【大爆炸】log 模块

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
-------------------------------------------------
   File Name：     hcs-log
   Description :   log 模块
   Author :       jiaoyaxiong
   date：          2019/7/22
-------------------------------------------------
   Change Activity:
                   2019/7/22:
-------------------------------------------------
"""
__author__ = 'jiaoyaxiong'

import logging
import time
import os
import yaml
import conf
import functools


"""
从环境变量中获取如下信息：

jenkins 启动时注入：
testEnv  = daily|pre|online
jenBuild =
jenJobName =
needUpdate = yes|no

从代码路径获取信息：
codeCID =
codeBName = 

需要大的组件：
jenkins (docker 启动时开启jenkins )
git (需要内网访问支持)
python
...

log 存放：---亦可以上传至sls(待验证是否支持通配符模式)
本地需要存放一份----allure 附件上传的方式推送到 allure report 
每个用例跑的时候生成一份，附送到allure 


"""

"""
在jenkins 构建脚本中注入环境变量
#注入环境变量
export testEnv=daily
export jenBuild=${BUILD_ID}
export jenJobName=${JOB_NAME}
export needUpdate=no

jenkins 启动测试进程可以获取到环境变量 os.environ.get()
logging 日志可以传入多余的格式
            file_formatter=logging.Formatter('[%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(testEnv)s][%(jenBuild)s][%(jenJobName)s][%(codeCID)s][%(codeBName)s][%(casename)s][%(message)s]')


def getEnv():
    testEnv=os.environ.get("testEnv","null-testEnv")
    jenBuild=os.environ.get("jenBuild","null-jenBuild")
    jenJobName=os.environ.get("jenJobName","null-jenJobName")
    needUpdate=os.environ.get("needUpdate","no")
    codeCID=os.environ.get("codeCID","null-codeCID")
    codeBName=os.environ.get("codeBName","null-codeBName")
    return {"testEnv":testEnv,
            "jenBuild":jenBuild,
            "jenJobName":jenJobName,
            "needUpdate":needUpdate,
            "codeCID":codeCID,
            "codeBName":codeBName
            }

self.logger.info=functools.partial(self.logger.info,extra=results_env)

"""

def getEnv():
    testEnv=os.environ.get("testEnv","null-testEnv")
    jenBuild=os.environ.get("jenBuild","null-jenBuild")
    jenJobName=os.environ.get("jenJobName","null-jenJobName")
    needUpdate=os.environ.get("needUpdate","no")
    codeCID=os.environ.get("codeCID","null-codeCID")
    codeBName=os.environ.get("codeBName","null-codeBName")
    return {"testEnv":testEnv,
            "jenBuild":jenBuild,
            "jenJobName":jenJobName,
            "needUpdate":needUpdate,
            "codeCID":codeCID,
            "codeBName":codeBName
            }


# os.environ 设置的是临时环境变量，只能在一次运行中使用
# 这个环境变量只在进程和子进程中可以获取到
# 这里所谓的修改环境变量，仅仅影响当前python进程后续启动的子进程，对当前python进程以外的环境是没有任何影响的。
# https://www.zhihu.com/question/55937152



# linux source

    # source命令（从 C Shell 而来）是bash shell的内置命令. 点命令，就是一个点符号，是source的另一名称。这两个命令都以一个脚本为参数，
    # 该脚本将在当前shell的环境执行，即不会启动一个新的子shell。所有在脚本中设置的变量都将成为当前Shell的一部分。
    # 不会启动子shell, 在source filename 与 sh filename 及. / filename执行脚本的区别  #
    # 当shell脚本具有可执行权限时，用sh
    # filename与. / filename执行脚本是没有区别得。./ filename是因为当前目录没有在PATH中，所有”.”是用来表示当前目录的。
    # sh
    # filename
    # 重新建立一个子shell，在子shell中执行脚本里面的语句，该子shell继承父shell的环境变量，但子shell新建的、改变的变量不会被带回父shell，除非使用export。
    # source
    # filename：这个命令其实只是简单地读取脚本里面的语句依次在当前shell里面执行，没有建立新的子shell。那么脚本里面所有新建、改变变量的语句都会保存在当前shell里面。

