开发过Java的应该都知道Log4j的重要性,尤其是在开发测试中,能够让开发和测试人员方便找的bug,Python也有和Log4j相同功能的库那就是logging库,其功能非常强大,在开发测试中很方便,我是将其作为工具使用的,代码syslog.py如下:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/11/27 15:39 # @Desc : 系统日志,主要用来打印测试 # @File : syslog.py # @Software: PyCharm from lxml import etree import logging.handlers import logging import os import sys # 提供日志功能 class syslogger: # 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__), '../LogConfig.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 syslogger=syslogger()
其配置文件LogConfig.xml如下:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <!--系统日志配置文件--> <config> <!-- 日志保存路径 --> <logpath>/home/</logpath> <!-- 每个脚本对应的日志文件大小,单位MB --> <logsize>100</logsize> <!-- 每个脚本保存的日志文件个数 --> <lognum>3</lognum> </config>
若无Python logging库,安装命令pip install logging