博客
关于我
生成以时间命名的目录(以存放异常截图或日志文件)
阅读量:483 次
发布时间:2019-03-06

本文共 995 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

工具类开发:FileUtil.py 与 ScreenShot.py

FileUtil.py 模块介绍

FileUtil.py 是一个功能模块,主要用于获取和处理日期时间信息,适用于生成文件保存路径等场景。该模块包含三个主要功能:

  • 获取当前日期(格式为:年-月-日)
  • 获取当前时间(格式为:时-分-秒)
  • 创建带日期和时间的文件夹路径
  • 日期时间处理

    • 获取当前日期:通过 time.localtime() 获取当前系统时间,并将其格式化为 "年-月-日"。
    • 获取当前时间:通过 datetime.now().strftime("%H-%M-%S") 获取当前时间,并返回 "时-分-秒" 格式。

    文件夹路径创建

    • 该模块支持创建带日期和时间的子文件夹。具体流程如下:
    • 获取当前文件所在目录的绝对路径
    • 根据当前日期生成父目录名
    • 创建日期目录,如果不存在则新建
    • 根据当前时间生成子目录名
    • 创建时间目录,如果不存在则新建

    应用场景

    该模块主要用于截图工具类的文件存储。通过调用 createDir() 方法,可以自动生成带日期和时间的文件夹路径,确保截图文件按时间顺序存储。


    ScreenShot.py 模块介绍

    ScreenShot.py 是一个用于封装截图操作的工具类。它支持通过 SeleniumDriver 实现自动化截图,并处理截图文件的存储路径。

    主要功能

  • 截图方法封装take_screen_shot() 方法用于获取页面截图,支持自定义截图文件名和路径。
    • 方法参数:
      • driver:控制 SeleniumDriver 的浏览器实例
      • savePath:截图文件的保存路径
      • picName:截图文件名(默认为 "AssertionError" 或 "Exception" 加数字编号)
    • 功能流程:
    • 构造截图文件路径
    • 调用 driver.get_screenshot_as_file() 进行截图
    • 处理截图成功或失败的日志输出
    1. 测试示例test() 方法用于演示如何调用截图功能
      • 代码逻辑:
      • 初始化文件保存目录
      • 进入浏览器并执行自动化操作
      • 处理可能的断言错误或其他异常
      • 调用截图方法存储截图文件

      应用场景

      主要应用于自动化测试场景中,支持按条件生成有序的截图文件,便于测试报告的生成和分析。


      总结

      以上两个工具类分别负责日期时间处理和截图存储,结合使用能够简化自动化测试流程,提高测试效率。

    转载地址:http://gybyz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    nullnullHuge Pages
    查看>>
    NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
    查看>>
    null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
    查看>>
    Numix Core 开源项目教程
    查看>>
    numpy
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>