python自动化测试框架中，设计logger类

在Python自动化测试框架中，logger类是非常重要的一个组件，用于记录测试过程中的各种信息，方便开发人员进行问题排查和调试。下面是一个基本的logger类的设计：

import logging

class Logger:
    def __init__(self, name, level=logging.DEBUG):
        self.logger = logging.getLogger(name)
        self.logger.setLevel(level)
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
        console_handler = logging.StreamHandler()
        console_handler.setLevel(logging.INFO)
        console_handler.setFormatter(formatter)
        file_handler = logging.FileHandler('test.log')
        file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
        file_handler.setFormatter(formatter)
        self.logger.addHandler(console_handler)
        self.logger.addHandler(file_handler)

这个Logger类的构造函数接受两个参数，name表示logger的名称，level表示记录的日志级别。在构造函数中，我们首先创建了一个logger对象，设置了它的日志级别。然后创建了两个handler对象，一个用于输出到控制台，一个用于输出到文件。我们设置了控制台输出的日志级别为INFO，文件输出的日志级别为DEBUG。最后，我们为logger对象添加了这两个handler对象。

这个Logger类的使用非常简单，只需要在测试代码中实例化一个Logger对象，然后使用logger对象的方法来记录日志即可：

logger = Logger('mylogger')
logger.logger.debug('debug message')
logger.logger.info('info message')
logger.logger.warning('warning message')
logger.logger.error('error message')
logger.logger.critical('critical message')

上面这段代码会将5条不同级别的日志记录到控制台和文件中。你可以根据需要自定义日志级别和格式，以及输出方式。