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chenyongzhi
优化代码，增加内置复杂对象断言工具。
7个月前150次提交
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项目介绍

接口自动化测试项目2.0

软件架构

本框架主要是基于 Python + unittest + ddt + HTMLTestRunner + log + excel + mysql + 企业微信通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架。

前言

公司突然要求你做自动化，但是没有代码基础不知道怎么做？或者有自动化基础，但是不知道如何系统性的做自动化， 放在 excel 文件中维护，不知道如何处理多业务依赖的逻辑，又或者你想想postman一样可以给每一条测试用例编写一些代码来处理脚本，但是又不知道怎么做。 那么 gitee 中勇哥的自动化测试框架，将为你解决这些问题。

框架优势

本框架不收取汾河费用，其优势在于测试人员直接编写测试用例，运行一个测试文件就可以自动执行所有测试用例。

框架主要使用 python 语言编写，结合 unittest 进行二次开发，用户仅需要在 excel 文件中编写测试用例， 编写成功之后，会自动生成测试用例的代码，零基础代码小白，也可以操作。

本框架支持多环境切换，多业务接口依赖，mysql 数据库断言和 接口响应断言，并且用例直接在 excel 文件中维护，无需编写业务代码， 本框架支持动态脚本函数扩展，可以随时内部预置函数，或者增加动态脚本，通过固定格式写法 {{fun()}} 动态调用，支持使用函数调用链：{{func.().()}} 本框架支持各类自定义的加密方法以及加签规则，无需修改任何代码，只需要在制定的文件中写入函数名即可 接口 unittest 框架生成 HTML 报告及 excel 用例执行报告，并且发送 企业微信通知/ 钉钉通知/ 邮箱通知/ 飞书通知，灵活配置。

实现功能

  • 测试数据隔离, 实现数据驱动。
  • 支持无缝转为 pytest 使用。
  • 支持多套环境使用，比如测试用例相同，但是环境不同，只需在 excel 中启用需要执行的环境即可。
  • 支持多接口数据依赖: 如A接口需要同时依赖 B、C 接口的响应数据作为参数,或者 c 接口断言需要动态使用A接口的入参作为预期结果。
  • 数据库断言: 直接在测试用例中写入查询的 sql 即可断言，无需编写代码,可以一次行写入多条sql语句或者多条不同方法的sql语句，非常简单
  • 动态多断言: 如接口需要同时校验响应数据和 sql 校验，支持提取单条sql或者多条sql语句的查询结果，支持多场景断言。
  • 自定义断言: 如果框架内的断言方法不满足场景使用，还可以自定义各类断言方法，只需要在制定的模块中写入即可。
  • 支持自定义脚本代码（python语言），可以让你像 postman 一样给每一条测试用例编写任意前后置脚本代码，内置了pm实例， 对象可以获取请求的所有信息或响应的所有信息进行操作及一些方法可以很便捷的处理前置或后置脚本，代码写法非常类似postman。
  • 自动生成用例代码: 测试人员在 excel 文件中填写好测试用例, 程序可以直接生成用例代码，纯小白也能使用。
  • 支持自定义拓展函数: 如用例中需要使用自己实现的函数，可以随时在指定的目录下面写上函数，通过 {{func(*args,**kwargs)}} 随时调用你自己设置的函数。
  • 内置实现了一部分随机函数及自定义常用函数以及内置faker库：如:随机字符串、任意日期时间、随机gps、随机用户身份证、地址、邮箱、企业信息等等，用户还可以自己定义任意函数，无门槛使用。
  • 统计接口的运行时长: 拓展功能，订制开关，可以决定是否需要使用。
  • 支持用例定时器运行，比如：B用例执行前需要A用例执行后等待5秒才开始执行，可以随意加上等待时间。
  • 日志模块: 打印每个接口的日志信息，同样订制了开关，可以决定是否需要打印日志。
  • 钉钉、企业微信通知、邮件通知: 支持多种通知场景，执行成功之后，可选择发送钉钉、或者企业微信、邮箱通知，只需要修改配置文件的用户信息即可，无需再次编写代码。
  • 封装了发送MQTT的类，支持发送MQTT消息。
  • 支持导入postman或者swargs导出的json文件自动处理成测试用例，然后修改一下参数即可使用。
  • 支持录制请求，内置了minproxy类，可以自由录制请求。

