接口自动化测试框架(pytest+allure+aiohttp+用例自动生成)

🍅 点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快   

近期准备优先做接口测试的覆盖,为此需要开发一个测试框架,经过思考,这次依然想做点儿不一样的东西。

  • 接口测试是比较讲究效率的,测试人员会希望很快能得到结果反馈,然而接口的数量一般都很多,而且会越来越多,所以提高执行效率很有必要
  • 接口测试的用例其实也可以用来兼做简单的压力测试,而压力测试需要并发
  • 接口测试的用例有很多重复的东西,测试人员应该只需要关注接口测试的设计,这些重复劳动最好自动化来做
  • pytest和allure太好用了,新框架要集成它们
  • 接口测试的用例应该尽量简洁,最好用yaml,这样数据能直接映射为请求数据,写起用例来跟做填空题一样,便于向没有自动化经验的成员推广,加上我对Python的协程很感兴趣,也学了一段时间,一直希望学以致用,所以http请求我决定用aiohttp来实现。 但是pytest是不支持事件循环的,如果想把它们结合还需要一番功夫。于是继续思考,思考的结果是其实我可以把整个事情分为两部分。 第一部分,读取yaml测试用例,http请求测试接口,收集测试数据。 第二部分,根据测试数据,动态生成pytest认可的测试用例,然后执行,生成测试报告。 这样一来,两者就能完美结合了,也完美符合我所做的设想。想法既定,接着 就是实现了。

第一部分(整个过程都要求是异步非阻塞的)

读取yaml测试用例

一份简单的用例模板我是这样设计的,这样的好处是,参数名和aiohttp.ClientSession().request(method,url,**kwargs)是直接对应上的,我可以不费力气的直接传给请求方法,避免各种转换,简洁优雅,表达力又强。

args:- post- /xxx/add
kwargs:-caseName: 新增xxxdata:name: ${gen_uid(10)}
validator:-json:successed: True

异步读取文件可以使用aiofiles这个第三方库,yaml_load是一个协程,可以保证主进程读取yaml测试用例时不被阻塞,通过await yaml_load()便能获取测试用例的数据

async def yaml_load(dir='', file=''):"""异步读取yaml文件,并转义其中的特殊值:param file::return:"""if dir:file = os.path.join(dir, file)async with aiofiles.open(file, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:data = await f.read()data = yaml.load(data)# 匹配函数调用形式的语法pattern_function = re.compile(r'^\${([A-Za-z_]+\w*\(.*\))}$')pattern_function2 = re.compile(r'^\${(.*)}$')# 匹配取默认值的语法pattern_function3 = re.compile(r'^\$\((.*)\)$')def my_iter(data):"""递归测试用例,根据不同数据类型做相应处理,将模板语法转化为正常值:param data::return:"""if isinstance(data, (list, tuple)):for index, _data in enumerate(data):data[index] = my_iter(_data) or _dataelif isinstance(data, dict):for k, v in data.items():data[k] = my_iter(v) or velif isinstance(data, (str, bytes)):m = pattern_function.match(data)if not m:m = pattern_function2.match(data)if m:return eval(m.group(1))if not m:m = pattern_function3.match(data)if m:K, k = m.group(1).split(':')return bxmat.default_values.get(K).get(k)return datamy_iter(data)return BXMDict(data)

可以看到,测试用例还支持一定的模板语法,如${function}、$(a:b)等,这能在很大程度上拓展测试人员用例编写的能力

http请求测试接口

http请求可以直接用aiohttp.ClientSession().request(method,url,**kwargs),http也是一个协程,可以保证网络请求时不被阻塞,通过await http()便可以拿到接口测试数据

async def http(domain, *args, **kwargs):"""http请求处理器:param domain: 服务地址:param args::param kwargs::return:"""method, api = argsarguments = kwargs.get('data') or kwargs.get('params') or kwargs.get('json') or {}# kwargs中加入tokenkwargs.setdefault('headers', {}).update({'token': bxmat.token})# 拼接服务地址和apiurl = ''.join([domain, api])async with ClientSession() as session:async with session.request(method, url, **kwargs) as response:res = await response_handler(response)return {'response': res,'url': url,'arguments': arguments}

