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 json
def 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 = None
parsed_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。
