目录结构

1. loguru介绍

1.1 什么是日志 ？

程序运行过程中，难免会遇到各种报错 。如果这种报错是在本地发现的 ，你还可以进行debug 。但是如果程序已经上线了 ，你就不能使用debug方式了 。这种情况下该如何解决呢 ？目前通用的方式就是在软件中记录主要的操作轨迹和数据，以便在软件报错时可以方便查找到报错原因 。这种记录程序的操作轨迹和数据的方式叫记录日志 。

目前记录日志，都是使用专门的日志模块来进行记录的。而不同的开发语言所使用的日志模块也有所不同 。像python最常用的两个日志模块就是logging和loguru .

相比logging而言 ，loguru使用起来更加简单并也能满足记日志的需求 ，接下来就来介绍下loguru的使用 。

1.2 loguru的作用

loguru是python 开发的一个第三方模块 ， 主要用于记录python程序的日志 。其特点就是简单易用 、功能强大 。

1.3 安装与导入

# 下载与安装
pip install loguru

# 验证 ：
pip show loguru

# 导入
from loguru import logger   

# 说明 ：通过上述的导入，直接导入的是对象。而且是一个单例对象 ，即整个项目都可以使用这一个对象来操作，无需担心生成多份同样的日志

2.主要功能

在loguru中主要包括如下功能 ：

• 已经格式化后的日志
• 日志着色
• 输出不同级别的日志
• 日志内容参数化，像format一样
• 支持输出到文件，并支持分割、备份等操作 。

2.1 输出日志

# 导包
from loguru import logger

# 生成debug、info、success、warning、error日志
logger.debug("这是一条debug日志")
logger.info("这是一条info日志")
logger.success("这是一条success日志")
logger.warning("这是一条warning日志")
logger.error("这是一条error日志")

以上内容的输出为 ：

通过以上可以看到 ，只要随便打印一条日志 ，它的日志已经有了默认的格式了 。以下为源代码中的默认日志格式 ：

LOGURU_FORMAT = env(
    "LOGURU_FORMAT",
    str,
    "<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS}</green> | "
    "<level>{level: <8}</level> | "
    "<cyan>{name}</cyan>:<cyan>{function}</cyan>:<cyan>{line}</cyan> - <level>{message}</level>",
)

以下为源码中的日志级别定义 ,级别日志依次为 ：

LOGURU_TRACE_NO = env("LOGURU_TRACE_NO", int, 5)
LOGURU_TRACE_COLOR = env("LOGURU_TRACE_COLOR", str, "<cyan><bold>")
LOGURU_TRACE_ICON = env("LOGURU_TRACE_ICON", str, "")  # Pencil

LOGURU_DEBUG_NO = env("LOGURU_DEBUG_NO", int, 10)
LOGURU_DEBUG_COLOR = env("LOGURU_DEBUG_COLOR", str, "<blue><bold>")
LOGURU_DEBUG_ICON = env("LOGURU_DEBUG_ICON", str, "")  # Lady Beetle

LOGURU_INFO_NO = env("LOGURU_INFO_NO", int, 20)
LOGURU_INFO_COLOR = env("LOGURU_INFO_COLOR", str, "<bold>")
LOGURU_INFO_ICON = env("LOGURU_INFO_ICON", str, "i")  # Information

LOGURU_SUCCESS_NO = env("LOGURU_SUCCESS_NO", int, 25)
LOGURU_SUCCESS_COLOR = env("LOGURU_SUCCESS_COLOR", str, "<green><bold>")
LOGURU_SUCCESS_ICON = env("LOGURU_SUCCESS_ICON", str, "")  # Heavy Check Mark

LOGURU_WARNING_NO = env("LOGURU_WARNING_NO", int, 30)
LOGURU_WARNING_COLOR = env("LOGURU_WARNING_COLOR", str, "<yellow><bold>")
LOGURU_WARNING_ICON = env("LOGURU_WARNING_ICON", str, "")  # Warning