    # 在shell中执行程序时，shell会提供一组环境变量。 export可新增，修改或删除环境变量，供后续执行的程序使用。export的效力仅及于该此登陆操作

    # 一个变量创建时，它不会自动地为在它之后创建的shell进程所知。而命令export可以向后面的shell传递变量的值。当一个shell脚本调用并执行时，它不会自动得到原为脚本（调用者）里定义的变量的访问权，除非这些变量已经被显式地设置为可用。export命令可以用于传递一个或多个变量的值到任何后继脚本。

    # 要想永久生效，需要把这行添加到环境变量文件里。有两个文件可选：“/etc/profile”和用户主目录下的“.bash_profile”，“/etc/profile”对系统里所有用户都有效

    # 登陆系统才会执行/etc/profile （login 初始化环境变量等   登陆shell  非登陆shell ），不登陆系统就会执行 /etc/rc.d/rc.local (开机自动启动)

    # https://www.cnblogs.com/syavingcs/p/14058134.html
    #   设置环境变量的脚本，可以放在profile.d目录下面，但开机执行任务不应该放在profile.d目录下，因为每次登陆都会执行profile.d目录下的文件，会导致重复执行，
    # 设置开机启动任务，应该放在rc.local中执行，它只会在系统启动时执行一次。
    # Linux登录shell和非登录(交互式shell)环境变量配置 https://www.cnblogs.com/woshimrf/p/shell-conf.html

    # 单用户模式进行救援

# subprocess multiprocessing
    # subprocess is 用来执行其他的可执行程序的，即执行外部命令。 他是os.fork() 和 os.execve() 的封装。 他启动的进程不会把父进程的模块加载一遍。使用subprocess的通信机制比较少，通过管道或者信号机制.

    # subprocess.run 功能,执行args参数所表示的命令,等待命令结束,返回一个CompletedProcess类型对象
    # subprocess.Popen()  用法和参数run()方法基本相同,但是他的返回值是一个Popen对象,而不是CompletedProcess对象  异步执行
    # multiprocessing 用来执行python的函数，他启动的进程会重新加载父进程的代码。可以通过Queue、Array、Value等对象来通信。
    # from multiprocessing import Process   p1 = Process(target=run_proc1,args=(‘test’,))

    # 1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置


class hcs_logger():
    def __init__(self,casename):
        base_log_path=conf.get_conf()["global"]["base_log_path"]
        self.logger = logging.getLogger(casename)
        self.logger.setLevel(level = logging.INFO)
        file_formate=base_log_path+os.sep+time.strftime('%Y%m%d',time.localtime(time.time()))
        try:
            if not os.path.exists(file_formate):
                os.makedirs(file_formate)
        except:
            time.sleep(1)
            pass
        timestamp=time.strftime('%H%M%S',time.localtime(time.time()))
        handler = logging.FileHandler("%s//%s%s.txt"%(file_formate,str(casename),timestamp),encoding="utf-8")
        handler.setLevel(logging.DEBUG)
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)d - %(levelname)s - %(message)s')
        #写复杂点，给sls 分析log 使用
        file_formatter=logging.Formatter('[%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(testEnv)s][%(jenBuild)s][%(jenJobName)s][%(codeCID)s][%(codeBName)s][%(casename)s][%(message)s]')

        handler.setFormatter(file_formatter)



        console = logging.StreamHandler()
        console.setLevel(logging.DEBUG)
        console.setFormatter(formatter)
        # 给上传allure 附件使用
        self.txt_log_path="%s//%s%s.txt" % ( file_formate,str(casename),timestamp)
        self.logger.addHandler(handler)
        self.logger.addHandler(console)
        results_env=getEnv()
        results_env["casename"]=casename
        #传点参数
        """
        从名字可以看出，该函数的作用就是部分使用某个函数，即冻结住某个函数的某些参数，让它们保证为某个值，并生成一个可调用的新函数对象，这样你就能够直接调用该新对象，并且仅用使用很少的参数
        functools.partial 偏函数的使用
        
