优化部分代码
基于 pytest + allure + yaml + mysql + 钉钉通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架
为了抛弃臃肿庞大的测试框架,本框架将大部分测试用例操作前置,使得编写测试用例时无需导入各种乱七八糟的模块。 原计划是开发比较健全的自动生成用例功能,但是那样就又不得不去给yaml文件添加大量的字段来处理逻辑,而我开发这个框架的目的就是 为了让代码及数据简洁明了,所以最后取舍了一下,决定让这个框架具备自动生成基础测试用例的功能,同时也可以根据业务不同的需求去手动修改测试用例。
├── files 存放接口上传的文件 ├── test_cases 存放测试用例 ├── test_data yaml格式测试数据 ├── utils 存放各种封装方法 ├── conftest.py pytest钩子函数 ├── pytest.ini pytest执行脚本参数配置文件 ├── run.py 全量执行用例 ├── send_ding.py 钉钉消息通知 ├── config.yml 全局配置 ├── requirements.txt 依赖文件 ├── Pipfile 虚拟环境依赖文件 └── logs 日志文件
需要先配置好python、jdk、allure环境
git clone https://gitee.com/t_l_h/t2-api-autotest.git
方式一: 直接安装依赖文件
pip install -r requirements.txt
方式二: 使用pipenv创建虚拟环境运行
"""配置虚拟环境""" pipenv install # 根据根目录下的Pipfile创建一个新环境 pipenv --venv # 查看虚拟环境路径 /Users/用户/.local/share/virtualenvs/api_autotest-J3yMsRGU # 创建的虚拟环境地址
"""激活虚拟环境""" pipenv shell # 激活虚拟环境 exit # 退出虚拟环境
正式开始之前,需要先配置好全局配置文件config.yml
在test_data目录下的import目录中创建yaml文件,注:必须是二级目录下创建,通常业务也会划分模块。
字段说明:
assert_dict = { 'equal': lambda excp, resp: self.equal(excp, resp), # 判断相等 'unequal': lambda excp, resp: self.not_equal(excp, resp), # 判断不相等 'in': lambda excp, resp: self.is_in(excp, resp), # 判断是否包含 'not_in': lambda excp, resp: self.is_not_in(excp, resp), # 判断是否不包含 'true': lambda assertion: self.is_true(assertion), # 判断是否为真 'false': lambda assertion: self.is_false(assertion), # 判断是否为假 'none': lambda excp: self.is_none(excp), # 判断是否为None 'not_none': lambda excp: self.is_not_none(excp) # 判断是否不为None }
注:登录获取认证在utils.requests_control.py,用于存放token及cookie会话
运行run.py文件时会根据yml文件自动生成用例(也可以手动调用utils.create_case_control里的方法生成),如果yml对应的测试用例py文件已经存在是不会创建的, 这里只会创建不存在的测试用例文件。
生成的用例位置及内容如下: 如果只需要校验接口返回码或是一些返回字段的值,那么这个用例可以直接使用, 但是实际业务场景中通常情况比较复杂,就需要在生成的用例上手动再修改代码逻辑 (不过这样至少省去了一些重复的创建文件工作不是吗?)
同样的,需要在test_cases下的二级目录中创建yml文件,目录层级与test_data保持一致
allure.feature: 模块名称
allure.title: 用例名称
pytest.mark.upload 用upload标记这条用例,后续可以执行指定标记的用例(也可以不填写,会自动打上该测试用例所在模块的mark标记,例如此用例在import模块下,那会自动添加@pytest.mark.import标记)
pytest.mark.datafile: 需要使用的yaml测试数据(需要从test_data目录开始写,千万不能写错)
测试函数必须test_*开头,重点说测试用例的入参:
1、core: 可返回四个对象,core.headers(全局请求头)、core.requests(请求方法对象)、core.sql(数据库查询方法对象)、 core.cache(缓存方法对象)
2、env: 请求地址+请求方法组成的元祖数据(使用时确保两边配置文件填写正确即可,正常传入),请求地址:config.yml配置文件中的host以及对应测试用例中的path拼接,请求方法:对应测试用例中的method
3、case: 用例对应yaml文件中的case名称,可在做不同校验时作为判断条件
4、inputs: 用例对应yaml文件中inputs内容,使用时直接用获取字典值的方式获取:
如果是上传文件的接口,可以参考前面截图中的样式填写,只需要填写files目录下的文件名即可(该文件需要放在files目录下,且文件名要保持一致)
如果请求参数需要动态参数,需要用”{{xxx}}”这种双引号和双括号包裹的方式填写。该方法基于faker库封装,所以xxx部分内容填写的是faker对象返回的所有方法,也可以自己在utils.fake_data_control 文件中的Mock类中自已定义一些方法。以下是使用示例:
支持任何嵌套格式的替换。
expectation: 用例对应yaml文件中expectation内容,使用时可以直接用字典值方式获取
调用cache.add_cache()方法把数据添加到test_data目录下的cache.yml文件中。
有两个参数,第一个参数是存储的key值,第二个参数是存储的value值。
存储在cache.yml文件中的数据如下:
在添加缓存数据时,最好是使用添加缓存数据的用例名称作为缓存的key值,后续用例需要使用该key值时,只需要在yaml文件中使用”$cache.xxxx”来替换缓存数据,注意必须要用该格式填写,其中xxxx部分为 添加缓存数据的key。例如:上图中我在test_login.py用例中添加了key为test_login的缓存数据,那我在test_import用例的yaml文件中就可以按如图所示方法使用(需要用pytest.mark.run(order=1)装饰器保证添加缓存的用例执行必须在使用缓存的用例前)
