源头，处理器 logger.addHandler(handler_1) logger.addHandler(handler_2) #层级结构，logger的名称是一个以'.'分割的层级结构，每个'.'后面的logger都是'.'前面的logger的children，通常配合过滤器一起使用 #过滤器 。。。。保留 #开始记录 logger.debug("芹泽多摩雄") logger.info("真") logger.warning("男") logger.error("人") logger.critical("！")
3.细心的盆友又可以发现，可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，这里采用logging.StreamHandler实现日志输出到流（控制台），也可以用FileHandler实现日志输出到文件
4.日志回滚：
import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) #定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3) rHandler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') rHandler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler) logger.addHandler(console) logger.debug("芹泽多摩雄") logger.info("真") logger.warning("男") logger.error("人") logger.critical("！")
5.多模块使用
#主模块 import logging import subModule logger = logging.getLogger("mainModule") logger.setLevel(level = logging.INFO) handler = logging.FileHandler("log.txt") handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) #子模块 import logging module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub") class SubModuleClass(object): def __init__(self): self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
细心的盆友会再次发现其实对logger的命名很重要，首先在主模块定义了logger'mainModule'，并对它进行了配置，子模块可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'
6.事实上，纵使有继承配置或者自定义的配置日志功能，但实际中的大项目中还是略麻烦的，这里主要用到JSON或者yaml进行配置封装，这样加载该文件即可加载日志的配置，下回分解具体操作，最后来一发实例。
# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'Secret608' import logging import time import os import re class Log(object): def __init__(self, loggerName): ''' 进行日志初始化，包括存储路径、名称、级别、调用文件等 ''' #基本属性 self.logger = logging.getLogger(loggerName) self.logger.setLevel(logging.WARNING) #特有属性（文件地址+日志记录格式） rq = time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S', time.localtime(time.time())) log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), 'logs') log_title = os.path.join(log_path, loggerName + '_'+ rq) + ".log" formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') log = logging.FileHandler(log_title) log.setFormatter(formatter) #加到基本属性中，得到一个完整的初始化对象 self.logger.addHandler(log) def getLog(self): return self.logger def delLog(self, fileName): log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), 'logs') regexp = re.compile('^'+fileName+'s.*') filelist = os.listdir(log_path) try: [os.remove(os.path.join(log_path, i)) for i in filelist if regexp.match(i) == None] except WindowsError: pass else: return "ok" if __name__ == "__main__": a = Log("hah") a.delLog("hah")
二、异常
- 异常类型
- 内置异常：Python的异常处理能力是很强大的，它有很多内置异常，可向用户准确反馈出错信息。在Python中，异常也是对象，可对它进行操作。BaseException是所有内置异常的基类，但用户定义的类并不直接继承BaseException，所有的异常类都是从Exception继承，且都在exceptions模块中定义。
- 自定义异常：可以通过创建一个新的异常类拥有自己的异常，异常应该是通过直接或间接的方式继承自Exception类。比如创建了一个MyError类，基类为Exception，用于在异常触发时输出更多的信息。
- 异常捕获
发生异常时，我们就需要对异常进行捕获，然后进行相应的处理。python的异常捕获常用try...except...结构，把可能发生错误的语句放在try模块里，用except来处理异常，每一个try，都必须至少对应一个except。此外，与python异常相关的关键字主要有：try/except、pass、as（定义异常实例）、else、finally、raise。
捕获所有异常：
# -*- coding: utf-8 -*- #异常处理的语法: try： #执行可能出现异常的语句 except '异常名字'： #出现异常执行的语句 else： #执行没有出现异常的语句 finally: #异常与否都执行的语句 #demo try: a = 0 b = 1 c = b/a print(c) except ZeroDivisionError: print("分母不能为0") except NameError: print("名称错误") except (ZeroDivisionError, NameError): print("你的分母等于0或者变量名不存在") except Exception as e: print("你的变量名或者分母值确实没错，但是出现了其他的错误,详见%s" %e) d = 1 finally: print("听说没有错误？不能忍，反正我要让你难受！") if d == 1: raise ValueError("你有其它错误") else： raise FuckError("开不开心？") #咦？ FuckError是啥？貌似没有定义啊，这里定义一波，届时位置移动到前面去 class FuckError(Exception): def __int__(self,*args,**keargs): super(FuckError,self).__int__(*args,**keargs)#python2 self.args = args print(args)
更多的异常可参看API（https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#base-classes）