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前言

在开始前，我们可以先思考几个问题：动态切换测试环境的目的是什么（能够解决什么问题）？该如何实现（实现方案）？具体步骤是什么（实现过程）？

1、动态切换测试环境的目的是什么？

动态切换测试环境的目的是什么，或者说它能解决什么样的问题：
便于快速验证功能在不同环境中的表现。

比如：有的功能（背后的接口）在开发环境是正常的，但到了测试或预发布环境就出问题了，可以便于快速验证各个功能在不同环境中的表现；

省去修改配置参数的繁琐步骤。通常情况下，我们的配置信息都是写在配置文件中，然后测试用例读取配置文件中不同的配置信息。如果想要切换环境，就需要修改配置文件或读取配置的逻辑。

而动态切换测试环境则可以自动根据我们传入的命令行参数和预制好的读取配置的策略，自动识别、解析并返回对应的数据。

为测试框架赋能。测试框架要能做到，一套脚本多环境运行，支持环境切换，并且能根据环境进行自动化的配置（包括系统配置、测试数据配置等）。

其实以上总结起来就是：一套测试脚本，能根据环境进行自动化的配置，省去手动配置参数的步骤，可以实现在多环境中运行，从而快速验证各个接口及相关服务在不同环境中的表现。

2、动态切换测试环境如何实现？

实现方案：
我们希望：可以有个开关，自由控制执行脚本的运行环境，而不是需要我们手动修改。

比如：选择dev时，自动读取的是开发环境的配置及测试数据：url、数据库配置、账号密码、测试数据；
当切换到test时，自动读取的是测试环境的配置及测试数据。

大致实现原理如下所示：

用户通过pytest命令行传入参数驱动脚本执行（pytest_addoption用于实现自定义命令行参数）；

fixture函数get_env用于获取用户输入的命令行参数，传递给fixture.py中的各个fixture函数；

fixture.py中的各个fixture函数根据get_env提供的环境参数值，解析测试环境对应的数据文件内容：URL(get_url)、账号(get_user)、数据库配置(get_db)，同时传递给api类(api_module_A…B…C)、登录方法(login)、数据库连接方法(use_db)等，用于实例化操作，这部分fixture函数再传递给测试用例，用于用例前后置操作(相当于setup/teardown)；

最后测试用例再根据各个fixture函数返回的实例对象、配置信息，调用各个模块的api函数，执行测试，并读写数据库实现数据校验、断言，从而最终实现切换环境策略；

3、目录结构&框架设计小技巧

目录结构：
项目结构大致如下，至于目录结构和文件命名，只能说萝卜青菜各有所爱。比如有人喜欢把存放公共方法的common目录命名为utils，存放各个api模块的api目录命名为src…

自动化测试框架设计小技巧：
api：存放封装各个项目、各个模块的api，如jk项目支付模块，可以命名为jk_pay.py；
config：存放配置文件，直接用py文件即可，不推荐使用ini、yaml，反而会多了一层解析，增大出错概率；

common：存放公共方法，如基于http协议requests库，则可以命名为http_requests.py；通过文件名称，大概率就能知道这个文件的作用，比如通过parse_excel的命名直接就能知道是解析excel文件；

main：框架主入口，存放用来批量执行用例的文件，比如：run_testcase_by_tag.py(前提是用例都打了标签)、run_testcase_by_name.py；
fixture：存放fixture文件，建议每个项目一个fixture文件，互不影响，如：jk_fixture.py、jc_fixture.py；
test_case：存放测试用例文件；

conftest.py：存放一些hook函数、全局fixture函数，如前面提到的自定义命令行参数的函数pytest_addoption、获取命令行参数的fixture函数get_env；
pytest.ini：pytest框架配置文件；

