框架产生目的：公司走的是敏捷开发模式，编写这种框架是为了能够满足当前这种发展模式，用于前后端联调之前（后端开发完接口，前端还没有将业务处理完毕的时候）以及日后回归阶段，方便为自己腾出学(mo)习(yu)时间。

鄙人一介小测试，一手承接产品，一手面对开发（4个后端，3个web前端，外加不知道几个的乙方），项目经手了5批人，鄙人是第5批的测试，规范没有，前人积累没有，天崩开局/(ㄒoㄒ)/~~。

老规矩，上图：

这个不直观，下面我来展示这个抽象的图片（美术功底差，见谅）：

怎么，是不是有一种UI自动化里面的POM思想？没错，这正是这个思路在API自动化里里面的一个体现。

毕竟服务间的调用是复杂的，将各个接口封装起来，对应的py文件里面创一个main方法，用于单个接口入参以及返回值之间的验证，至于接口之间的串联，那就放到下面（regression_test里面，每一个case相当于一个过程，如：上传习题、选题、组卷分发、上传试卷、批阅等流程），辅以逻辑处理，大部分的流程还是可以自动化实现的（ps：对于前后端联调加改bug用了两个月时间才圆满搞定的过程，我没敢尝试将这个给自动化实现了，还是留待后人吧）。

getpathInfo.py:获取autoapi文件夹所在的目录，便于项目换家，有没有其实无所谓的；

import osdef get_path():path = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]return pathif __name__ == '__main__':print('测试路径是否OK,路径为：', get_path())

readConfig.py

import os
import configparser
import getpathInfopath = getpathInfo.get_path()  
config_path = os.path.join(path, 'config')  
config = configparser.ConfigParser()  # 调用外部的读取配置文件的方法
config.read(config_path, encoding='utf-8')class ReadConfig():def get_http(self, name):value = config.get('HTTP', name)return valuedef get_email(self, name):value = config.get('EMAIL', name)return valuedef get_account(self, name):value = config.get('ACCOUNT', name)return valueenvironment = ReadConfig().get_http('environment')  # 切换环境
mobile_phone = ReadConfig().get_account('mobile_phone')
password = ReadConfig().get_account('password')
parent_username = ReadConfig().get_account('parent_phone')
parent_pwd = ReadConfig().get_account('parent_pwd')

common:公共方法文件夹，最省事配置：日志封装（中文日志在这里要留意，有坑），请求封装（如果有token之类的限制的话）

logs.py

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

import logging import time from getpathInfo import get_path class Log(object):     def __init__(self, logger=None):         """         指定保存日志的文件路径，日志级别，以及调用文件         将日志存入到指定的文件中         """         # 创建一个logger         self.logger = logging.getLogger(logger)         self.logger.setLevel(logging.DEBUG)         # 创建一个handler，用于写入日志文件         self.log_time = time.strftime('%Y-%m_%d_')         self.log_path = get_path()+'\\log\\'         self.log_name = self.log_path + self.log_time + 'test.log'         fh = logging.FileHandler(self.log_name, 'a', encoding='utf-8')  # 追加模式，防止中文乱码         fh.setLevel(logging.INFO)         # 再创建一个handler，用于输出到控制台         ch = logging.StreamHandler()         ch.setLevel(logging.INFO)         # 定义一个handler的输出样式         formatter = logging.Formatter(             '[%(asctime)s] %(filename)s->%(funcName)s line:%(lineno)d [%(levelname)s]%(message)s')         fh.setFormatter(formatter)         ch.setFormatter(formatter)         # 给logger添加handler         self.logger.addHandler(fh)         self.logger.addHandler(ch)         #  添加下面一句，在记录日志之后移除句柄         fh.close()         ch.close()     def getLog(self):         return self.logger log = Log().getLog() if __name__ == '__main__':     log.info('日志')　　# 抄过来的代码一定要进行测试

configHttp.py

这里是默认加上token的，但是并不是所有接口都是需要token，解决思路：再加个configHttpNormal.py。

对于同一个系统中需要多个用户参与的过程，这时候就需要配置文件里面再多一位用户的账号密码了，再加一个login()方法并赋值，下面的对应的基础请求封装里面要再多一个参数：is_other_one,默认为false，一但给true，下面headers就要换参数中的值；

import json
import requestsfrom common.logs import log
from readConfig import environment,mobile_phone,password
from case.api.User import login
import urllib3
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)  # 如果有抓包需求，需要把verify设置成False，这行代码忽略系统之后的警告
"""
这个文件主要来通过get、post等方法来进行http请求，并拿到请求响应
"""token = login(mobile_phone,password) # 登录方法
headers = {'Authorization': token,"Content-Type": 'application/json;charset=UTF-8','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.106 Safari/537.36'}class RunMain():def send_post(self, path, data):response = requests.post(url=environment+path,data=json.dumps(data,ensure_ascii=False,separators=(',',':')).encode('utf-8'), headers=headers,verify=False)log.info(path)　　# pathlog.info(data)　　# 请求，便于复现log.info(response.status_code)　　# 请求状态码return responsedef send_get(self, path, data):response = requests.get(url=environment+path, data=data, headers=headers,verify=False)log.info(path)log.info(data)log.info(response.status_code)return responsedef run_main(self, method, path=None, data=None):result = Noneif method.lower() == 'post':result = self.send_post(path, data)elif method.lower() == 'get':result = self.send_get(path, data)else:print("method值错误!!!")return resultif __name__ == '__main__':result1 = RunMain().run_main('get', '/v1/wrong-work/info?type=1').json()result2 = RunMain().run_main('Get', '/v1/wrong-work/info?type=2').json()print(result1)print(result2)

case：用例文件夹,敏捷模式中开发提测基本上都是单接口提测，而且同一个模块下的接口分给了不同的开发，为了方便定位到开发，所以我将平台所有的接口都写了过来╮(╯▽╰)╭，

老规矩，下方直接执行，可以进行单接口的相关验证。

相信各位也看了很多的接口自动化测试框架，我上面的应该没有多少新意，下面就是不同点；

regression_testing 顾名思义，回归测试ing，只有进行时，没有完成时……

鄙人将前端的业务逻辑通过接口层模拟了过来，做了许久之后，不禁产生了怀疑：这都是哪位鬼才设计的？没有被开发XX了吗？

上图是使用unittest框架进行的，用例之间传参用法其实就是我上面展示的一部分；

其实这个文件夹下不适合使用unittest框架，因为通过用例之间的巧妙设计，虽然可以将业务之间的调用状态都模拟出来，但是由于脏数据的存在，某些bug没有在这些测试过程中表示出来。

哎，苦命啊，前端赶紧进行插桩操作，报错日志上传起来；鄙人只能放大招了，拾起了爬虫思路，自动遍历吧（穷举）；

放代码片段,哎，遍历一时爽，重构火葬场(json目录深了之后，是真的不想看)。

之后优化思路：将regression_testing里面的方法改成test_*，写一个run方法，加上测试报告，邮件通知（ps：但鄙人不用啊，就十个人，遇到bug，tapd复制上参数，“老哥，出bug了”）

是不是也发现了，少了很多东西？写个装饰器（用于统计时间），接口请求超时也要打印出来；

 其实还有一个文件夹，用来写压测脚本（基于locust的FasthttpUser），log文件夹中的path以及data都是直接可以在locust中使用的，省了构造数据的时间；

locust脚本如下（部分），更详细的可以看看httprunner的实现思路，大神写的比我强太多了，还是得学啊。