日志概述
日志作用
不管是在项目开发还是测试过程中，项目运行一旦出现问题日志信息就非常重要了。日志是定位问题的重要手段，就像侦探人员要根据现场留下的线索来推断案情。
日志级别
脚本运行会有很多的情况，比如调试信息、报错异常信息等。日志要根据这些不同的情况来继续分级管理，不然对于排查问题的筛选会有比较大的干扰。 。日志一般定位的级别如下：
| 级别 |
何时使用 |
| DEBUG |
调试信息，也是最详细的日志信息。 |
| INFO |
证明事情按预期工作。 |
| WARNING |
表明发生了一些意外，或者不久的将来会发生问题（如‘磁盘满了’）。软件还是在正常工作。 |
| ERROR |
由于更严重的问题，软件已不能执行一些功能了。 |
| CRITICAL |
严重错误，表明软件已不能继续运行了。 |
首先我们日志需要按照info、debug、error等级别来进行区分的。当然这个级别可以自己去设置。在一般的情况下我们普通的输出我们直接用info类型，调试的时候用debug类型，如果预计有错误时那么我们就需要用error类型的日志，一般情况去info级别最为合适。
日志格式
日志格式化是为了提高日志的可阅读性，比如：时间+模块+行数+日志具体信息 的内容格式。如果日志信息杂乱无章的全部输出来，这样也不利于定位问题。如下所示就是日志格式化输出，非常便于阅读查看。
2018-01-10 18:02:35,633 backup.py[line:18] INFO ============test backup================
2018-01-10 18:02:39,253 backup.py[line:20] INFO click backup button
2018-01-10 18:02:54,025 backup.py[line:23] INFO click next button
2018-01-10 18:03:09,280 common_fun.py[line:83] INFO Start send Email..
2018-01-10 18:03:11,840 common_fun.py[line:91] INFO Send Email finish!
2018-01-10 18:03:13,305 common_fun.py[line:168] INFO get backup screenshot
2018-01-10 19:36:00,238 backup.py[line:17] INFO ============test backup================
2018-01-10 19:36:04,530 backup.py[line:19] INFO click backup button
2018-01-10 19:37:20,107 backup.py[line:17] INFO ============test
日志位置
一个项目中会有很多的日志采集点，而日志采集点必须结合业务属性来设置。比如在登录代码执行前可以插入“准备登录..”日志信息,如果登录完成之后，再设置登录的提示日志就会给人造成误解，无法判断到底是登录之前的问题还是登录之后的问题，因此日志采集点的位置很重要。
logging模块
简介
Python的logging模块提供了通用的日志系统，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，甚至可以自己实现方式记录日志。
#导入logging模块
import logginglogging构成
logging模块包括logger，Handler，Filter，Formatter四个部分。
- Logger 记录器，用于设置日志采集。
- Handler 处理器，将日志记录发送至合适的路径。
- Filter 过滤器，提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录。
- Formatter 格式化器，指明了最终输出中日志的格式。
-- 一，Logger 记录器
Logger是一个树形层级结构，在使用接口debug，info，warn，error，critical；使用之前必须创建Logger实例，即创建一个记录器，如果没有显式的进行创建，则默认创建一个root logger，并应用默认的日志级别(WARN)，Handler和Formatter。
方法：
basicConfig(**kwargs) 为日志记录系统做基本配置。
部分参数
filename 指定日志文件名称
filemode 指定打开文件的模式，如果指定了filename（如果文件模式未指定，则默认为'a）
Tips：文件读写模式
- w 以写方式打开，
- W 文件若存在，首先要清空，然后（重新）创建
- a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
- r+ 以读写模式打开
- w+ 以读写模式打开 (参见 w )
- a+ 以读写模式打开 (参见 a )
format 为处理程序使用指定的格式字符串。
datefmt 使用指定的日期/时间格式。样式如果指定了格式字符串，则使用它来指定 格式字符串的类型.