gitee 地址

接口自动化框架地址：点我查看

遇到问题

  • 请仔细阅读文档，文档中几乎可以帮你避免所有的问题
  • 可以添加微信： Testing_player, 添加微信会将你拉倒自动化交流群中，群内有很多热心的小伙伴，但是前提是希望你已经阅读了文档中的所有内容
  • 你也可以请作者为你解答，当然在我时间空闲的时候，也可以让作者为你一对一服务，当然是收费的。

目录结构

.
└── src/ // 测试用例数据文件夹
    └── cases/ // 测试用例
        └── test_cases.xlsx
    └── templates/ // 测试用例模板
        └── template.xlsx
    └── files // 存放需要上传的文件
       └── text1.txt
    └── temporary_file/ // swagger| postman 导出的 json文件存放位置
        └── openapi.json
        └── postman.json
└── common/ // 配置及核心功能代码
    └── bif_functions/ // 内置函数工具
        └── __init__.py
        └── bif_datetime.py // 内置日期时间函数
        └── bif_hashlib.py // 内置hash 函数
        └── bif_json.py // 内置json解析函数
        └── bif_list.py // 内置列表操作函数
        └── bif_random.py // 内置随机函数
        └── bif_re.py // 内置正则函数
        └── bif_str.py // 内置字符串函数
        └── bif_time.py // 内置时间函数
        └── random_tools.py // 内置其他随机函数
    └── crypto/ // 加密工具
        └── __init__.py
        └── encrypt_data.py // 执行数据加密封装入口
        └── encryption_aes.py // aes 加密
        └── encryption_base64_to_image.py // base64 转图片工具
        └── encryption_main.py // 执行加入函数入口，对应excel中的加密方法选项，结合 extensions 中的 sign 可自定义加密规则
        └── encryption_rsa.py // rsa 加密
        └── encryption_str.py // 常用的字符串加密工具函数
    └── data_extraction/ // 数据提取器
        └── __init__.py
        └── analysis_json.py // json 字典分析函数，类似 jsonpath
        └── assert_dict.py // 旧断言字段函数 （暂时舍弃）
        └── data_extractor.py // 数据提取函数
        └── dependent_parameter.py // 数据替换函数
        └── dict_get.py // 旧路径提取函数
    └── database/ // 数据库操作工具
        └── __init__.py
        └── execute_sql_files.py // sql 批处理工具
        └── mongodb_client.py // mongoDB 操作工具
        └── mysql_client.py // mysql 操作工具
        └── psycopg_client.py // presto 操作工具      
        └── redis_client.py // redis 操作工具
    └── file_handling/ // 文件操作
        └── __init__.py
        └── do_excel.py // excel 处理
        └── excel.py // excel 处理
        └── file_utils.py // json、yarm等文件操作以及一些目录操作
    └── http_client/ // http_client 发送http的工具
        └── __init__.py
        └── http_client.py // http 请求封装
    └── MQclient/ // MQ 工具
        └── __init__.py
        └── mqtt_client.py // mqtt 工具
        └── rabbit_mq_client.py // rmq 工具
    └── random_tools/ // 常用随机数工具包
        └── credit_cards/ // 随机银行卡
            └── __init__.py
            └── bankcard.py
            └── cardbin.csv
        └── credit_identifiers/ // 随机企业唯一信用代码
            └── __init__.py
            └── address.json
            └── credit_identifier.py
            └── unified_social_credit_identifier.py
        └── emails/ // 随机邮箱
            └── __init__.py
            └── email.py
            └── free_email.csv
        └── identification/ // 随机身份证
            └── __init__.py
            └── area.csv
            └── id_card.py
        └── names/ // 随机姓名
            └── __init__.py
            └── first_name_boy.csv
            └── first_name_girl.csv
            └── last_name.csv
            └── name.py
        └── phone_numbers/ // 随机手机号
            └── __init__.py
            └── phone.py
            └── phone_area.csv
            └── __init__.py
    └── utils/ // 工具包
        └── __init__.py
        └── captcha.py // 识别图片转字符串，常用于验证码登录
        └── load_and_execute_script.py // 动态加载自定义python文件工具
        └── logger.py // loggin 日志封装
        └── mylogger.py // loguru 日志封装
        └── parsing_openapi.py // 解析 swagger 文件 转测试用例
        └── parsing_postman.py // 解析 postman 文件 转测试用例
        └── singleton.py // 单例
        └── WxworkSms.py // 企业微信
    └── validation/ // 断言及加载动条函数工具包
        └── __init__.py
        └── comparator_dict.py // 自定义比较器名词释义
        └── comparators.py // 自定义比较器
        └── extractor.py // 提取器
        └── load_modules_from_folder.py // 动态从模块中加载函数
        └── loaders.py // 动态加载函数及加载内置比较器等工具包
    └── validator.py // 断言校验器
        └── __init__.py
    └── action.py // 核心类
    └── config.py // 配置文件
    └── variables.py // 数据操作类
└── encryption_rules/ // 加密规则模块
    └── __init__.py
    └── rules.py // 用来自定义加密函数或者类模块
└── extensions/ // 动态扩展模块目录
    └── __init__.py
    └── dynamic_scaling_methods.py // 动态扩展方法模块
└── image/
    └── wx.jpg
    └── zfb.jpg
└── OutPut/ // 日志报错
    └── log/
        └── 2023-06-25.log
        └── 2023-07-04.log
        └── 2023-07-05.log
    └── reports/
        └── history.json
└── scripts/ // 动态脚本目录
    └── __init__.py
        └── prepost_script_安全纯净大屏_2.py // 对应每条测试用例的前后置脚本（可选）
        └── request_script_sheetname_id.py
└── test_script/ // 测试脚本核心模块
    └── __init__.py
    └── test_api.py
└── directory_tree.txt                      
└── excel_converter.py // postman、swagger 文件转换主入口模块
└── generate_tree.py // 项目目录树模块
└── main_personal_information.py // 随机个人信息核心入口
└── pipenv_command.text             
└── Pipfile     
└── Pipfile.lock    
└── README.md
└── run.py // 自动化测试执行入口模块

