最后,通过log_buffer.getvalue()来获取缓冲区中的内容,即目标函数的print输出内容。 方法三:使用第三方库 除了上述方法,还有一些第三方库可以帮助我们获取函数的print输出内容,如capturing和pytest库。这些库提供了更简单和便捷的方式来捕获print输出内容。 下面是一个使用capturing库的示例代码: fromcapturingimportCaptur...
运行上述程序,pytest会capture所有的输出,保存直到所有的测试用例都执行结束,并且只输出那些失败的测试用例的信息,对于成功的测试用例,没有print的信息显示。 从下面的运行结果,如果需要查看test_1()的运行情况,没有log信息可看,print没有显示。 C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example>pytest -v slowTest_...
pip install pytest pip install pytest-capturelog 接下来,创建一个测试文件,例如test_console_print.py,并在其中编写测试函数。在测试函数中,可以使用capfd和caplog来捕获控制台打印的输出。 代码语言:txt 复制 import pytest def test_console_print(capfd, caplog): print("Hello, World!") # 控制台打印 a...
importlogging logger=logging.getLogger('xxx')handler=logging.StreamHandler()formatter=logging.Formatter('%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s')handler.setFormatter(formatter)logger.addHandler(handler)logger.setLevel(logging.DEBUG)logger.debug('This is a %s','test') 而loguru就是一...
使用标准库提供的 logging API 最主要的好处是,所有的 Python 模块都可能参与日志输出,包括你自己的日志消息和第三方模块的日志消息。 这个模块提供许多强大而灵活的功能。如果对 logging 不太熟悉, 掌握它最好的方式就是查看它对应的教程(详见右侧的链接)。
logging.captureWarnings(capture) 此函数用于打开和关闭日志系统对警告的捕获。 如果capture 是True,则 warnings 模块发出的警告将重定向到日志记录系统。具体来说,将使用 warnings.formatwarning() 格式化警告信息,并将结果字符串使用 WARNING 等级记录到名为 'py.warnings' 的记录器中。 如果capture 是False,则将停止...
The logging module also allows you to capture the full stack traces in an application. Exception information can be captured if the exc_info parameter is passed as True, and the logging functions are called like this:Python >>> import logging >>> logging.basicConfig( ... filename="app....
dir(logging) type(help(logging)) 查看如上代码执行后输出的信息: C:\Python27\python.exe D:/git/Python/FullStack/Day10/logIndex.py Help on package logging: NAME logging FILE c:\python27\lib\logging\__init__.py DESCRIPTION Logging packageforPython. Based on PEP 282andcomments theretoincomp....
logger.opt(capture=False).info("Keyword arguments not added to {dest} dict", dest="extra") AI代码助手复制代码 12. 可定制的级别 new_level = logger.level("SNAKY", no=38, color="<yellow>", icon="???") logger.log("SNAKY","Here we go!") AI...
Well, because loggers can be set to propagate their logging calls to their parents. In this way, you can define a single set of handlers at the root of a logger tree, and capture all logging calls in the subtree of loggers. A logging handler defined in the project namespace will ...