在unittest中使用 logging 模块记录测试数据的方法
如下所示:
# -*- coding:utf-8 -*- import sys import logging import unittest import os reload(sys) sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + r'\..') # 返回脚本的路径 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='log_test.log', filemode='w') logger = logging.getLogger() class SomeTest(unittest.TestCase): def testSomething(self): logger.debug("this= %r", 'aaa') logger.debug("that= %r", 'bbb') # etc. self.assertEquals(3.14, 3.14, 'nonono') if __name__ == "__main__": unittest.main()
生成的日志文件内容如下:
Wed, 17 May 2017 15:04:53 log_test.py[line:19] DEBUG this= 'aaa' Wed, 17 May 2017 15:04:53 log_test.py[line:20] DEBUG that= 'bbb'
PyDev unittesting: How to capture text logged to a logging.Logger in “Captured Output”
以上这篇在unittest中使用 logging 模块记录测试数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
解读python logging模块的使用方法
1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 1.可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: 2.print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出: logging框架中主要由四个部分组成: Loggers: 可供
-
Python中使用logging模块打印log日志详解
学一门新技术或者新语言,我们都要首先学会如何去适应这们新技术,其中在适应过程中,我们必须得学习如何调试程序并打出相应的log信息来,正所谓"只要log打的好,没有bug解不了",在我们熟知的一些信息技术中,log4xxx系列以及开发Android app时的android.util.Log包等等都是为了开发者更好的得到log信息服务的.在Python这门语言中,我们同样可以根据自己的程序需要打出log. log信息不同于使用打桩法打印一定的标记信息,log可以根据程序需要而分出不同的l
-
Python中的测试模块unittest和doctest的使用教程
我要坦白一点.尽管我是一个应用相当广泛的公共域 Python 库的创造者,但在我的模块中引入的单元测试是非常不系统的.实际上,那些测试大部分 是包括在 gnosis.xml.pickle 的 Gnosis Utilities 中的,并由该子软件包(subpackage)的贡献者所编写.我还发现,我下载的绝大多数第三方 Python 包都缺少完备的单元测试集. 不仅如此,Gnosis Utilities 中现有的测试也受困于另一个缺陷:您经常需要在极其大量的细节中去推定期望的输出,以确定测试的成败
-
Python 单元测试(unittest)的使用小结
测试目录 项目的整体结构可以参考"软件目录开发规范",这里单说测试目录.一般都是在项目里单独创建一个测试目录,目录名就是"tests". 关于目录的位置,一种建议是,在项目名(假设项目名是Foo)的一级子目录下创建二级子目录 "Foo/foo/tests" .但是这样可能是因为用起来不方便,有很多是按下面的做法.不过下面的示例我还是用这个方法来创建测试目录. 还可以把测试目录向上移一层,作为一级子目录,直接创建在项目之下 "Foo/te
-
Python使用logging模块实现打印log到指定文件的方法
本文实例讲述了Python使用logging模块实现打印log到指定文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 可能我们经常会使用print来输出信息到窗口,但当我们有很多个py文件需要运行,项目比较庞大的到时候,print简直就是太low了点了.那么我们可以使用强大的logging模块,把输出到指定的本地pc某个路径的文件中. 一.logging的框架 1. Loggers: 可供程序直接调用的接口,app通过调用提供的api来记录日志 2. Handlers: 决定将日志记录分配至正确的目
-
Python单元测试框架unittest使用方法讲解
概述 1.测试脚手架(test fixture) 测试准备前要做的工作和测试执行完后要做的工作.包括setUp()和tearDown(). 2.测试案例(test case) 最小的测试单元. 3.测试套件(test suite) 测试案例的集合. 4.测试运行器(test runner) 测试执行的组件. 命令行接口 可以用命令行运行测试模块,测试类以及测试方法. 复制代码 代码如下: python -m unittest test_module1 test_module2 python -m
-
Python中内置的日志模块logging用法详解
logging模块简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.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,甚至可以自己实现具体的日志记录方式. logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同.模块提供logger,handler,filter,formatter. logger:提供日志接口,供应用代码使用.logger最长用的操作有两类:配置和发
-
在unittest中使用 logging 模块记录测试数据的方法