4、实现过程

上述的方案单从文字层面可能有些难以理解，下面我们结合具体的代码案例来详细讲述一下实现过程。

实现自定义命令行参数工具：
在conftest.py中定义一个hook函数，实现自定义命令行工具，名为pytest_addoption(固定写法)，用来在命令行中传入不同的环境参数；

def pytest_addoption(parser):"""添加命令行参数parser.addoption为固定写法default 设置一个默认值，此处设置默认值为testchoices 参数范围，传入其他值无效help 帮助信息"""parser.addoption("--env", default="test", choices=["dev", "test", "pre"], help="enviroment parameter")

定义获取命令行参数的fixture函数：
在conftest.py中定义get_env的fixture函数，用来获取用户在命令行输入的参数值，传递给fixture.py中的各个fixture函数。pytestconfig是request.config的快捷方式，所以request.config也可以写成pytestconfig。

@pytest.fixture(scope="session")
def get_env(request):return request.config.getoption("--env")

来测试一下命令行能否输入参数以及fixture函数get_env能否获取到。我们可以简单定义一个测试用例：

def test_env(get_env):print(f"The current environment is: {get_env}")

然后通过命令行执行此测试用例：

pytest -s -v --env dev test_env.py::test_env

执行结果如下：

定义环境解析策略：
例如当前项目为jc项目，则可以在fixture目录下定义一个jc_fixture.py的文件，用于专门存放此项目相关的fixture函数。

fixture.py中的各个fixture函数根据get_env提供的环境参数值，解析测试环境对应的数据文件内容：URL(get_url)、账号(get_user)、数据库配置(get_db)，同时传递给api类(api_module_A…B…C)进行实例化，登录方法(login)、数据库连接方法(use_db)等，进行初始化，这部分fixture函数再传递给测试用例，用于用例前后置操作(相当于setup/teardown)；

import pytest
from config.config import URLConf, PasswordConf, UsernameConf, ProductIDConf
from api.jc_common import JCCommon
from api.jc_resource import JCResource
from config.db_config import DBConfig
from common.mysql_handler import MySQL@pytest.fixture(scope="session")
def get_url(get_env):"""解析URL"""global urlif get_env == "test":print("当前环境为测试环境")url = URLConf.RS_TEST_URL.valueelif get_env == "dev":print("当前环境为开发环境")url = URLConf.RS_DEV_URL.valueelif get_env == "pre":print("当前环境为预发布环境")url = URLConf.RS_PRE_URL.valuereturn url@pytest.fixture(scope="session")
def get_user(get_env):"""解析登录用户"""global username_admin, username_boss# 若get_env获取到的是test，则读取配置文件中测试环境的用户名if get_env == "test":username_admin = UsernameConf.RS_TEST_ADMIN.valueusername_boss = UsernameConf.RS_TEST_BOSS.value# 若get_env获取到的是dev，则读取配置文件中开发环境的用户名elif get_env == "dev":username_admin = UsernameConf.RS_TEST_ADMIN.valueusername_boss = UsernameConf.RS_TEST_BOSS.value# 若get_env获取到的是pre，则读取配置文件中预发布环境的用户名elif get_env == "pre":username_admin = UsernameConf.RS_TEST_ADMIN.valueusername_boss = UsernameConf.RS_TEST_BOSS.value@pytest.fixture(scope="session")
def get_db(get_env):"""解析数据库配置"""global db_host, db_pwd, db_ssh_host, db_ssh_pwd, db_nameif get_env == "test":db_host = DBConfig.db_test.get('host')db_pwd = DBConfig.db_test.get('pwd')db_ssh_host = DBConfig.db_test.get('ssh_host')db_ssh_pwd = DBConfig.db_test.get('ssh_pwd')db_name = DBConfig.db_test.get('dbname_jc')elif get_env == "dev":db_host = DBConfig.db_test.get('host')db_pwd = DBConfig.db_test.get('pwd')db_ssh_host = DBConfig.db_test.get('ssh_host')db_ssh_pwd = DBConfig.db_test.get('ssh_pwd')db_name = DBConfig.db_test.get('dbname_jc')elif get_env == "pre":db_host = DBConfig.db_test.get('host')db_pwd = DBConfig.db_test.get('pwd')db_ssh_host = DBConfig.db_test.get('ssh_host')db_ssh_pwd = DBConfig.db_test.get('ssh_pwd')db_name = DBConfig.db_test.get('dbname_jc')@pytest.fixture(scope="session")
def jc_common(get_env, get_url):"""传入解析到的URL、实例化jc项目公共接口类"""product_id = ProductIDConf.JC_PRODUCT_ID.valuejc_common = JCCommon(product_id=product_id, url=get_url)return jc_common@pytest.fixture(scope="session")
def jc_resource(get_env, get_url):"""传入解析到的URL、实例化jc项目测试接口类"""product_id = ProductIDConf.JC_PRODUCT_ID.valuejc_resource = JCResource(product_id=product_id, url=get_url)return jc_resource@pytest.fixture(scope="class")
def rs_admin_login(get_user, jc_common):"""登录的fixture函数"""password = PasswordConf.PASSWORD_MD5.valuelogin = jc_common.login(username=username_shipper, password=password)admin_user_id = login["b"]return admin_user_id@pytest.fixture(scope="class")
def jc_get_admin_user_info(jc_common, jc_admin_login):"""获取用户信息的fixture函数"""user_info = jc_common.get_user_info(user_id=rs_shipper_login)admin_cpy_id = user_info["d"]["b"]return admin_cpy_id@pytest.fixture(scope="class")
def use_db(get_db):"""链接数据库的fixture函数"""mysql = MySQL(host=db_host, pwd=db_pwd, ssh_host=db_ssh_host, ssh_pwd=db_ssh_pwd, dbname=db_name)yield mysqlmysql.disconnect()