LOGURU_ERROR_NO = env("LOGURU_ERROR_NO", int, 40)
LOGURU_ERROR_COLOR = env("LOGURU_ERROR_COLOR", str, "<red><bold>")
LOGURU_ERROR_ICON = env("LOGURU_ERROR_ICON", str, "")  # Cross Mark

LOGURU_CRITICAL_NO = env("LOGURU_CRITICAL_NO", int, 50)
LOGURU_CRITICAL_COLOR = env("LOGURU_CRITICAL_COLOR", str, "<RED><bold>")
LOGURU_CRITICAL_ICON = env("LOGURU_CRITICAL_ICON", str, "")  # Skull and Crossbones

分别对日志级别进行说明 ：

• 日志共包括7个级别，分别是 ：TRACE(5) < DEBUG(10) < INFO(20) < SUCCESS(25) < WARNING(30) < ERROR(40) < CRITICAL(50) .每个日志都用一个默认数字代替，说明它们的基本的高低 。
• 每个级别代表一个数字 ，数字越小级别越小 ；同时数字越小 ，输出的日志越多 。输出的日志越多，代码运行速度越慢，故并非是越详细越好 。因为它们是包含的关系 ，若日志级别设置为>=5将会输出所有日志 。
• 分别对以下几个日志的用途说明 ：
• TRACE : 程序每运行一步，都要记录一条日志 ，几乎不会用到。
• DEBUG ：主要用来调式bug使用，既然是调试bug，就必须记录的详细，一般可以理解每一步中的若个小步记录的日志
• INFO : 可以理解为记录运行的流程步骤 。
• SUCCESS : 可以理解为某个流程完成以后记录的成功日志 。
• WARNING ：记录潜在的错误 ，可以理解为标准之外的情况
• ERROR ：记录运行过程中出现的错误 。
• CRITICAL ：非常严重的错误事件， 相对来说用的较少。

2.2 日志内容参数化

# 3. 进行字符串参数化
logger.info("{}班有{}位同学".format('一',52))     # 使用format进行格式化
logger.info("{}班有{}位同学",'一',52)     # 使用日志中的参数化

# 以上两种写法都输出
2023-07-09 17:28:55.263 | INFO     | __main__:<module>:39 - 一班有52位同学

可以看到，在日志内容中进行数据参数化，可以使用日志本身带的功能，只需要将数据作为参数传入即可。

2.3 输出到文件

输出到文件，主要使用到的方法就是add ，它有好几个参数 ，可以支持日志文件切割、备份、清理等操作 。

# add 方法说明 ：
"""
add(filename,level,format,serialize,rotation,retention,compression):
    filename : 输出的日志文件名
    level  : 日志级别 ，传递7个日志级别中的1个
    format : 支持传递的格式化参数有：time level file module line message name funcation process
    retention ： 定期清理
    rotation : 保留时长 
    comproession : 压缩 ，格式支持："gz", "bz2", "xz", "lzma", "tar", "tar.gz", "tar.bz2", "tar.xz", "zip"
"""

参数演示 ：

flname = 'a.log'        # 将日志输出到a.log中
logger.add(flname,level='DEBUG',format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level} | {file} | {module}|{line}|{process}|{message}",rotation='10Kb',compression='zip')     # 设置日志级别、日志压缩、压缩格式。

logger.debug("这是一条debug日志")
logger.info("这是一条info日志")
logger.success("这是一条success日志")
logger.warning("这是一条warning日志")
logger.error("这是一条error日志")

其它参数

logger.add("file_1.log", rotation="500 MB") # 文件过大就会重新生成一个文件
logger.add("file_2.log", rotation="12:00") # 每天12点创建新文件
logger.add("file_3.log", rotation="1 week") # 文件时间过长就会创建新文件
logger.add("file_X.log", retention="10 days") # 一段时间后会清空
logger.add("file_Y.log", compression="zip") # 保存zip格式

3.如何记录日志

学习日志模块其实并不能 ，难的是如何让记录的日志发挥它的价值 。个人认为，要写记录日志，就要从三个方面入手，分别是如何记 ？ 如何更好的阅读 ，如何做好日志留存 。