安装教程

依赖库

参考 pipenv –Pipfile 虚拟环境文件，不一一列出

首先，执行本框架之后，需要搭建好 python 环境，python 环境搭建自行百度

  1. 安装 pipenv环境： pip install pipenv
  2. 创建虚拟环境： pipenv install
  3. 如果有个别包无法安装,则：pipenv shell 进入环境后，再pipenv install XX包

使用说明

  1. 测试用例只需要在 src/cases/xxx.xlsx 文件填写测试用例即可，可以参考测试用例模板文件，由于模板文件的用例已经做了敏感信息处理，所以执行执行模板的用例应该会报错
  2. 运行用例可以直接进入到 test_script/test_xxx.py 中，执行test_xxx.py文件，也可以直接运行最外层的 run.py文件，
  3. Personalinformation.py 这个文件是用来生成一些测试数据，方便做功能测试或者其他一般性测试使用

开放测试接口文档

大家可以使用开源接口中的登录、个人信息、收藏（新增、查看、修改、删除）等功能，编写接口自动化案例，然后测试程序脚本 下方是接口文档地址，大家可以自行查看（因为开源的接口，里面有些逻辑性的功能，如修改被删除的网址接口并没有过多的做判断， 因此用例中只写了一些基础的场景，仅供大家参考。）