收集测试数据

协程的并发真的很快,这里为了避免服务响应不过来导致熔断,可以引入asyncio.Semaphore(num)来控制并发

async def entrace(test_cases, loop, semaphore=None):"""http执行入口:param test_cases::param semaphore::return:"""res = BXMDict()# 在CookieJar的update_cookies方法中,如果unsafe=False并且访问的是IP地址,客户端是不会更新cookie信息# 这就导致session不能正确处理登录态的问题# 所以这里使用的cookie_jar参数使用手动生成的CookieJar对象,并将其unsafe设置为Trueasync with ClientSession(loop=loop, cookie_jar=CookieJar(unsafe=True), headers={'token': bxmat.token}) as session:await advertise_cms_login(session)if semaphore:async with semaphore:for test_case in test_cases:data = await one(session, case_name=test_case)res.setdefault(data.pop('case_dir'), BXMList()).append(data)else:for test_case in test_cases:data = await one(session, case_name=test_case)res.setdefault(data.pop('case_dir'), BXMList()).append(data)return resasync def one(session, case_dir='', case_name=''):"""一份测试用例执行的全过程,包括读取.yml测试用例,执行http请求,返回请求结果所有操作都是异步非阻塞的:param session: session会话:param case_dir: 用例目录:param case_name: 用例名称:return:"""project_name = case_name.split(os.sep)[1]domain = bxmat.url.get(project_name)test_data = await yaml_load(dir=case_dir, file=case_name)result = BXMDict({'case_dir': os.path.dirname(case_name),'api': test_data.args[1].replace('/', '_'),})if isinstance(test_data.kwargs, list):for index, each_data in enumerate(test_data.kwargs):step_name = each_data.pop('caseName')r = await http(session, domain, *test_data.args, **each_data)r.update({'case_name': step_name})result.setdefault('responses', BXMList()).append({'response': r,'validator': test_data.validator[index]})else:step_name = test_data.kwargs.pop('caseName')r = await http(session, domain, *test_data.args, **test_data.kwargs)r.update({'case_name': step_name})result.setdefault('responses', BXMList()).append({'response': r,'validator': test_data.validator})return result

事件循环负责执行协程并返回结果,在最后的结果收集中,我用测试用例目录来对结果进行了分类,这为接下来的自动生成pytest认可的测试用例打下了良好的基础

def main(test_cases):"""事件循环主函数,负责所有接口请求的执行:param test_cases::return:"""loop = asyncio.get_event_loop()semaphore = asyncio.Semaphore(bxmat.semaphore)# 需要处理的任务# tasks = [asyncio.ensure_future(one(case_name=test_case, semaphore=semaphore)) for test_case in test_cases]task = loop.create_task(entrace(test_cases, loop, semaphore))# 将协程注册到事件循环,并启动事件循环try:# loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))loop.run_until_complete(task)finally:loop.close()return task.result()

第二部分

动态生成pytest认可的测试用例

首先说明下pytest的运行机制,pytest首先会在当前目录下找conftest.py文件,如果找到了,则先运行它,然后根据命令行参数去指定的目录下找test开头或结尾的.py文件,如果找到了,如果找到了,再分析fixture,如果有session或module类型的,并且参数autotest=True或标记了pytest.mark.usefixtures(a...),则先运行它们;再去依次找类、方法等,规则类似。大概就是这样一个过程。

可以看出,pytest测试运行起来的关键是,必须有至少一个被pytest发现机制认可的testxx.py文件,文件中有TestxxClass类,类中至少有一个def testxx(self)方法。

现在并没有任何pytest认可的测试文件,所以我的想法是先创建一个引导型的测试文件,它负责让pytest动起来。可以用pytest.skip()让其中的测试方法跳过。然后我们的目标是在pytest动起来之后,怎么动态生成用例,然后发现这些用例,执行这些用例,生成测试报告,一气呵成。

# test_bootstrap.py
import pytest
class TestStarter(object):def test_start(self):pytest.skip('此为测试启动方法, 不执行')

我想到的是通过fixture,因为fixture有setup的能力,这样我通过定义一个scope为session的fixture,然后在TestStarter上面标记use,就可以在导入TestStarter之前预先处理一些事情,那么我把生成用例的操作放在这个fixture里就能完成目标了。

# test_bootstrap.py
import pytest@pytest.mark.usefixtures('te', 'test_cases')
class TestStarter(object):def test_start(self):pytest.skip('此为测试启动方法, 不执行')

pytest有个--rootdir参数,该fixture的核心目的就是,通过--rootdir获取到目标目录,找出里面的.yml测试文件,运行后获得测试数据,然后为每个目录创建一份testxx.py的测试文件,文件内容就是content变量的内容,然后把这些参数再传给pytest.main()方法执行测试用例的测试,也就是在pytest内部再运行了一个pytest!最后把生成的测试文件删除。注意该fixture要定义在conftest.py里面,因为pytest对于conftest中定义的内容有自发现能力,不需要额外导入。

