pytest中的logger

pytest中的logger是用于记录测试过程中的日志信息的工具。通过使用logger，我们可以将测试过程中的重要信息以及调试信息记录下来，方便我们后续查看和分析。

在pytest中，我们可以通过pytest提供的logging模块来创建logger实例。例如：

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

在创建logger实例后，我们就可以使用logger的不同方法来记录日志信息，例如：

logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

其中，不同的方法对应不同的日志级别，日志级别从低到高分别为：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。我们可以根据需要选择合适的日志级别来记录对应的日志信息。

相关问题

pytest +requests封装+logger封装

pytest是一种Python的测试框架，能够简化测试用例的编写、执行和结果分析。它基于Python的assert语句，提供了丰富的断言功能，方便测试人员编写高效、可靠的测试代码。

requests是Python中一个流行的HTTP库，提供了简洁易用的接口，用于发送HTTP请求和处理响应。通过requests库，我们可以方便地与网站进行交互，发送GET/POST请求，登录，上传文件等操作。

在测试过程中，我们通常需要判断请求的返回结果是否符合预期，并记录相关的日志信息。使用pytest框架结合requests库，可以实现对接口进行自动化测试以及生成详细的测试报告。

为了更好地管理日志输出，我会对requests库进行封装，在发送请求前后分别记录请求的URL、请求方法、请求参数、请求头部信息、响应状态码等，以及异常情况的日志记录。这样可以方便地追踪接口的调用和异常情况的处理。

另外，我也会对pytest框架进行封装，将常用的测试步骤和断言封装为函数或装饰器，便于重复使用。同时，将测试结果输出到日志文件中，记录测试用例、测试结果等相关信息。

通过对pytest和requests的封装，我们可以更加高效地进行接口测试，提高测试代码的可读性和可维护性。同时，日志的记录和输出也方便了测试人员进行问题定位和分析，进一步提升了测试工作的效率和质量。

pytest框架中使用loguru

在pytest框架中使用loguru日志库，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了loguru库。你可以使用以下命令进行安装：

pip install loguru

2. 在你的pytest测试文件中，导入loguru库：

import loguru

3. 创建一个全局的loguru logger对象，以便在整个测试文件中使用。你可以在文件的顶部添加以下代码：

logger = loguru.logger

4. 现在你可以在测试函数或测试类中使用logger对象来记录日志了。例如，在一个测试函数中，你可以使用以下代码来记录一条信息级别的日志：

def test_example():
    logger.info("This is an example log message")

5. 运行pytest命令来执行你的测试文件，你将看到loguru日志消息被输出到控制台。

这样，你就可以在pytest框架中使用loguru日志库了。你可以根据需要使用不同的日志级别，比如info、debug、warning等。还可以配置日志的输出格式、保存到文件等其他操作。详细的loguru用法请参考官方文档：https://loguru.readthedocs.io/zh/stable/