怎样使用Python脚本日志功能
假设要开发一个自动化脚本工具,工程结构如下,Common
这个package
是框架功能的实现,Scripts
目录是我们编写的测试用例脚本(请忽略其他不相关的目录)。
我们对日志功能的需求如下:
1 为了便于日志的查看,每个脚本对应一个日志文件,日志文件以脚本的名字命名
2 日志路径以及每个脚本保存的日志容量可以设置,比如设置为5MB,则超过后最老日志被自动覆盖
3 日志功能要使用方便,减少与框架业务功能的耦合
现在来逐一分析上述需求。
1 要实现每个脚本一个日志文件,则需要在日志模块中,根据用例脚本的名字来生成日志文件,这里的关键问题就是怎样在日志模块中获取用例脚本的名字。
获取文件名的常用方法有:os.getcwd()
, sys.argv[0], __file__,
来看下各种的作用:
先在一个文件(假设为test.py
)中编写如下代码:
然后在另一个文件中(假设为script1.py
)中import test
,然后调用func
方法:
运行script1.py
,结果为:
可见,os.getcwd()
获取的是执行脚本的目录, sys.argv[0]
是执行脚本的绝对路径名, __file__
是被执行代码所在文件的绝对路径名。
现在就清楚了,我们应该用sys.argv[0]
来获取执行脚本的名字,由于获取到的是绝对路径,需要做一点处理:sys.argv[0].split('/')[-1].split('.')[0]
2 日志容量问题,要实现超过容量后自动覆盖最老日志,采用logging
中的RotatingFileHandler
类即可,可以设置日志文件的大小,以及备份个数。
那么日志路径和容量配置放在哪里呢?让用户直接修改RotatingFileHandler
的参数显然不好,最好不要让用户修改框架文件,用户只需调用接口写自己的脚本即可。
这里采用的方案是将配置信息写入一个文件,XML文件比较适合用来作为配置文件,用户通过修改XML文件来制定配置,日志模块从XML文件读取参数。
这里为了方便将XML文件放入Common
下面,命名为config.xml
,内容为:
<"1.0" encoding="utf-8"?> <config> <!-- 日志保存路径 --> <logpath>E:\PythonLog</logpath> <!-- 每个脚本对应的日志文件大小,单位MB --> <logsize>8</logsize> <!-- 每个脚本保存的日志文件个数 --> <lognum>3</lognum> </config>
读取XML文件内容,使用lxml
库非常简单,后面再给出代码。
3 日志功能要使用方便,减少与框架业务功能的耦合,最好就是对日志功能进行封装,只提供记录日志的接口即可。
日志接口采用类方法的形式就可以满足上述要求,用户只需要通过类调用日志记录接口,随处调用,使用方便,并且无需定义类实例,与框架业务没有耦合。
有了上述分析,我们来实现日志模块。
由于日志功能也是框架基础的一部分,我们将日志模块也放在Common
这个package
中,在Common
下新建log.py
文件,代码如下:
# coding: utf-8 from lxml import etree import logging.handlers import logging import os import sys # 提供日志功能 class logger: # 先读取XML文件中的配置数据 # 由于config.xml放置在与当前文件相同的目录下,因此通过 __file__ 来获取XML文件的目录,然后再拼接成绝对路径 # 这里利用了lxml库来解析XML root = etree.parse(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'config.xml')).getroot() # 读取日志文件保存路径 logpath = root.find('logpath').text # 读取日志文件容量,转换为字节 logsize = 1024*1024*int(root.find('logsize').text) # 读取日志文件保存个数 lognum = int(root.find('lognum').text) # 日志文件名:由用例脚本的名称,结合日志保存路径,得到日志文件的绝对路径 logname = os.path.join(logpath, sys.argv[0].split('/')[-1].split('.')[0]) # 初始化logger log = logging.getLogger() # 日志格式,可以根据需要设置 fmt = logging.Formatter('[%(asctime)s][%(filename)s][line:%(lineno)d][%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 日志输出到文件,这里用到了上面获取的日志名称,大小,保存个数 handle1 = logging.handlers.RotatingFileHandler(logname, maxBytes=logsize, backupCount=lognum) handle1.setFormatter(fmt) # 同时输出到屏幕,便于实施观察 handle2 = logging.StreamHandler(stream=sys.stdout) handle2.setFormatter(fmt) log.addHandler(handle1) log.addHandler(handle2) # 设置日志基本,这里设置为INFO,表示只有INFO级别及以上的会打印 log.setLevel(logging.INFO) # 日志接口,用户只需调用这里的接口即可,这里只定位了INFO, WARNING, ERROR三个级别的日志,可根据需要定义更多接口 @classmethod def info(cls, msg): cls.log.info(msg) return @classmethod def warning(cls, msg): cls.log.warning(msg) return @classmethod def error(cls, msg): cls.log.error(msg) return
来测试一下,在脚本script1
和script2
中分别编写下面代码:
from Common.log import * logger.info('This is info') logger.warning('This is warning') logger.error('This is error')
分别运行两个脚本,控制台输出为:
产生的日志文件:
文件内容:
好了,现在不管是在框架的其他文件中,或是在用户脚本中,都可以方便的通过logger类的日志接口记录日志。以上就是怎样使用Python脚本日志功能的全部内容,希望本文对大家学习python能有所帮助。
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