# conftest.py
@pytest.fixture(scope='session')
def test_cases(request):"""测试用例生成处理:param request::return:"""var = request.config.getoption("--rootdir")test_file = request.config.getoption("--tf")env = request.config.getoption("--te")cases = []if test_file:cases = [test_file]else:if os.path.isdir(var):for root, dirs, files in os.walk(var):if re.match(r'\w+', root):if files:cases.extend([os.path.join(root, file) for file in files if file.endswith('yml')])data = main(cases)content = """
import allure
from conftest import CaseMetaClass
@allure.feature('{}接口测试({}项目)')
class Test{}API(object, metaclass=CaseMetaClass):test_cases_data = {}
"""test_cases_files = []if os.path.isdir(var):for root, dirs, files in os.walk(var):if not ('.' in root or '__' in root):if files:case_name = os.path.basename(root)project_name = os.path.basename(os.path.dirname(root))test_case_file = os.path.join(root, 'test_{}.py'.format(case_name))with open(test_case_file, 'w', encoding='utf-8') as fw:fw.write(content.format(case_name, project_name, case_name.title(), data.get(root)))test_cases_files.append(test_case_file)if test_file:temp = os.path.dirname(test_file)py_file = os.path.join(temp, 'test_{}.py'.format(os.path.basename(temp)))else:py_file = varpytest.main(['-v',py_file,'--alluredir','report','--te',env,'--capture','no','--disable-warnings',])for file in test_cases_files:os.remove(file)return test_cases_files

可以看到,测试文件中有一个TestxxAPI的类,它只有一个test_cases_data属性,并没有testxx方法,所以还不是被pytest认可的测试用例,根本运行不起来。那么它是怎么解决这个问题的呢?答案就是CaseMetaClass。

function_express = """
def {}(self, response, validata):with allure.step(response.pop('case_name')):validator(response,validata)"""class CaseMetaClass(type):"""根据接口调用的结果自动生成测试用例"""def __new__(cls, name, bases, attrs):test_cases_data = attrs.pop('test_cases_data')for each in test_cases_data:api = each.pop('api')function_name = 'test' + apitest_data = [tuple(x.values()) for x in each.get('responses')]function = gen_function(function_express.format(function_name),namespace={'validator': validator, 'allure': allure})# 集成allurestory_function = allure.story('{}'.format(api.replace('_', '/')))(function)attrs[function_name] = pytest.mark.parametrize('response,validata', test_data)(story_function)return super().__new__(cls, name, bases, attrs)

CaseMetaClass是一个元类,它读取test_cases_data属性的内容,然后动态生成方法对象,每一个接口都是单独一个方法,在相继被allure的细粒度测试报告功能和pytest提供的参数化测试功能装饰后,把该方法对象赋值给test+api的类属性,也就是说,TestxxAPI在生成之后便有了若干testxx的方法,此时内部再运行起pytest,pytest也就能发现这些用例并执行了。

def gen_function(function_express, namespace={}):"""动态生成函数对象, 函数作用域默认设置为builtins.__dict__,并合并namespace的变量:param function_express: 函数表达式,示例 'def foobar(): return "foobar"':return:"""builtins.__dict__.update(namespace)module_code = compile(function_express, '', 'exec')function_code = [c for c in module_code.co_consts if isinstance(c, types.CodeType)][0]return types.FunctionType(function_code, builtins.__dict__)

在生成方法对象时要注意namespace的问题,最好默认传builtins.__dict__,然后自定义的方法通过namespace参数传进去。

后续(yml测试文件自动生成)

至此,框架的核心功能已经完成了,经过几个项目的实践,效果完全超过预期,写起用例来不要太爽,运行起来不要太快,测试报告也整的明明白白漂漂亮亮的,但我发现还是有些累,为什么呢?
我目前做接口测试的流程是,如果项目集成了swagger,通过swagger去获取接口信息,根据这些接口信息来手工起项目创建用例。这个过程很重复很繁琐,因为我们的用例模板已经大致固定了,其实用例之间就是一些参数比如目录、用例名称、method等等的区别,那么这个过程我觉得完全可以自动化。

