fix(conftest,config_loader): 修复 get_caps 的 Capabilities 加载逻辑
- 新增 pytest_addoption 增加 "--caps_name" 获取配置文件中的设备/平台名称 - 修复 get_caps 的 Capabilities 加载逻辑 - 优化 其他优化 enums.py - 删除 移除部分文档,代码,第三方包(loguru)
This commit is contained in:
@@ -11,10 +11,10 @@
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import yaml
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from pathlib import Path
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from typing import Any, List
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from typing import Any
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def load_yaml(file_path: Path | str) -> dict[str, Any] | List[Any]:
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def load_yaml(file_path: Path | str) -> dict[str, Any] | list[Any]:
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加载 YAML 文件
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:param file_path: 文件路径
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@@ -15,7 +15,6 @@ import time
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import inspect
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from functools import wraps
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from typing import Union, Callable
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from contextvars import ContextVar
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from contextlib import ContextDecorator
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@@ -41,14 +40,15 @@ class StepTracer(ContextDecorator):
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...
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也可作为装饰器的一部分（通过 step_trace 工厂函数）。
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Attributes:
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step_desc (str): 对当前步骤或操作的描述。
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source (str): 日志记录器的名称。
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func_info (str, optional): 关联的函数信息，用于日志输出。
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def __init__(self, step_desc, source='wrapper', func_info=None):
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"""
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初始化 StepTracer。
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:param step_desc: 对当前步骤或操作的描述。
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:param source: 日志记录器的名称。
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:param func_info: 关联的函数信息，用于日志输出。
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"""
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self.step_desc = step_desc
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self.logger = logging.getLogger(source)
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self.func_info = func_info
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@@ -167,6 +167,7 @@ def action_screenshot(func):
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Returns:
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Callable: 包装后的函数。
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"""
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@wraps(func)
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def wrapper(self, *args, **kwargs):
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# 1. 正常执行原方法
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@@ -241,6 +242,7 @@ def step_trace(step_desc="", source='wrapper'):
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Returns:
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Callable: 一个可以装饰函数的装饰器。
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"""
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def decorator(func):
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@wraps(func)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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@@ -5,7 +5,7 @@
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@author: CNWei,ChenWei
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@Software: PyCharm
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@contact: t6g888@163.com
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@file: path_manager
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@file: dirs_manager
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@date: 2026/2/3 10:52
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@desc:
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"""
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@@ -5,11 +5,12 @@
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@author: CNWei,ChenWei
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@Software: PyCharm
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@contact: t6g888@163.com
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@file: locator_utils
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@file: finder
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@date: 2026/1/20 15:40
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@desc:
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from typing import Literal, Final
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from appium.webdriver.common.appiumby import AppiumBy
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ByType = Literal[
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@@ -1,81 +0,0 @@
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日志与执行追踪模块使用指南
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本模块基于 Loguru 封装，专为自动化测试项目设计，提供工业级的日志记录、多线程安全保障以及业务步骤自动追踪能力。
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🌟 核心特性
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全局一致性：统一日志格式，控制台带颜色显示，方便快速定位。
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自动执行追踪：使用 @trace_step 装饰器，自动记录方法入参、出参、耗时及执行状态。
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智能参数解析：装饰器自动识别并隐藏 self 和 cls 参数，保护日志整洁。
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上下文透传：支持通过 .bind() 绑定设备 ID 或模块标识，解决多机并行日志混杂问题。
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分层标识：默认区分系统日志 (System) 与业务任务日志 (task)。
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异步安全：支持多进程/多线程安全写入，不影响 Appium 执行性能。
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🚀 快速上手
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1. 基础日志记录
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在任何模块中直接导入 logger 即可使用。
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```python
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from utils.logger import logger
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logger.info("这是一条普通信息")
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logger.debug("调试模式下的详细信息")
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logger.error("记录一个错误")
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```
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2. 使用装饰器追踪业务步骤 (@trace_step)
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在 PageObject 方法或任何业务函数上添加装饰器，即可获得全链路追踪。
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```python
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from utils.logger import trace_step
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@trace_step("用户登录")
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def login(username, password):
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# 执行逻辑...
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return True
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# 日志输出：
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# 🚀 [START] 用户登录 -> login('admin', '****')
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# ✅ [SUCCESS] 用户登录 | 耗时: 1.25s | 返回: True
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```
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3. 多机并行：上下文透传 (.bind)
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在 Appium 并行测试中，用于区分不同设备的日志流。
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```python
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from utils.logger import logger
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class BasePage:
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def __init__(self, driver, device_id):
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self.driver = driver
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# 绑定设备 ID 到当前实例的 logger
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self.log = logger.bind(source=device_id)
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def click_element(self, loc):
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self.log.info(f"点击元素: {loc}")
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# 日志输出：
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# | INFO | Pixel_6 | base_page:click_element:15 - 点击元素: id=login_btn
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# | INFO | S22 | base_page:click_element:15 - 点击元素: id=login_btn
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```
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🛠️ 进阶配置
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标识符说明 (source 字段)
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日志格式中包含一个 source 字段（占位符为 magenta 颜色），用于区分日志来源：
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System: (默认) 框架底层日志、驱动初始化等。
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task: (装饰器默认) 具体的业务测试步骤。
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自定义: 通过 @trace_step(source="SQL") 或 logger.bind(source="API") 自定义。
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日志存储
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路径: 项目根目录 /logs/。
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滚动: 每天午夜 00:00 自动切割。
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保留: 默认保留最近 30 天 的日志。
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⚠️ 注意事项
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不要在装饰器内手动接收返回值：@trace_step 已经自动处理了函数的返回值记录。
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优先使用 self.log：在 PageObject 类中，请务必使用 self.log.info() 而非全局 logger.info()，以确保 bind 的上下文信息（如设备 ID）能正确显示。
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希望这套日志系统能显著提升您的调试效率和项目质量！如有任何疑问，请随时查阅 utils/logger.py 源码。
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