        多余参数：
        import logging

        FORMAT = '%(asctime)s %(clientip)s %(user)-8s %(message)s %(haiyoushui)s'
        
        logging.basicConfig(format=FORMAT)
        
        d={'clientip':'192.168.0.1','user':'fbloggs', "haiyoushui":"12312313113213"}
        
        logger=logging.getLogger('tcpserver')
        
        logger.warning('Protocolproblem:%s','connectionreset',extra=d)
        
        extra是用户自定义的dict. 这些key/value在格式化的时候可以直接引用。


        用Python的logging模块记录日志时，遇到了重复记录日志的问题，第一条记录写一次，第二条记录写两次，第三条记录写三次。。。很头疼，这样记日志可不行。网上搜索到了原因与解决方案：
        原因：没有移除handler 
        解决：在日志记录完之后removeHandler
            logger.removeHandler(streamhandler)

        所以这里有以下几个解决办法：

            每次创建不同name的logger，每次都是新logger，不会有添加多个handler的问题。（ps:这个办法太笨，不过我之前就是这么干的。。）
            像上面一样每次记录完日志之后，调用removeHandler()把这个logger里的handler移除掉。
            在log方法里做判断，如果这个logger已有handler，则不再添加handler。
            与方法2一样，不过把用pop把logger的handler列表中的handler移除。
        
        """

        self.logger.info=functools.partial(self.logger.info,extra=results_env)
        self.logger.error=functools.partial(self.logger.error,extra=results_env)
        self.logger.debug=functools.partial(self.logger.debug,extra=results_env)
        self.logger.warning=functools.partial(self.logger.warning,extra=results_env)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        return self.logger

    # __call__  使得类实例对象可以像调用普通函数那样，以“对象名()”的形式使用

if __name__ == "__main__":
    logging1=hcs_logger("casename123")()
    # logging1.info("123",extra=getEnv())
    logging1.info("123")
    logging1.error("321")
    logging1.debug("12553")
    logging1.warning("124443")
    # DEBUG 有问题！
    logging1.debug("12553")
    file_name = os.path.split(os.path.abspath(__file__))[-1]
    logging1.info(file_name.replace(".py",""))

# -*- coding: utf-8 -*-"""------------------------------------------------- File Name： hcs-log Description : log 模块 Author : wb-jyx515728 date： 2019/7/22------------------------------------------------- Change Activity: 2019/7/22:-------------------------------------------------"""__author__ = 'wb-jyx515728'
import loggingimport timeimport osimport yamlimport confimport functools

"""从环境变量中获取如下信息：
jenkins 启动时注入：testEnv = daily|pre|onlinejenBuild =jenJobName =needUpdate = yes|no
从代码路径获取信息：codeCID =codeBName =
需要大的组件：jenkins (docker 启动时开启jenkins )git (需要内网访问支持)python...
log 存放：---亦可以上传至sls(待验证是否支持通配符模式)本地需要存放一份----allure 附件上传的方式推送到 allure report 每个用例跑的时候生成一份，附送到allure

"""
"""在jenkins 构建脚本中注入环境变量#注入环境变量export testEnv=dailyexport jenBuild=${BUILD_ID}export jenJobName=${JOB_NAME}export needUpdate=no
jenkins 启动测试进程可以获取到环境变量 os.environ.get()logging 日志可以传入多余的格式 file_formatter=logging.Formatter('[%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(testEnv)s][%(jenBuild)s][%(jenJobName)s][%(codeCID)s][%(codeBName)s][%(casename)s][%(message)s]')