如下所示: # -*- coding:utf-8 -*- import sys import logging import unittest import os reload(sys) sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + r'\..') # 返回脚本的路径 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line
-
Python中关于logging模块的学习笔记
python的logging模块 python提供了一个日志处理的模块,那就是logging. 导入logging模块使用以下命令: import logging logging模块的用法: 1.简单的将日志打印到屏幕上 import logging logging.debug("This is debug message") logging.info("This is info message") logging.warning("This is war
-
Python中的logging模块实现日志打印
目录 方法1:配置并输出日志到标准输出 方法2:配置输出到日志文件 前言: 大家在写代码的时候,经常会使用print打印日志方便排查问题,然而print的问题就是太过简单,缺少时间.日志级别等格式化信息. Python自带的logging模块,很简单就能实现日志的配置和打印,它有两种用法,方法1是把日志输出到标准输出,其实就是命令行界面,方法2则是输出日志到文件,更加方便. 方法1:配置并输出日志到标准输出 import logging LOG_FORMAT = "%(asctime)s -
-
Python中使用logging模块代替print(logging简明指南)
替换print?print怎么了? print 可能是所有学习Python语言的人第一个接触的东西.它最主要的功能就是往控制台 打印一段信息,像这样: 复制代码 代码如下: print 'Hello, logging!' print也是绝大多数人用来调试自己的程序用的最多的东西,就像写js使用 console.log 一样那么自然.很多刚刚开始学习Python的新手甚至有一定经验的老手,都在使用print 来调试他们的代码. 比如这是一个我写的输出 斐波那契数列 的小程序,让我们来看看它的代码:
-
python中日志logging模块的性能及多进程详解
前言 Java 中最通用的日志模块莫过于 Log4j 了,在 python 中,也自带了 logging 模块,该模块的用法其实和 Log4j 类似.日志是记录操作的一种好方式.但是日志,基本都是基于文件的,也就是要写到磁盘上的.这时候,磁盘将会成为一个性能瓶颈.对于普通的服务器硬盘(机械磁盘,非固态硬盘),Python日志的性能瓶颈是多少呢?今天我们就来测一下.下面话不多说,来一起看看详细的介绍: 测试代码如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # =
-
解决Python中由于logging模块误用导致的内存泄露
首先介绍下怎么发现的吧, 线上的项目日志是通过 logging 模块打到 syslog 里, 跑了一段时间后发现 syslog 的 UDP 连接超过了 8W, 没错是 8 W. 主要是 logging 模块用的不对 我们之前有这么一个需求, 就是针对每一个连接日志输出当前连接的信息, 所以每一个 连接就创建了一个日志实例, 并分配一个 Formatter, 创建日志实例为了区分其他连接 所以我就简单粗暴的用了当前对象的 id 来作为日志名称: import logging class Conne
-
mysql中迅速插入百万条测试数据的方法
对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的: 复制代码 代码如下: mysql>delimiter $ mysql>SET AUTOCOMMIT = 0$$ mysql> create procedure test() begin declare i decimal (10) default 0 ; dd:loop INSERT INTO `million` (`categ_id`, `categ_fid`, `SortPath`, `address`, `p_identifier`
-
Java实现获得MySQL数据库中所有表的记录总数可行方法
在MySQL中,可以通过SELECT COUNT(*) FROM table_name查询某个表中有多少条记录.如果想知道某个数据库中所有别的记录总数应该怎么做呢?本文给出两种可行的Java程序,解决该问题. 1. 首先确定数据库中有多少个表,然后对每个表执行SELECT COUNT(*) FROM table_name 复制代码 代码如下: import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Pr
-
Python 中使用 PyMySQL模块操作数据库的方法
之前用的Python2,连接MySQL用的是MySQLdb.现在换成python3.x了,由于 MySQLdb 模块还不支持 Python3.x,所以 Python3.x 如果想连接MySQL需要安装 PyMySQL模块,以下将介绍PyMySQL的安装及常用操作. 一.安装 pip install PyMySQL 二.常用操作 查询数据 import pymysql # 连接数据库 conn = pymysql.connect( host='127.0.0.1', user='root', pa
随机推荐
- oracle常见故障类别及规划解析
- asp.net中ListBox 绑定多个选项为选中及删除实现方法
- 浅谈对Jquery+JSON+WebService的使用小结
- 分享Oracle 11G Client 客户端安装步骤(图文详解)
- vue实现列表的添加点击
- Android中超大图片无法显示的问题解决
- Oracle阻塞(blockingblocked)实例详解
- 实用框架(iframe)操作代码
- php 购物车完整实现代码
- 详解windows下mysql的主从同步
- Android支付宝支付设计开发
- IOS获取系统相册中照片的示例代码
- 浅谈JavaScript的push(),pop(),concat()方法
- eclipse中maven插件安装教程
- IIS 应用程序池 CPU 100% 分析软件,找出具体有问题的ASP程序URL
- MongoDB分片测试
- hibernate 中 fetch=FetchType.LAZY 懒加载失败处理方法
- 值得收藏的2017年Java开发岗位面试题
- python关闭windows进程的方法
- 学习PHP session的传递方式