如何创建用例

excel中的测试用例相关字段介绍

下面是一个关于一个用例中的所有字段，字段不是全部必填 字段解释 下面对每一个字段的作用，做出解释：

  • Id：测试用例的id，唯一，必填
  • Name: 测试用例的名称，必填
  • Description: 测试用例描述，可选,建议填写，生成的报告会用到这个字段
  • Run: 是否运行这条用例，如果不填或填写的不是YES/yes，则不运行这条用例
  • Time: 定时器，数字，非必填，填写则会等待多少秒后运行这条用例
  • Method： 请求方法，支持所有的http请求方法，get/post/put/patch 等等
  • Url: 接口路径或者整个请求地址，如果不带域名，则会自动去init表中拼接host上去，Url中可以参数化，如： /test/api/get/{{id}}/{{func(*args,**kwargs)}}
  • Headers: 请求头,字典填写方式，如：{"Content-Type":"application/json","token":"{{token}}",'time':'{{timestamp()}}'}
  • HeadersCrypto: 请求头是否加密，可以自定义加密方式，然后这里输入你的加密方法名即可,如 MD5\sha1\自定义的函数名称 等
  • QueryString: 查询字符串参数，也就是URL过长的时候，可以将URL后面的参数拆出来填写在这里，字典的方式填写，支持参数化
  • RequestDataType: 请求参数类型，有 json,file,params,data 等等这几种
  • RequestData： 请求参数，字典形式填写，支持参数化，如：{"projectId":"{{projectId}}","tvSequence":"{{random_string()}}"}
  • SetupScript\TeardownScript: 前置脚本，可以直接写 pthon 代码，比如类，函数，等等，如果是函数，类一定要调用才会执行。编写方式示例：
# 可以写类，可以写函数，可以直接普通python语句，
def setup(pm):
  print("获取pm的属性，包含完整的请求信息或者响应信息", pm.get_variables)
  print("处理请或者响应代码xxxxxxxxxxxx")
  
  print("获取所有的临时变量", pm.get_environments())
  print("将变量存到临时变量表中以便后续用例{{key}}使用", pm.update_environments("key", "value"))
  print("将函数存到临时变量表，以便后面调用{{setup_func()}}也可以", pm.update_environments("setup_func", setup))
# 调用方法
setup(pm)

