提升Airtest日志可读性的完整指南

2024-04-18 07:20

本文主要是介绍提升Airtest日志可读性的完整指南,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

当处理日志时,增加可读性是至关重要的,特别是在调试和排查问题时。在这篇博客文章中,我们将学习如何解析Airtest日志并使其更易读。

### 为什么要解析日志?

Airtest是一个用于自动化UI测试和游戏测试的强大工具,但是其生成的日志可能会非常庞大和难以理解。解析日志并以更易读的方式呈现可以帮助我们更好地理解程序的执行过程,找出问题所在并进行调试。

### 解析日志步骤

我们将日志解析分为以下几个步骤:

1. 读取日志文件:从文件中读取原始日志数据。
2. 解析日志:将原始日志数据解析为结构化数据,例如JSON格式。
3. 提取信息:从结构化数据中提取出有用的信息,如时间戳、函数名、返回值等。
4. 增加可读性:将提取出的信息以更易读的方式呈现,例如添加字段名和中文意思。
5. 写入文件:将解析后的日志信息写入到新的文件中,以便后续查阅和分析。

### 示例代码

下面是一个示例代码,演示了如何解析Airtest日志并增加可读性:

import jsondef parse_airtest_logs(logs):parsed_logs = []for log in logs:log_data = json.loads(log)tag = log_data["tag"]depth = log_data["depth"]time = log_data["time"]function_name = log_data["data"]["name"]start_time = log_data["data"]["start_time"]end_time = log_data["data"]["end_time"]if "ret" in log_data["data"]:ret = log_data["data"]["ret"]else:ret = Noneparsed_log = {"tag(标签)": tag,  # Tag(标签)"depth(深度)": depth,  # Depth(深度)"time(时间)": time,  # Time(时间)"function_name(函数名称)": function_name,  # Function Name(函数名称)"start_time(开始时间)": start_time,  # Start Time(开始时间)"end_time(结束时间)": end_time,  # End Time(结束时间)"ret(返回值)": ret  # Return Value(返回值)}parsed_logs.append(parsed_log)parsed_logs.sort(key=lambda x: x["time(时间)"])  # 按时间排序return parsed_logs# 从文件中读取日志内容
with open("log.txt", "r", encoding="utf-8") as file:logs = file.readlines()# 解析日志
parsed_logs = parse_airtest_logs(logs)# 将解析后的日志写入到logread.txt文件中
with open("logread.txt", "w", encoding="utf-8") as file:for log in parsed_logs:file.write("tag(标签): {}\n".format(log["tag(标签)"]))file.write("depth(深度): {}\n".format(log["depth(深度)"]))file.write("time(时间): {}\n".format(log["time(时间)"]))file.write("function_name(函数名称): {}\n".format(log["function_name(函数名称)"]))file.write("start_time(开始时间): {}\n".format(log["start_time(开始时间)"]))file.write("end_time(结束时间): {}\n".format(log["end_time(结束时间)"]))file.write("ret(返回值): {}\n".format(log["ret(返回值)"]))file.write("=" * 50 + "\n")  # 添加分隔线

### 结语

通过解析和增强日志可读性,我们可以更轻松地理解程序执行的过程,发现问题并进行调试。在实际项目中,对日志的处理和分析是非常重要的一部分,希望本文能帮助到你更好地处理Airtest生成的日志。

这篇关于提升Airtest日志可读性的完整指南的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/914124

相关文章

Python数据验证神器Pydantic库的使用和实践中的避坑指南

《Python数据验证神器Pydantic库的使用和实践中的避坑指南》Pydantic是一个用于数据验证和设置的库,可以显著简化API接口开发,文章通过一个实际案例,展示了Pydantic如何在生产环... 目录1️⃣ 崩溃时刻:当你的API接口又双叒崩了!2️⃣ 神兵天降:3行代码解决验证难题3️⃣ 深度

Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南

《Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南》本文总结了一套在Python中使用subprocess.run调用FFmpeg进行视频自动化处理的解决方案,涵盖了跨平台硬件加速、中间素材处理... 目录一、 跨平台硬件加速:统一接口设计1. 核心映射逻辑2. python 实现代码二、 中间素材处

Python中4大日志记录库比较的终极PK

《Python中4大日志记录库比较的终极PK》日志记录框架是一种工具,可帮助您标准化应用程序中的日志记录过程,:本文主要介绍Python中4大日志记录库比较的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,... 目录一、logging库1、优点2、缺点二、LogAid库三、Loguru库四、Structlogphp

Java 队列Queue从原理到实战指南

《Java队列Queue从原理到实战指南》本文介绍了Java中队列(Queue)的底层实现、常见方法及其区别,通过LinkedList和ArrayDeque的实现,以及循环队列的概念,展示了如何高效... 目录一、队列的认识队列的底层与集合框架常见的队列方法插入元素方法对比(add和offer)移除元素方法

Spring Boot基于 JWT 优化 Spring Security 无状态登录实战指南

《SpringBoot基于JWT优化SpringSecurity无状态登录实战指南》本文介绍如何使用JWT优化SpringSecurity实现无状态登录,提高接口安全性,并通过实际操作步骤... 目录Spring Boot 实战:基于 JWT 优化 Spring Security 无状态登录一、先搞懂:为什

Nginx概念、架构、配置与虚拟主机实战操作指南

《Nginx概念、架构、配置与虚拟主机实战操作指南》Nginx是一个高性能的HTTP服务器、反向代理服务器、负载均衡器和IMAP/POP3/SMTP代理服务器,它支持高并发连接,资源占用低,功能全面且... 目录Nginx 深度解析:概念、架构、配置与虚拟主机实战一、Nginx 的概念二、Nginx 的特点

C#实现插入与删除Word文档目录的完整指南

《C#实现插入与删除Word文档目录的完整指南》在日常的办公自动化或文档处理场景中,Word文档的目录扮演着至关重要的角色,本文将深入探讨如何利用强大的第三方库Spire.Docfor.NET,在C#... 目录Spire.Doc for .NET 库:Word 文档处理利器自动化生成:C# 插入 Word

Python列表去重的9种方法终极指南

《Python列表去重的9种方法终极指南》在Python开发中,列表去重是一个常见需求,尤其当需要保留元素原始顺序时,本文为大家详细介绍了Python列表去重的9种方法,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录第一章:python列表去重保持顺序方法概述使用字典去重(Python 3.7+)使用集合辅助遍历性能

在SpringBoot+MyBatis项目中实现MySQL读写分离的实战指南

《在SpringBoot+MyBatis项目中实现MySQL读写分离的实战指南》在SpringBoot和MyBatis项目中实现MySQL读写分离,主要有两种思路:一种是在应用层通过代码和配置手动控制... 目录如何选择实现方案核心实现:应用层手动分离实施中的关键问题与解决方案总结在Spring Boot和

使用C#导出Excel数据并保存多种格式的完整示例

《使用C#导出Excel数据并保存多种格式的完整示例》在现代企业信息化管理中,Excel已经成为最常用的数据存储和分析工具,从员工信息表、销售数据报表到财务分析表,几乎所有部门都离不开Excel,本文... 目录引言1. 安装 Spire.XLS2. 创建工作簿和填充数据3. 保存为不同格式4. 效果展示5