3.1 记录日志

做好日志记录是为了更方便、更高效的查看 ，所以第一步完全是为了第二步服务的 。该如何记录日志呢 ？这个应该跟你的业务系统有很大关系 。比如，我的日志记录就是为了自动化框架所使用 。为了在自动化运行报错后能很快速的定位到问题。所以，我设计的日志完全是为了适应这套框架 。

为了能使日志更易读 ，主要从以下的三个方面入手设计 ，分别是 ：

• 用例与用例之间的分界线，在用例之间输出分割线，能快速识别到每条用例的中间日志 。同时在开始处输出要运行用例的文件名和用例名，在结束处输出运行结果 。
• 给系统中的日志级别设定一套规则 ，什么日志输出debug 、什么日志输出info ，必须给出明确定义 ，提高辨识度 。
• 日志内容具有上下文识别， 同时相同类型的内容一定要使用相同关键字 。

个人设计了一套规则 ，用于框架的日志记录 。比如 ：在自动化用例运行过程中，主要包括流程、子流程和流程上的节点 。那么，日志也是针对这些流程来设计不同日志级别 。

比如，以下是针对日志级别设计的一套规则。

3.2 阅读日志

一份可读性强的日志能快速定位错误 ，从而提高解决问题的效率 。那么如何让日志更易阅读呢 ？ 个人认为 ，要至少从以下三个方面入手 。

1. 要有一套日志记录规则 ，并要有良好的记录日志习惯，严格按照日志规则来记录 ，这条就是第一点说的如何记录日志 ，故这里不再赘述 。
2. 日志要按天分割，每天一个 ，按照日期也能快速找到是在那个文件中，每个日志文件中的内容不会太多，方便查找。
3. 将最新的日志集成到测试报告中，以便在测试报告中也能打开日志文件，从而查找起来更加方便 。

其中第2点，日志按天分割，就是用到了rotation这个参数 。

logger.add("file_2.log", rotation="8:00") # 每天8点创建新文件

其中第3点就是会用到allure中的@allure.attachment() 这个装饰器 ，将日志文件传入到这个装饰器中。

3.3 备份日志

日志备份主要跟记录日志的业务系统有关系 ，比如你是负责公司产品的开发 ，那么日志备份的周期一定要长 ，备份一年也不为过 。

但是 ，如果仅仅是为了自动化测试用例记录日志 ，一年的日志备份就有点太夸张了 。

可以采取的策略为 ：

• 一周内的日志保留原样，每天生成一个日志文件 。
• 一周以上到一个月内的日志进行打包压缩 ，保留压缩文件 。
• 一个月的日志文件可以删除 ，因为对于自动化测试框架 ，这些日志文件已经没啥用了，可以删除释放空间。

4.项目集成日志

在项目中想要日志文件，只需要三步， 具体如下 ：

1. 在创建项目框架时，创建一个日志文件夹 。将日志文件写入该文件夹即可。
2. 在入口脚本处，调用日志方法，将日志写入到具体文件中。
3. 在项目的代码中，编写要实现日志 。

4.1 创建日志文件夹

4.2 入口中调用日志方法

4.3 在项目中写入日志

5.项目总结

至此，我们已经实现了五步了 ，分别是 ：

第一 、如何编写一个接口自动化框架 ，在第一篇博文中介绍了 。测试新手如何搭建自动化框架 ？手把手教会从0到1的搭建过程。

第二、如何编写测试用例 ，已经在第二篇博文中介绍了 。正在学习使用python搭建自动化测试框架？这个系统包你可能会用到

第三、如何实现接口请求 ，并和测试用例如何对接 ，已经在第三篇博文中介绍了。如果你有意学习接口自动化测试 ？这个包是你首先要掌握的。

第四、如何使用yaml编写测试数据 ，已经在第四篇博文中介绍了 。高手编写的自动化测试框架是如何管理用例？他们都会用到这个包。

第五，如何使用allure生成测试报告，已经在第五篇博文中介绍了 。如果你有意学习自动化测试框架 ，测试报告Allure你一定要了解。

第六 ，如何使用loguru记录日志 ，也就是本篇博文 。