img_41.png

  • RequestDataCrypto： 请求参数是否加密，可以填写你需要的加密方式，如 MD5\sha1\自定义的函数名称 等
  • ExtractRequestData：提取请求参数的字段或整个请求参数字典，如：{"k": "$.projectId", "x": "$.data[0].age[3].a"}
  • Jsonpath: 提取响应结果的 jsonpath 表达式，示例：默认情况下若表达式结果只有一个值那么就存为字符串，如果表达式执行结果有多个值，那么就存为列表，表达式填写方式如下： {"k": "$.data", "x": "$.data[0].age[3].a"}
  • Regex: 正则表达式，填写正则表达式字符串，示例： r'"id": (\d+), "name": "(\w+)",'
  • RegexParamsList：填写一个列表(list)，用来存正则表达式提取值的变量列表，如： ["a", "b"]，则表示用a,b 变量接收上面的正则表达式的返回值
  • RetrieveValue：python字典的取值方式，多条用分号间隔，如：name=data[0].name;ok=data[0].id;an=data[0].age[3].a
  • SQL：填写增删改查sql语句,字典的key是需要执行的sql方法，值是sql语句，可以填写多条，填写格式示例：
    {
"select": {
  "select_name": "SELECT username, password AS pwd FROM lea.user WHERE id <200 limit 2;",
  "select_password": "SELECT username, password AS pwd FROM lea.user WHERE id <200 limit 2;",
  "select_all": "SELECT username, password,age,email FROM lea.user WHERE id <200 limit 2;"
},
"write": {
  "update_one": "UPDATE table_name SET column1=value1 WHERE condition",
  "insert_one": "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2)",
  "delete_one": "DELETE FROM table_name WHERE condition"
}
}
  • SqlParamsDict：提取sql的结果，同jsonpath，如：{"name": "$.select.select_data.name", "age": "$.select.select_data.age"}
  • TeardownScript: 后置python脚本代码，任意函数或者类，用例发送请求后会自动执行该代码
  • Expected：预期结果，写法示例：[{"check":"result.user.name","comparator":"eq","expect":"chenyongzhi"}] or {"check":"result.user.name","comparator":"eq","expect":"chenyongzhi"},支持的断言比较方式有如下这些：
    {
"eq": "eq:实际值与期望值相等",
"lt": "lt:实际值小于期望值",
"lte": "lte:实际值小于或等于期望值",
"gt": "gt:实际值大于期望值",
"gte": "gte:实际值大于或等于期望值",
"neq": "neq:实际值与期望值不相等",
"str_eq": "str_eq:字符串实际值与期望值相同",
"length_eq": "length_eq:实际值的长度等于期望长度",
"length_gt": "length_gt:实际值的长度大于期望长度",
"length_gte": "length_gte:实际值的长度大于或等于期望长度",
"length_lt": "length_lt:实际值的长度小于期望长度",
"length_lte": "length_lte:实际值的长度小于或等于期望长度",
"contains": "contains:期望值包含在实际值中",
"contained_by": "contained_by:实际值被包含在期望值中",
"type_match": "type_match:实际值的类型与期望值的类型相匹配",
"regex_match": "type_match:正则匹配(从字符串的起始位置匹配)",
"regex_search": "regex_search:正则匹配(从字符串的任意位置匹配)",
"startswith": "startswith:实际值是以期望值开始",
"endswith": "endswith:实际值是以期望值结束"
}
  • Response: 响应结果，用例执行后，会自动将结果回写到这个excel中，查看测试结果，一目了然。
  • ErrorLog: 断言结果，用例执行后，会自定将一些断言结果记录到每一条测试用例中，方便查询。

创建用例步骤

开始填写测试用例前，先看看这个init表的字段，下面我会统一讲解： init表的字段

  1. 在 cases 文件夹下方创建被测模块或者系统，然后在系统下创建相关的 excel 用例(可以复制模板excel文件来填写测试用例)
  2. 修改测试用例路径， common\config 文件中的 TEST_CASE 修改一下即可
  3. 修改 common\config.py 中的 钉钉，邮箱，企业微信机器人等信息.
  4. excel 中的用例必须填写用例 id,另外 init sheet 表照中的全局初始化数据字段 中的部分字段必须填写如：
"""
# init 表中的字段
id: 序号
environment: 被测环境，建议填写：如测试环境，开发环境，生产环境等等
host：域名地址，如：https://www.baidu.com，非必填，填写了就会取这部分的地址与测试用例中的Url拼接发送请求 
path：一小部分的请求路径，比如所有的接口可能都存在:/test/api 这种，就可以填写上去，非必填
databases： 数据库，非必填，{"host": "127.0.0.1","port": 3306,"database": "mysql","user":"root","password":"root@3306"}
sheets：你想执行的sheet是哪一个，全部执行就填写 'all',部分执行就填写具体的sheet如["第一个sheet的名称","第二个sheet的名称"...]
initialize_data:初始化的一些固定参数，比如登录账号，密码，等等都是基本不变的数据可以填写这里，属于全局变量，填写方式字典{"{{username}}":"1234","{{pwd}}":"密码"}
run: 决定使用的环境，值为yes表示用这个环境运行，有多个环境都填写yes，只运行第一个yes
"""

以上都填写完成，记得先关闭 excel,然后就可以单独执行 test_api.py 文件，或者直接运行 run.py主入口文件，生成HTML报告及excel测试报告