python run.py # 全量执行用例,生成测试报告保存在allure-report目录下 python run.py -m login # 执行被@pytest.mark.login标记的所有用例 python send_ding.py # 发送测试结果到钉钉通知,如果jenkins和config.yml都配置好了,可以直接使用
控制台展示:
日志文件展示:
最后会生成详细的测试报告:
钉钉通知样式:
框架还有许多能优化的地方,如果有什么好的建议欢迎一起来讨论。当然喜欢的话也可以留下一个星星✨再走。
遇到问题可以直接提issue或联系vx(工作日几乎每天在线,遇到问题都会第一时间回复):
基于 pytest + allure + yaml + requests 实现的接口自动化框架。t2-api-autotest只需编写测试数据文件就能自动生成测试用例,并且在手动修改测试用例时无需导入各种乱七八糟的模块。
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t2-api-autotest 接口自动化测试框架
框架模式
基于 pytest + allure + yaml + mysql + 钉钉通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架
框架介绍
为了抛弃臃肿庞大的测试框架,本框架将大部分测试用例操作前置,使得编写测试用例时无需导入各种乱七八糟的模块。 原计划是开发比较健全的自动生成用例功能,但是那样就又不得不去给yaml文件添加大量的字段来处理逻辑,而我开发这个框架的目的就是 为了让代码及数据简洁明了,所以最后取舍了一下,决定让这个框架具备自动生成基础测试用例的功能,同时也可以根据业务不同的需求去手动修改测试用例。
框架功能
整体目录结构
使用教程
1、Gitee 拉取项目
需要先配置好python、jdk、allure环境
2、安装依赖
方式一: 直接安装依赖文件
方式二: 使用pipenv创建虚拟环境运行
开始自动化测试
正式开始之前,需要先配置好全局配置文件config.yml
编写自动化用例
第一步:创建yml测试文件(必须是.yml格式)
在test_data目录下的import目录中创建yaml文件,注:必须是二级目录下创建,通常业务也会划分模块。
字段说明:
说一下其中的assert_key,共有以下几种:
第二步:创建测试用例文件
注:登录获取认证在utils.requests_control.py,用于存放token及cookie会话
先说第一种方式:自动生成测试用例
运行run.py文件时会根据yml文件自动生成用例(也可以手动调用utils.create_case_control里的方法生成),如果yml对应的测试用例py文件已经存在是不会创建的, 这里只会创建不存在的测试用例文件。
生成的用例位置及内容如下: 如果只需要校验接口返回码或是一些返回字段的值,那么这个用例可以直接使用, 但是实际业务场景中通常情况比较复杂,就需要在生成的用例上手动再修改代码逻辑 (不过这样至少省去了一些重复的创建文件工作不是吗?)
再说第二种方式:手动编写/修改测试用例
同样的,需要在test_cases下的二级目录中创建yml文件,目录层级与test_data保持一致
字段说明:
allure.feature: 模块名称
allure.title: 用例名称
pytest.mark.upload 用upload标记这条用例,后续可以执行指定标记的用例(也可以不填写,会自动打上该测试用例所在模块的mark标记,例如此用例在import模块下,那会自动添加@pytest.mark.import标记)
pytest.mark.datafile: 需要使用的yaml测试数据(需要从test_data目录开始写,千万不能写错)
测试函数必须test_*开头,重点说测试用例的入参:
1、core: 可返回四个对象,core.headers(全局请求头)、core.requests(请求方法对象)、core.sql(数据库查询方法对象)、 core.cache(缓存方法对象)
2、env: 请求地址+请求方法组成的元祖数据(使用时确保两边配置文件填写正确即可,正常传入),请求地址:config.yml配置文件中的host以及对应测试用例中的path拼接,请求方法:对应测试用例中的method
3、case: 用例对应yaml文件中的case名称,可在做不同校验时作为判断条件
4、inputs: 用例对应yaml文件中inputs内容,使用时直接用获取字典值的方式获取:
如果是上传文件的接口,可以参考前面截图中的样式填写,只需要填写files目录下的文件名即可(该文件需要放在files目录下,且文件名要保持一致)
如果请求参数需要动态参数,需要用”{{xxx}}”这种双引号和双括号包裹的方式填写。该方法基于faker库封装,所以xxx部分内容填写的是faker对象返回的所有方法,也可以自己在utils.fake_data_control 文件中的Mock类中自已定义一些方法。以下是使用示例:
直接调用方法:
yaml数据替换:
支持任何嵌套格式的替换。
expectation: 用例对应yaml文件中expectation内容,使用时可以直接用字典值方式获取
接下来看看如何操作缓存数据:
添加缓存数据:
调用cache.add_cache()方法把数据添加到test_data目录下的cache.yml文件中。
有两个参数,第一个参数是存储的key值,第二个参数是存储的value值。
存储在cache.yml文件中的数据如下:
使用缓存数据:
在添加缓存数据时,最好是使用添加缓存数据的用例名称作为缓存的key值,后续用例需要使用该key值时,只需要在yaml文件中使用”$cache.xxxx”来替换缓存数据,注意必须要用该格式填写,其中xxxx部分为 添加缓存数据的key。例如:上图中我在test_login.py用例中添加了key为test_login的缓存数据,那我在test_import用例的yaml文件中就可以按如图所示方法使用(需要用pytest.mark.run(order=1)装饰器保证添加缓存的用例执行必须在使用缓存的用例前)
如何运行
运行测试用例看下效果
控制台展示:
日志文件展示:
最后会生成详细的测试报告:
钉钉通知样式:
最后
框架还有许多能优化的地方,如果有什么好的建议欢迎一起来讨论。当然喜欢的话也可以留下一个星星✨再走。
遇到问题可以直接提issue或联系vx(工作日几乎每天在线,遇到问题都会第一时间回复):