测试用例引用fixture：
封装各个待测模块的api函数
登录模块：jc_common.py

from common.http_requests import HttpRequestsclass JcCommon(HttpRequests):def __init__(self, url, product_id):super(JcCommon, self).__init__(url)self.product_id = product_iddef login(self, username, password):'''用户登录'''headers = {"product_id": str(self.product_id)}params = {"a": int(username), "b": str(password)}response = self.post(uri="/userlogin", headers=headers, params=params)return responsedef get_user_info(self, uid, token):'''获取用户信息'''headers = {"user_id": str(uid), "product_id": str(self.product_id), "token": token}response = self.post(uri="/user/login/info", headers=headers)return response

业务模块：jc_resource.py

import random
from common.http_requests import HttpRequests
from faker import Fakerclass RSResource(HttpRequests):def __init__(self, url, product_id):super(RSResource, self).__init__(url)self.product_id = product_idself.faker = Faker(locale="zh_CN")def add_goods(self, cpy_id, user_id, goods_name, goos_desc='', goods_type='', goos_price=''):"""新增商品"""headers = {"product_id": str(self.product_id), "cpy_id": str(cpy_id), "user_id": str(user_id)}params = {"a": goods_name, "b": goos_desc, "c": goods_type, "d": goos_price}r = self.post(uri="/add/goods", params=params, headers=headers)return rdef modify_goods(self, cpy_id, user_id, goods_name, goos_desc='', goods_type='', goos_price=''):"""修改商品信息"""headers = {"product_id": str(self.product_id), "cpy_id": str(cpy_id), "user_id": str(user_id)}params = {"a": car_name, "ab": car_id, "b": company_id, "c": car_or_gua}r = self.post(uri="/risun/res/car/add/blacklist?md=065&cmd=006", params=params, headers=headers)return r

各个模块的api函数作为独立的存在，将配置与函数隔离，且不涉及任何fixture的引用。这样无论测试URL、用户名、数据库怎么变换，也无需修改待测模块的api函数，基本可以做到一劳永逸，除非接口地址和传参发生变化。