下面我们来看一下，如何创建用例

用例中相关字段的介绍

  • 下发截图为 init 初始化基础数据填写用例 img.png
  • init 中 sheets 内的列表排序是有作用的，执行用例是按照列表内值排序执行的。
  • 下方截图就是 excel 用例 每个字段是否必填的描述 img.png
  • 每条测试用例都可以自定义是否开启，开启则执行，不开启则跳过，默认执行结果是通过
  • 每一个sheet都可以随意组合用例，不同sheet之间的变量参数可以共用（即变量全局的），不独立设计，主要是考虑到分sheet只是为了方面管理用例，但是执行依然是一次性全部执行
  • 目前没有设计每一个sheet的最大用例条数，默认取excel最大数据量，如果发现最大数据量撑爆内存，建议分多个excel来写测试用例
  • 目前使用的生成器的方式读取excel，主要是防止一次性内存被撑爆
  • 测试报告是按照excel来生成的，测试报告的样式没有按模块区分，实际上直接打开excel就可以看到报告结果了。
  • 其他一些没有多大作用的，通过率，跳过条数，通过条数，失败条数等，没有另外处理，全部由html的报告自动处理
  • 下方截图为关联参数填写示例 img.png img.png

常用的一些内置函数

所有的内置函数都在 common/bif_functions 这个包内，用户可以自定义添加内置函数，设计内置函数一定要设计返回值，不能直接返回 None，貌似没有对 None 特殊处理 以下是一些内置函数讲解 img.png

自定义函数的编写方式： img_38.png

  • 这个MD5方法，一般都没有使用，一般都是直接excel中是否使用【参数加密方式字段开关】来处理加密
  • img_35.png
  • img_36.png
  • img_37.png
  • 内置函数使用，统一是 {{xxx()}}，可以传参数到()内,比如 {{token(999)}},也可以使用调用链，比如
    dat = {
      "a": "{{var_a}}", # 调用提取到的依赖参数
      "b": {"c": "{{var_c}}", "d": "{{var_d}}", "e": ["{{var_e_1}}", "{{var_e_2}}"]},
      "f": "{{var_f}}[1]",
      "g": "{{var_g}}",
      "t": "{{get_timestamp()}}", # 调用自定义函数不传参数
      "fk": "{{fk().email()}}", # 调用内置 faker 库，不传参数
      "ft": "{{fk().ean(length=13)}}", # 调用内置 faker 库 并传入参数
      "st": "{{ms_fmt_hms(2000)}}", # 调用自定义函数并传参数
      "time": "{{random_id_card()}}", 
      "x":'{"a":"b","c":"{{get_timestamp()}}"}'
  }
    img.png
  • 获取一些时间戳方法，可以带参数 img.png
  • Faker 库里面的有些随机数，需要更多自己添加就行了。

用例中添加等待时间

excel 字段中一个 Time，字段值设置为 数字，单位S img.png

用例在执行前，需要单独执行 sql 或者执行后需要单独执行 sql,或者请求后立刻执行 sql 并断言 sql

excel 中有一个 method 字段，设置值为 sql 即可，后面的 SQL,SQL 变量字段按需填写即可，一定要符合规范填写 或者在请求的后面填写 sql 语句及 sql 变量，都会默认先执行 sql，再执行请求。 img.png

setup setupclass teardown tearDownClass ?

其实这套代码这些都可以不需要使用，也可以使用，定制一些初始化函数或者唯一登录这样用，做数据清晰操作？可以将sql写excel， 或者单独再excel种建立一个sheet来执行sql也是可行的，方法很多，很灵活

postman或者swagger的文件怎么快速转为测试用例？

本框架已经封装好了解析函数，直接将postman文件导出，放到指定目录 运行excel_converter.py文件，即可得到测试用例 非常快捷省事，不用一条一条复制粘贴 img.png img.png img.png

更换不同的数据库？

目前内置有多种数据库查链接方式，但是尚未使用起来，只是将mysql使用起来了，使用者如需要使用其他如 mongoDB 这类数据库， 可以按 mysql 设计的方式去扩展这个数据库以适应 excel测试用例编写方式，也可以联系作者处理 img.png

