Appium 日志收集

问题思考

在自动化脚本运行过程中,IDE控制台一般都会输出运行日志。但是如果测试项目是在liunx服务器上面运行,没有IDE控制台输出log,那么我们该如何采集日志?

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。

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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。

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导入logging模块
import logging

logging模块官方文档

logging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。

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。

logging_test.py

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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')

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。

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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。

Filter 过滤器

Handlers和Loggers可以使用Filters来完成比级别更复杂的过滤。

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:

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logging.basicConfig(filename='runlog.log',level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')

输出结果:

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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

Logging实战操作

测试场景

将前面所学的启动考研帮App的脚本增加log采集功能,设置指定的日志格式输出,并将日志保存到指定文件。

代码实现

kyb_logger.py

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from appium import webdriver
import yaml
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException
import logging

file=open('../yaml/desired_caps.yaml','r')
data=yaml.load(file)

logging.basicConfig(level=logging.INFO,filename='runlog.log',
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d]%(levelname)s%(message)s')

desired_caps={}
desired_caps['platformName']=data['platformName']
desired_caps['platformVersion']=data['platformVersion']
desired_caps['deviceName']=data['deviceName']

desired_caps['app']=data['app']
desired_caps['appPackage']=data['appPackage']
desired_caps['appActivity']=data['appActivity']
desired_caps['noReset']=data['noReset']

logging.info('start app...')
driver=webdriver.Remote('http://'+str(data['ip'])+':'+str(data['port'])+'/wd/hub',desired_caps)

def check_cancelBtn():
logging.info('check cancelBtn')

try:
cancelBtn = driver.find_element_by_id('android:id/button2')
except NoSuchElementException:
logging.info('no cancelBtn')
else:
cancelBtn.click()

def check_skipBtn():
logging.info('check skipBtn')

try:
skipBtn = driver.find_element_by_id('com.tal.kaoyan:id/tv_skip')
except NoSuchElementException:
logging.info('no skipBtn')
else:
skipBtn.click()

check_cancelBtn()
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

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[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:

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import logging
import logging.config


CON_LOG='log.conf'
logging.config.fileConfig(CON_LOG)
logging=logging.getLogger()

方法:

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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

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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