[파이썬] Selenium 로그 분석 및 모니터링

06 Sep 2023

Selenium

Selenium은 웹 애플리케이션 테스팅 및 자동화에 사용되는 인기있는 도구입니다. 그러나 Selenium으로 작업을 수행할 때 오류 발생이나 성능 저하와 같은 문제들이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 로그 분석과 모니터링이 필요합니다.

로그 분석은 Selenium이 생성하는 로그를 분석하여 오류 현상을 파악하고 해결할 수 있는 기술입니다. 모니터링은 Selenium 명령의 실행 속도, 웹 페이지 응답 시간 등을 모니터링하여 성능 저하를 예방하고 최적화할 수 있도록 도와줍니다.

이번 블로그 포스트에서는 Selenium 로그 분석 및 모니터링을 Python을 사용하여 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

Selenium 로그 분석

Selenium은 Chrome 또는 Firefox 브라우저와 함께 사용될 때 로그를 생성합니다. 이 로그는 Selenium 자체 로깅 기능을 사용하여 생성됩니다.

Selenium 로그 활성화:

Selenium으로 브라우저 설정 시 로그 레벨(level)을 설정하여 로그를 활성화할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 Chrome 브라우저로 Selenium을 실행할 때 로그를 활성화할 수 있습니다.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

options = Options()
options.add_argument("--log-level=DEBUG")
   
# ChromeDriver 경로는 사용자 환경에 맞게 수정해야 합니다.
service = Service("path/to/chromedriver")

driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)

로그 분석:

Selenium으로 작업을 수행한 후 생성된 로그를 분석해야 합니다. 로그를 읽고 에러 메시지나 경고 메시지를 파악하여 문제를 해결할 수 있습니다. 일반적으로 로그 파일에는 세션이나 요청 정보, 웹 요소 검색 정보 및 동작에 대한 로그 내용이 포함되어 있습니다.
```
def analyze_selenium_logs(log_file):
    with open(log_file, "r") as f:
        logs = f.readlines()
        for log in logs:
            if "ERROR" in log:
                print(f"Error occurred: {log}")
            if "WARNING" in log:
                print(f"Warning occurred: {log}")
```
위의 예시는 로그 파일에서 ‘ERROR’ 또는 ‘WARNING’을 포함하는 로그 라인을 찾아 출력하는 간단한 함수입니다. 이 함수를 활용하여 로그를 분석하여 문제를 식별하고 추가 조치를 취할 수 있습니다.

Selenium 모니터링

Selenium 코드의 성능은 웹 페이지의 응답 시간, 명령 실행 속도, 자원 사용 등과 밀접한 관련이 있습니다. 이러한 성능 문제를 모니터링하여 최적화하고 개선할 수 있습니다.

Selenium 성능 측정:

Selenium에서 제공하는 WebDriverWait 클래스를 사용하여 페이지 로딩 시간이나 웹 요소 로딩 시간 등을 측정할 수 있습니다.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")

element = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, "target_element"))
)

위의 예시에서는 10초 동안 “target_element”가 나타날 때까지 기다립니다. 이렇게 원하는 웹 요소의 로딩 시간을 측정하여 최적의 대기 시간을 설정할 수 있습니다.

리소스 사용 모니터링:

Selenium이 실행되는 동안 리소스 사용량을 모니터링할 수 있습니다. 프로파일링 도구를 사용하거나 모듈을 사용하여 CPU, 메모리 등의 성능 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, psutil 라이브러리를 사용하여 현재 Selenium 프로세스의 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.
```
import psutil

process = psutil.Process(driver.service.process.pid)
memory_usage = process.memory_info().rss
print(f"Selenium memory usage: {memory_usage} bytes")
```
위의 예시는 Selenium 프로세스의 메모리 사용량을 출력하는 간단한 코드입니다. 이를 활용하여 Selenium이 사용하는 리소스 사용을 모니터링할 수 있습니다.

로그 분석과 모니터링을 통해 Selenium 코드의 문제를 해결하고 성능을 개선할 수 있습니다. Python을 사용하여 Selenium 로그를 분석하고 모니터링하는 기술을 학습하여 테스트 자동화 작업을 효율적으로 관리하세요.