前言
Allure相信大家都比较熟悉了，一种流行的测试结果可视化工具，已经成为许多测试人员的首选， 它通过丰富的图表和清晰的报告格式，帮助快速理解测试结果。然而，日志作为寻找问题重要的一部分，记录 了程序运行的详细信息，如果将日志集成到测试报告中，可以更快速全面的理解测试结果。这篇文章就探讨 如何将日志输出集成到Allure报告中。
未集成日志
我们先看看默认的allure报告，这里做一个简单演示，还不熟悉pytest中如何使用allure的 同学，可以翻看笔者的文章优雅展示：使用Allure和Pytest创建漂亮测试报告. 看一个简单case:
class TestDictController:
@allure.title("获取曲谱类型")
def test_dict(self):
response = requests.get("http://127.0.0.1:8080/pangxiaolu/dict/all?type=score_type")
assert response.status_code == 200
然后执行如下命令：
pytest --alluredir=./allure_report
allure serve allure_report
这样就可以看到详细报告，如下图所示
可以看到用例执行成功了，但是没有任何信息，从日志中无法知道请求的具体信息，接下来我们就进行改造。
利用requests的hook机制
可能有些同学还不知道requests的hook机制，这里简要说一下。
- requests 提供了钩子机制，允许你在请求的不同阶段插入自定义行为。钩子函数在请求的处理流程中被调用，如请求发送后、响应接收后等。
- hooks参数: 在 requests 的函数调用中，你可以通过 hooks 参数传递钩子函数。钩子参数是字典，键是钩子的名称，值是钩子函数。
- 钩子函数定义: 钩子函数接收响应对象和其他参数。可以在钩子函数中访问请求和响应信息，并将其记录到 Allure 报告或其他日志系统中。
请求/响应信息集成到allure
知道了request的hook机制就容易解决了，我们实现钩子函数如下：
class TestDictController:
@allure.title("获取曲谱类型")
def test_dict(self):
def log_request(response, *args, **kwargs):
# 记录请求信息
allure.attach(
body=f"Request URL: {response.request.url}\nRequest Headers: {response.request.headers}\nRequest Body: {response.request.body}",
name="Request Information",
attachment_type=allure.attachment_type.JSON
)
# 记录响应信息
allure.attach(
body=f"Response Status Code: {response.status_code}\nResponse Headers: {response.headers}\nResponse Body: {response.text}",
name="Response Information",
attachment_type=allure.attachment_type.JSON
)
hooks = {'response': log_request}
response = requests.get("http://test.api.pangxiaolu.cn/pangxiaolu/dict/all?type=score_type", hooks=hooks)
assert response.status_code == 200
log_request就是记录请求/响应信息的钩子函数，这里用到了allure.attach方法，这个方法就是 将一些额外的信息添加到测试报告中。
好了，现在我们执行用例，效果如下图所示：
可以看到，已经多了请求以及响应信息了，比之前要清晰多了。
继续改造
虽然已经有详细信息了，但是在两个日志文件，而且没有格式，不容易看，接下来再进行小小改动，会 变得更加直观.
钩子函数改动如下，
def formatting(payload):
if isinstance(payload, dict):
return json.dumps(payload, indent=2, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False)
return payload
def log_request(response, *args, **kwargs):
allure_info = {
"url": response.request.url,
"request_body": response.request.body,
"response_body": response.text,
}
allure.attach(formatting(allure_info),
name="Request Information",
attachment_type=allure.attachment_type.JSON)
我们合并了信息，并且使用formatting函数进行了格式处理，再次执行效果如下：
哈哈，这样是不是更直观了。
日志集成
前面只是将请求/响应信息写到了allure报告中，我们还想将其余日志也集成到allure报告中，比如控制台的日志。
先看案例：
class TestDictController:
@allure.title("获取曲谱类型")
def test_dict(self):
logger.info("开始执行获取曲谱类型用例!!!")
......
这里logger，使用的是笔者之前文章提到的日志类测试框架-自定义日志系统 ，只添加了控制台和 文件处理器，这样执行后，这行日志会输出到控制台和文件，但是allure报告中是没有的。
日志类增加Allure处理器
import logging
class AllureHandler(logging.Handler):
def emit(self, record):
logging.getLogger(record.name).handle(record)
代码做一个简单解释：
-
继承自logging.Handler：AllureHandler 继承了 logging.Handler，它是一个自定义的日志处理器，可以用于处理日志记录。
-
emit方法：emit是logging.Handler 中的一个方法，用于定义如何处理日志记录。每当日志记录需要被处理时，emit方法会被调用。
-
record 参数：record 是一个 LogRecord 对象，包含了日志记录的所有信息，如日志级别、消息、时间戳等。
-
logging.getLogger(record.name).handle(record)：
- record.name 是日志记录的名称（即 Logger 对象的名称）。
- logging.getLogger(record.name) 根据记录的名称获取相应的 Logger 对象。
- .handle(record) 将日志记录传递给 Logger 对象的处理器（即 Logger 对象的所有附加的 Handler）。
然后，配置AllureHandler处理器即可：
class PytestXLogger:
def _initialize(self, level: str = Log.DEFAULT_LOG_LEVEL, log_path: str = LOG_PATH):
self._allure_format = "[{module}.{function}:{line}]-[{level}]:{message}"
self.configure_logger(level.upper(), log_path)
def configure_logger(self, level: str, log_file_path: str):
# Remove existing handlers only once
self.logger.remove()
# Add allure handler
# self.logger.add(AllureHandler(), level=level, format=self._allure_format)
现在，我们再次执行用例，查看allure报告：
可以看到日志已经集成到allure报告中了。
最后
可能需要结合测试框架-自定义日志系统这篇文章一起看， 这样会容易理解，因为部分重复代码在这篇文章中没展示，核心是allure处理器的添加。