因为swagger有个网页啊,我可以去提取关键信息来自动创建.yml测试文件,就像搭起架子一样,待项目架子生成后,我再去设计用例填传参就可以了。

于是我试着去解析请求swagger首页得到的HTML,然后失望的是并没有实际数据,后来猜想应该是用了ajax,打开浏览器控制台的时,我发现了api-docs的请求,一看果然是json数据,那么问题就简单了,网页分析都不用了。

import re
import os
import sysfrom requests import Sessiontemplate ="""
args:- {method}- {api}
kwargs:-caseName: {caseName}{data_or_params}:{data}
validator:-json:successed: True
"""def auto_gen_cases(swagger_url, project_name):"""根据swagger返回的json数据自动生成yml测试用例模板:param swagger_url::param project_name::return:"""res = Session().request('get', swagger_url).json()data = res.get('paths')workspace = os.getcwd()project_ = os.path.join(workspace, project_name)if not os.path.exists(project_):os.mkdir(project_)for k, v in data.items():pa_res = re.split(r'[/]+', k)dir, *file = pa_res[1:]if file:file = ''.join([x.title() for x in file])else:file = dirfile += '.yml'dirs = os.path.join(project_, dir)if not os.path.exists(dirs):os.mkdir(dirs)os.chdir(dirs)if len(v) > 1:v = {'post': v.get('post')}for _k, _v in v.items():method = _kapi = kcaseName = _v.get('description')data_or_params = 'params' if method == 'get' else 'data'parameters = _v.get('parameters')data_s = ''try:for each in parameters:data_s += each.get('name')data_s += ': \n'data_s += ' ' * 8except TypeError:data_s += '{}'file_ = os.path.join(dirs, file)with open(file_, 'w', encoding='utf-8') as fw:fw.write(template.format(method=method,api=api,caseName=caseName,data_or_params=data_or_params,data=data_s))os.chdir(project_)

现在要开始一个项目的接口测试覆盖,只要该项目集成了swagger,就能秒生成项目架子,测试人员只需要专心设计接口测试用例即可,我觉得对于测试团队的推广使用是很有意义的,也更方便了我这样的懒人。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/65151.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Docker 入门:如何使用 Docker 容器化 AI 项目(二)

四、将 AI 项目容器化:示例实践 - 完整的图像分类与 API 服务 让我们通过一个更完整的 AI 项目示例,展示如何将 AI 项目容器化。我们以一个基于 TensorFlow 的图像分类模型为例,演示如何将训练、推理、以及 API 服务过程容器化。 4.1 创建 …

【stm32can】

can时钟 can波特率计算(位同步内容) ss是固定的1tq, pts,pbs1,pbs2是用户设定值 同步时间段的理解有误? 原文出处 数据帧 遥控帧

209.长度最小的子数组

力扣题目链接(opens new window) 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ,找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0。 示例: 输入:s 7, nums…

NLP中的神经网络基础

一:多层感知器模型 1:感知器 解释一下,为什么写成 wxb>0 ,其实原本是 wx > t ,t就是阈值,超过这个阈值fx就为1,现在把t放在左边。 在感知器里面涉及到两个问题: 第一个,特征提…

week 11 - BCNF

1. More on functional dependencies (功能依赖的更多内容) Lossless decomposition (无损分解) 研究如何在分解表的过程中不丢失信息,也就是说,通过分解后的表可以无损地重建原始表。 2. BCNF (Boyce-Codd Normal Form, BCNF范式) (1&…

golangci-lint安装与Goland集成

golangci-lint安装与Goland集成 1.golangci-lint概述2.golangci-lint安装3.Goland 中集成 golangci-lint4.golangci-lint 的使用5.排除代码检查 1.golangci-lint概述 golangci-lint是用于go语言的代码静态检查工具集 官网地址:golangci-lint 特性: 快…

GPUStack v0.4.1 单节点与多节点安装与部署指南 Docker PowerShell

Introduce GPUStack 是一个开源的 GPU 集群管理器,专为运行 AI 模型而设计。它以其广泛的硬件兼容性而闻名,支持多种品牌的 GPU,并能在 Apple MacBook、Windows PC 和 Linux 服务器上运行。 GPUStack支持各种AI模型,包括大型语言…