发送企业微信通知

可以根据需要，自由修改企业微信发送的模板等等信息 img.png img.png

主函数执行入口

img_39.png

日志打印装饰器

img.png

基本数据

img_40.png

测试报告?

html 或者 excel 中 都有，直接自行使用查看吧 img.png img.png img.png img.png img.png img.png img.png img.png

统计用例运行时长？

统计了每条用例从请求发出到响应的时长，没有统计其他时常信息，具体可以从 html 中查看

其他

  • 本框架为2.0升级版本，升级之后的功能，现在基本上都是在 excel 中维护用例，无需测试人员编写代码，
  • 和 1.0版本的区别在于，1.0版本也不需要测试人员写代码，但是断言的方式比较生硬。
  • 1.0版本已经集成到测试开发平台，可以去平台使用，具体gitee 地址：https://gitee.com/chenyongzhiaaron/ApiTestPlatform.git

独立个人信息工具介绍

直接执行 main_personal_information.py 文件就可以生成非常棒的测试数据 Python随机生成个人信息, 包括姓名、性别、年龄、出生日期、身份证号、银行卡号、电话、手机号、邮箱等信息。

生成随机个人信息

PS D:\api-test-project> python .\main_personal_information.py                                                                                                                                                                                                 海省广州市南
请输入你需要生成的数据总数:10
+--------+------+------+------------+--------------------+----------------------+--------------+-------------+-------------------------+----------------------------------------+--------------------+                                                        门特别行政区
| 用户名 | 性别 | 年龄 |    生日    |       身份证       |    银行卡或信用卡    |     座机     |    手机号   |           邮箱          |                  地址                  |  统一社会信用代码  |
+--------+------+------+------------+--------------------+----------------------+--------------+-------------+-------------------------+----------------------------------------+--------------------+                                                        西省张家港市
|  刘世  |  男  |  57  | 1965-07-21 | 342422196507219413 |  62263745016607204   | 0744-3715089 | 14705083324 |     liushi@tianya.cn    |    甘肃省辽阳县沙湾海口街y座 180548    | 713101514054645086 |
| 龙清承 |  男  |  56  | 1966-08-21 | 342400196608212132 | 62284150185529051643 | 0893-4423648 | 13487550352 | longqingcheng@tianya.cn |    辽宁省玉珍市黄浦重庆街z座 401247    | 93421303115117882W |
|  刘娴  |  女  |  37  | 1985-05-23 | 411023198505239964 | 6213058212589619696  | 0562-0004972 | 17303409666 |    liuxian@tianya.cn    |     福建省拉萨县朝阳胡街X座 479131     | 92341122605351081N |
|  朱晨  |  男  |  55  | 1967-10-08 | 142733196710082991 |  45128971703439970   | 0375-7394954 | 18024463495 |     zhuchen@139.com     | 宁夏回族自治区秀云县高坪任路Q座 544781 | 955205231604137955 |
| 许天有 |  男  |  51  | 1971-10-17 | 330901197110176212 |  62592648755593670   | 0973-8733227 | 13413236004 |     xutianyou@wo.cn     |    辽宁省天津市南长深圳路f座 952461    | 91120114649961877C |
|  陈锦  |  女  |  29  | 1993-02-12 | 452123199302128568 |  62260020819291645   | 0915-7410180 | 17509030433 |    chenjin@icloud.com   |    重庆市西安市沙湾广州街G座 531384    | 92445302298701343Q |
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本框架主要是基于 Python + unittest + htmlTestRunner + log + excel + mysql + 企业微信 + Jenkins 实现的接口自动化框架，本框架优势在于易维护，功能丰富，测试人员只需要维护测试用例，零基础小白也可以快速上手，框架支持多环境、多角色任意切换，支持接口响应断言以及数据库断言还支持类似postman一样，编写python代码来使用。

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