python+pytest接口自动化(16)-接口自动化项目中日志的使用 (使用loguru模块)

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loggerController.py中封装的日志记录器，代码及注释示例如下：

from loguru import logger
from datetime import datetime

class ApiAutoLog():
    '''
    利用loguru封装接口自动化项目日志记录器
    '''
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        log_name = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")    # 以时间命名日志文件，格式为"年-月-日"
        sink = "../log/{}.log".format(log_name) # 日志记录文件路径
        level = "DEBUG"  # 记录的最低日志级别为DEBUG
        encoding = "utf-8"  # 写入日志文件时编码格式为utf-8
        enqueue = True # 多线程多进程时保证线程安全
        rotation = "500MB" # 日志文件最大为500MB，超过则新建文件记录日志
        retention = "1 week"    # 日志保留时长为一星期，超时则清除
        logger.add(
            sink=sink, level=level, encoding=encoding,
            enqueue=enqueue, rotation=rotation, retention=retention
        )
        return logger

log = ApiAutoLog()

if __name__ == '__main__':
    log.debug("这是一条debug日志信息")
    log.info("这是一条info日志信息")
    log.warning("这是一条warning日志信息")
    log.critical("这是一条critical日志信息")

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这样，在别的地方需要记录日志时，只需导入该模块即可使用，且当天的日志会记录在以指定时间格式命名的.log文件里，如2022-04-05.log。

接下来我们通过调用该日志记录器来记录日志。

二，调用日志记录器记录日志

1. 明确接口自动化需要记录哪些日志

在做接口自动化时，我们首先需要确定测试用例需要记录哪些信息，换句话说，记录哪些日志才有意义？

• 为了清晰地定位执行了哪条用例，执行时测试用例名称需要记录在日志信息里。

• 接口的请求参数与返回参数必须记录在日志里，方便定位接口问题。

总之，博主认为，在接口自动化测试中，日志主要记录执行某条用例时对应的请求参数与返回参数即可，当然也可以更细化，这里不做过多说明。

2. 用例中记录日志示例

在明确了测试用例中需记录哪些日志信息后，我们用封装好的日志记录器去记录测试用例执行时的日志。

测试用例模块test_log.py中加入日志记录代码，示例如下：

import requests
import pytest
import json
# 导入封装好的日志记录器
from tools.loggerController import log

# 测试类，仅为示例
class TestLogDemo:
    '''get请求'''
    def test_get_weather_normal(self):
        '''校验百度天气查询接口'''
        url = "https://weathernew.pae.baidu.com/weathernew/pc"
        params = {
            "query": "浙江杭州天气",
            "srcid": 4982
        }
        log.info("请求参数为：{}, {}".format(url, params))
        res = requests.get(url=url, params=params)
        log.info("返回结果为：{}".format(res.text))
        assert res.status_code == 200
        assert "window.tplData" in res.text


# 测试函数，post请求
def test_login_normal():
    '''正确用户名、正确密码登录'''
    url = "http://127.0.0.1:5000/login"
    headers = {"Content-Type": "application/json;charset=utf8"}
    data = {
        "username": "AndyLiu",
        "password": "123456"
    }
    log.info("请求参数为：{}, {}, {}".format(url, headers, data))
    res = requests.post(url=url, json=data, headers=headers)
    log.info("返回结果为：{}".format(res.text))
    # 断言
    assert res.status_code == 200
    assert json.loads(res.text)["token"]


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

用例test_get_weather_normal即请求查询天气接口。用例test_login_normal查询的是自定义接口，该接口构造比较简单，学习过程中没有可用于请求调试的接口，则可以参考文章使用Flask开发简单接口自己开发简单接口。

接下来我们来运行该测试模块test_log.py，结果如下：

用例test_get_weather_normal返回的结果是一大串html文档内容。用例test_login_normal显示在日志文件的最后面，如下所示： 

从结果可以看出来，日志文件中记录的日志非常清晰，且使用loguru默认的format格式时，会自动记录日志对应的函数名、方法名。

三，总结

最后我们一起来做个总结，如下：

• 在实际项目中需要自己封装相应配置的日志记录器用于公共调用，而不是每个模块单独配置使用loguru或者logging。

• 我们要先明确自动化项目运行过程中需要哪些信息需要记录，然后再在代码中记录对应的内容。

• 相对于python自带的logging模块，我们进一步看到了loguru模块简单得不可以思议。