【Docker】部署MySQL容器

关于docker,Windows上使用Powershell/CMD执行指令,Linux系统直接使用终端执行指令。 拉取MySQL 也可以跳过拉取步骤,直接run,这样本地容器不存在的话,会自动拉取最新/指定的版本。 # 默认拉取最新版本 docker pull …

黑马程序员JavaWeb开发教程(前端部分) ---笔记分享

总结 此篇文章记录的内容是不全的,我觉得基础的部分没有记录,我想主要学的是此课程的后端部分,前端部分学校有学习过,我就开倍速一带而过啦,还有就是学校学的是Vue3和此视频讲的Vue2还是有一定区别的。希望能对大家有…

SpringCloud 系列教程:微服务的未来(二)Mybatis-Plus的条件构造器、自定义SQL、Service接口基本用法

本篇博客将深入探讨 MyBatis-Plus 的三个核心功能:条件构造器、自定义 SQL 和 Service 接口的基本用法。通过对这些功能的学习和掌握,开发者能够更加高效地使用 MyBatis-Plus 进行业务开发。 目录 前言 条件构造器 自定义SQL Service接口基本用法 总结…

知识增强式生成KAG

随着人工智能技术的不断发展,尤其是在自然语言处理领域,知识增强式生成(KAG)作为一种新兴的技术框架,正逐步脱颖而出。与其前身——检索增强式生成(RAG)相比,KAG在处理特定领域知识、…

Nginx区分PC端和移动端访问

在使用Nginx时,可以通过$http_user_agent变量来判断用户访问的客户端类型,从而提供不同的内容或服务。下面是一个基于$http_user_agent变量来判断是否为PC访问的Nginx配置示例。 1. 理解$http_user_agent变量的含义及其在Nginx中的用途 $http_user_agen…

1.监督学习(上)

一.线性回归(Linear Regression Model): 输出无限多可能的数字。 【示例1】房价预测: 【图一】 假设您想根据房屋的大小预测房屋的价格,横轴:以平方英尺为单位的房屋大小,纵轴:是以千美元为单位的房屋价格。这里的小十字字中的每一个都是一所房子,其大小和价格是最…

前端编程图表化助手!Echarts入门

Echarts-一个基于javaScript的开源可视化图表库 在日常编程中,我们经常会用到类似饼图、柱状图等,而在网页中使用原生html和css很难做到类似效果。那么作为前端工程师,我们如何做出来一份好看而且实用的图标呢? 那么接下来&…

C#WPF基础介绍/第一个WPF程序

什么是WPF WPF(Windows Presentation Foundation)是微软公司推出的一种用于创建窗口应用程序的界面框架。它是.NET Framework的一部分,提供了一套先进的用户界面设计工具和功能,可以实现丰富的图形、动画和多媒体效果。 WPF 使用…

FPC在智能眼镜中的应用探索【新立电子】

在智能穿戴设备领域,智能眼镜具有独特的便携性、交互性和功能性等特点,智能眼镜的设计追求轻薄、美观与高度集成化。传统刚性电路板因体积庞大、难以弯曲,无法满足智能眼镜的复杂结构需求,而FPC其轻薄、柔软、可弯曲的特性&#x…

51c大模型~合集96

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12930135 #SnapGen 终于等来能塞进手机的文生图模型!十分之一体量,SnapGen实现百分百的效果 本文的共同一作为墨尔本大学的胡冬庭和香港科技大学的陈捷润和黄悉偈,完成于在 Snap 研究院…

知识图谱+大模型:打造全新智慧城市底层架构

在数字化时代,智慧城市的建设正迎来新一轮的变革。本文将探讨如何结合知识图谱和大模型技术,构建智慧城市的全新底层架构,以应对日益增长的数据量和复杂性,提升城市管理的智能化水平。 知识图谱:智慧城市的知识库 知识…

webrtc获取IceCandidate流程

在WebRTC(Web Real-Time Communication)中,ICECandidate是一个关键概念,它用于描述在建立点对点(P2P)连接时可以考虑的潜在通信端点。以下是关于WebRTC中ICECandidate的详细解释: 一、ICECandidate的定义 ICECandidate对象通常包含以下关键属性: foundation:用于唯一…

Unity 实现Canvas显示3D物体

新建一个UI相机,选择渲染层为UI 将主相机的渲染层去掉UI层 、 将Canvas的RenderMode设置为Screen Space - Camera,将RenderCamera设置为UI相机 新建3D物体的UI父物体,并将3D物体的层级设置为UI层 适当的放缩3DObjParent,让3D物体能显示出来…