level 将根记录器级别设置为指定级别。
import logging
# logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.debug('debug info')
logging.info('hello 51zxw ！')
logging.warning('warning info')
logging.error('error info')
logging.critical('critical info')-- 二，Handler 处理器
Handler 处理器，将日志记录发送至合适的路径,Handler处理器类型有很多种，比较常用的有三个：
1.StreamHandler
将日志记录输出发送到诸如sys.stdout，sys.stderr或任何类似文件流的对象。上面例子就是输出到控制台
2.FileHandler
将日志记录输出发送到磁盘文件。 它继承了StreamHandler的输出功能。
logging.basicConfig(filename='runlog.log',level=logging.DEBUG)3.NullHandler
不做任何格式化或输出。 它本质上是一个开发人员使用的“无操作”处理程序。
--三，Filter 过滤器
Handlers和Loggers可以使用Filters来完成比级别更复杂的过滤。
--四，Formatter
使用Formatter对象设置日志信息最后的规则、结构和内容，默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S。
| 格式 |
描述 |
| %(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 |
| %(filename)s |
打印当前执行程序名称 |
| %(funcName)s |
打印日志的当前函数 |
| %(lineno)d |
打印日志的当前行号 |
| %(asctime)s |
打印日志的时间 |
| %(thread)d |
打印线程id |
| %(threadName)s |
打印线程名称 |
| %(process)d |
打印进程ID |
| %(message)s |
打印日志信息 |
使用方法：
logging.basicConfig(filename='runlog.log',level=logging.DEBUG,\
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
输出结果：
2018-04-19 17:25:04,679 logging_test.py[line:12] DEBUG debug info
2018-04-19 17:25:04,680 logging_test.py[line:13] INFO hello 51zxw 2020
2018-04-19 17:25:04,680 logging_test.py[line:14] WARNING waning info
2018-04-19 17:25:04,680 logging_test.py[line:15] ERROR error info
2018-04-19 17:25:04,680 logging_test.py[line:16] CRITICAL critical info
代码实现
def check_skipBtn():
logging.info('check skipBtn')问题思考
前面我们已经实现了在代码中增添log，log也按照预期的采集到了，看似一切完美无瑕。但是该log配置的作用域也只是控制当前的脚本 。 然而一个自动化项目中通常有很多模块脚本，难道我们需要每一个脚本都这样配置吗？
解决思路
将这些日志配置的参数抽离出来，各个模块需要使用则直接引用即可。
日志格式配置
将log输出格式，输出路径等参数抽离出来作为一个配置表，如下所示：
log.conf
[loggers]
keys=root,infoLogger
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler
[logger_infoLogger]
handlers=consoleHandler,fileHandler
qualname=infoLogger
propagate=0
[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stdout,)
[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=form01
args=('runlog.log', 'a')
[formatters]
keys=form01,form02
[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s
[formatter_form02]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s
在需要调用的模块增加如下代码：
import logging
import logging.config
CON_LOG='log.conf'
logging.config.fileConfig(CON_LOG)
logging=logging.getLogger()
方法：
fileConfig(fname, defaults=None, disable_existing_loggers=True)
该放在作用是从ConfigParser格式的文件中读取日志配置，同时如果当前脚本有配置log参数，则覆盖当前log配置选项。
代码实现
kyb_logconf.py
from appium import webdriver
import yaml
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException
import logging
import logging.config
stream=open('../yaml/desired_caps.yaml','r')
data=yaml.load(stream)
CON_LOG='log.conf'
logging.config.fileConfig(CON_LOG)
logging=logging.getLogger()
desired_caps={}
desired_caps['platformName']=data['platformName']
desired_caps['platformVersion']=data['platformVersion']
desired_caps['deviceName']=data['deviceName']
desired_caps['app']=data['app']
desired_caps['noReset']=data['noReset']
desired_caps['appPackage']=data['appPackage']
desired_caps['appActivity']=data['appActivity']
driver = webdriver.Remote('http://'+str(data['ip'])+':'+str(data['port'])+'/wd/hub', desired_caps)
def check_updateBtn():
logging.info("check_pdateBtn")
try:
element = driver.find_element_by_id('android:id/button2')
except NoSuchElementException:
logging.info('update element is not found!')
else:
element.click()
def check_skipBtn():
logging.info("check_skipBtn")
try:
element = driver.find_element_by_id('com.tal.kaoyan:id/tv_skip')
except NoSuchElementException:
logging.info('skipBtn element is not found!')
else:
element.click()
check_updateBtn()
check_skipBtn()
参考资料
https://www.jianshu.com/p/feb86c06c4f4