def getEnv(): testEnv=os.environ.get("testEnv","null-testEnv") jenBuild=os.environ.get("jenBuild","null-jenBuild") jenJobName=os.environ.get("jenJobName","null-jenJobName") needUpdate=os.environ.get("needUpdate","no") codeCID=os.environ.get("codeCID","null-codeCID") codeBName=os.environ.get("codeBName","null-codeBName") return {"testEnv":testEnv, "jenBuild":jenBuild, "jenJobName":jenJobName, "needUpdate":needUpdate, "codeCID":codeCID, "codeBName":codeBName }
self.logger.info=functools.partial(self.logger.info,extra=results_env)
"""
def getEnv(): testEnv=os.environ.get("testEnv","null-testEnv") jenBuild=os.environ.get("jenBuild","null-jenBuild") jenJobName=os.environ.get("jenJobName","null-jenJobName") needUpdate=os.environ.get("needUpdate","no") codeCID=os.environ.get("codeCID","null-codeCID") codeBName=os.environ.get("codeBName","null-codeBName") return {"testEnv":testEnv, "jenBuild":jenBuild, "jenJobName":jenJobName, "needUpdate":needUpdate, "codeCID":codeCID, "codeBName":codeBName }

# os.environ 设置的是临时环境变量，只能在一次运行中使用# 这个环境变量只在进程和子进程中可以获取到# 这里所谓的修改环境变量，仅仅影响当前python进程后续启动的子进程，对当前python进程以外的环境是没有任何影响的。# https://www.zhihu.com/question/55937152

# linux source
# source命令（从 C Shell 而来）是bash shell的内置命令. 点命令，就是一个点符号，是source的另一名称。这两个命令都以一个脚本为参数， # 该脚本将在当前shell的环境执行，即不会启动一个新的子shell。所有在脚本中设置的变量都将成为当前Shell的一部分。 # 不会启动子shell, 在source filename 与 sh filename 及. / filename执行脚本的区别 # # 当shell脚本具有可执行权限时，用sh # filename与. / filename执行脚本是没有区别得。./ filename是因为当前目录没有在PATH中，所有”.”是用来表示当前目录的。 # sh # filename # 重新建立一个子shell，在子shell中执行脚本里面的语句，该子shell继承父shell的环境变量，但子shell新建的、改变的变量不会被带回父shell，除非使用export。 # source # filename：这个命令其实只是简单地读取脚本里面的语句依次在当前shell里面执行，没有建立新的子shell。那么脚本里面所有新建、改变变量的语句都会保存在当前shell里面。
# 在shell中执行程序时，shell会提供一组环境变量。 export可新增，修改或删除环境变量，供后续执行的程序使用。export的效力仅及于该此登陆操作
# 一个变量创建时，它不会自动地为在它之后创建的shell进程所知。而命令export可以向后面的shell传递变量的值。当一个shell脚本调用并执行时，它不会自动得到原为脚本（调用者）里定义的变量的访问权，除非这些变量已经被显式地设置为可用。export命令可以用于传递一个或多个变量的值到任何后继脚本。
# 要想永久生效，需要把这行添加到环境变量文件里。有两个文件可选：“/etc/profile”和用户主目录下的“.bash_profile”，“/etc/profile”对系统里所有用户都有效
# 登陆系统才会执行/etc/profile （login 初始化环境变量等登陆shell 非登陆shell ），不登陆系统就会执行 /etc/rc.d/rc.local (开机自动启动)
# https://www.cnblogs.com/syavingcs/p/14058134.html # 设置环境变量的脚本，可以放在profile.d目录下面，但开机执行任务不应该放在profile.d目录下，因为每次登陆都会执行profile.d目录下的文件，会导致重复执行， # 设置开机启动任务，应该放在rc.local中执行，它只会在系统启动时执行一次。 # Linux登录shell和非登录(交互式shell)环境变量配置 https://www.cnblogs.com/woshimrf/p/shell-conf.html
# 单用户模式进行救援
# subprocess multiprocessing # subprocess is 用来执行其他的可执行程序的，即执行外部命令。他是os.fork() 和 os.execve() 的封装。他启动的进程不会把父进程的模块加载一遍。使用subprocess的通信机制比较少，通过管道或者信号机制.
# subprocess.run 功能,执行args参数所表示的命令,等待命令结束,返回一个CompletedProcess类型对象 # subprocess.Popen() 用法和参数run()方法基本相同,但是他的返回值是一个Popen对象,而不是CompletedProcess对象异步执行 # multiprocessing 用来执行python的函数，他启动的进程会重新加载父进程的代码。可以通过Queue、Array、Value等对象来通信。 # from multiprocessing import Process p1 = Process(target=run_proc1,args=(‘test’,))
# 1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置

class hcs_logger(): def __init__(self,casename): base_log_path=conf.get_conf()["global"]["base_log_path"] self.logger = logging.getLogger(casename) self.logger.setLevel(level = logging.INFO) file_formate=base_log_path+os.sep+time.strftime('%Y%m%d',time.localtime(time.time())) try: if not os.path.exists(file_formate): os.makedirs(file_formate) except: time.sleep(1) pass timestamp=time.strftime('%H%M%S',time.localtime(time.time())) handler = logging.FileHandler("%s//%s%s.txt"%(file_formate,str(casename),timestamp),encoding="utf-8") handler.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)d - %(levelname)s - %(message)s') #写复杂点，给sls 分析log 使用 file_formatter=logging.Formatter('[%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(testEnv)s][%(jenBuild)s][%(jenJobName)s][%(codeCID)s][%(codeBName)s][%(casename)s][%(message)s]')
handler.setFormatter(file_formatter)

console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.DEBUG) console.setFormatter(formatter) # 给上传allure 附件使用 self.txt_log_path="%s//%s%s.txt" % ( file_formate,str(casename),timestamp) self.logger.addHandler(handler) self.logger.addHandler(console) results_env=getEnv() results_env["casename"]=casename #传点参数 """ 从名字可以看出，该函数的作用就是部分使用某个函数，即冻结住某个函数的某些参数，让它们保证为某个值，并生成一个可调用的新函数对象，这样你就能够直接调用该新对象，并且仅用使用很少的参数 functools.partial 偏函数的使用     多余参数： import logging
FORMAT = '%(asctime)s %(clientip)s %(user)-8s %(message)s %(haiyoushui)s'     logging.basicConfig(format=FORMAT)     d={'clientip':'192.168.0.1','user':'fbloggs', "haiyoushui":"12312313113213"}     logger=logging.getLogger('tcpserver')     logger.warning('Protocolproblem:%s','connectionreset',extra=d)     extra是用户自定义的dict. 这些key/value在格式化的时候可以直接引用。

用Python的logging模块记录日志时，遇到了重复记录日志的问题，第一条记录写一次，第二条记录写两次，第三条记录写三次。。。很头疼，这样记日志可不行。网上搜索到了原因与解决方案：原因：没有移除handler   解决：在日志记录完之后removeHandler logger.removeHandler(streamhandler)
所以这里有以下几个解决办法：
每次创建不同name的logger，每次都是新logger，不会有添加多个handler的问题。（ps:这个办法太笨，不过我之前就是这么干的。。）像上面一样每次记录完日志之后，调用removeHandler()把这个logger里的handler移除掉。在log方法里做判断，如果这个logger已有handler，则不再添加handler。与方法2一样，不过把用pop把logger的handler列表中的handler移除。     """
self.logger.info=functools.partial(self.logger.info,extra=results_env) self.logger.error=functools.partial(self.logger.error,extra=results_env) self.logger.debug=functools.partial(self.logger.debug,extra=results_env) self.logger.warning=functools.partial(self.logger.warning,extra=results_env)
def __call__(self, *args, **kwargs): return self.logger
# __call__ 使得类实例对象可以像调用普通函数那样，以“对象名()”的形式使用
if __name__ == "__main__": logging1=hcs_logger("casename123")() # logging1.info("123",extra=getEnv()) logging1.info("123") logging1.error("321") logging1.debug("12553") logging1.warning("124443") # DEBUG 有问题！ logging1.debug("12553") file_name = os.path.split(os.path.abspath(__file__))[-1] logging1.info(file_name.replace(".py",""))

posted @ 2021-03-04 17:21 峡谷恶霸阅读(76) 评论(0) 收藏举报

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