测试用例：
JC项目的测试用例类TestJcSmoke根据各个jc_fixture.py中各个fixture函数返回的实例对象、配置信息，调用各个业务模块的api函数，执行测试，并读写数据库实现数据校验、断言；

import os
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))))
import allure
from fixture.jc_fixture import *
from common.parse_excel import ParseExcellogger = LogGen("JC接口Smoke测试").getLog()@allure.feature("JC项目接口冒烟测试")
class TestJcSmoke:def setup_class(self):self.fake = Faker("zh_CN")# 将fixture中的jc_resource实例、数据库实例、登录等fixture函数传递给测试用例进行调用@pytest.mark.jc_smoke@allure.story("商品管理")def test_01_goods_flow(self, jc_resource, jc_admin_login, jc_get_admin_user_info, use_db):"""测试商品增删改查接口"""user_id = jc_admin_logincpy_id = jc_get_admin_user_infogoods_name = "iphone 14pro max 512G"try:logger.info(f"新增'{goods_name}'商品")with allure.step("调用添加商品接口"):add_goods = jc_resource.add_goods(cpy_id, user_id, goods_name, goods_type=1)assert add_goods["a"] == 200self.goods_id = add_goods["d"]select_db = use_db.execute_sql(f"SELECT * FROM goods_info WHERE company_id = {cpy_id} AND id = {self.goods_id}")  # 查询数据库是否存在新增的数据assert goods_name in str(select_db)logger.info(f"商品'{goods_name}'新增成功")logger.info(f"修改'{goods_name}'的商品信息")with allure.step("调用修改商品接口"):modify_goods = jc_resource.modify_goods(cpy_id, user_id, goods_id=self.goods_id, goods_name=goods_name, goods_type=2)assert modify_goods["a"] == 200select_db = use_db.execute_sql(f"SELECT goodsType FROM goods_info WHERE company_id = {cpy_id} AND id = {self.goods_id}")assert str(select_db[0]) == '2'logger.info(f"修改'{goods_name}'的商品信息成功")logger.info(f"开始删除商品'{goods_name}'")with allure.step("调用删除商品接口"):del_goods = jc_resource.delete_goods(cpy_id, user_id, goods_id=self.goods_id)assert del_goods["a"] == 200select_db = use_db.execute_sql(f"SELECT * FROM goods_info WHERE id = {self.goods_id}")print(select_db)logger.info(f"删除商品'{goods_name}'成功")except AssertionError as e:logger.info(f"商品流程测试失败")raise e

在上述smoke测试用例test_01_goods_flow中，同时验证了商品的增、改、删三个接口，形成一个简短的业务流，如果接口都是畅通的话，则最后会删除商品，无需再手动维护。

注意：
上述模块接口及测试用例仅为演示使用，非真实存在。

传统的测试用例设计模式中，会把一些实例化放在setup或setup_class中，如：jc_resource = JcResource(xxx)，但因为fixture函数无法在前后置方法中传递的缘故，所以要把一些实例化的操作放在fixture函数中进行，并return一个内存地址，直接传递给测试用例，从而使测试用例能够调用到实例对象中的业务api。

5、运行项目

完成了命令行参数、解析策略、封装接口、测试用例编写后，既可以直接在编辑器中点击运行按钮执行测试，也可以在命令行驱动执行。以下演示命令行执行用例方法：

-v：打印详细执行过程；
-s：控制台输出用例中的print语句；
–env：前面pytest_addoption定义的命令行参数，默认值：test，输入范围choices=[“dev”, “test”, “pre”]

输入一个不存在的–env参数

pytest -v -s --env online test_jc_smoke.py

此时会提示我们参数错误，online为不可用选项。

运行测试环境

pytest -v -s --env test test_jc_smoke.py

为了方便起见，直接运行了现有项目的测试用例，当传入test时，会在测试环境运行。

一共12条测试用例，全部运行通过：

同时，测试结果发送到企业微信群。

运行开发及预发布环境

pytest -v -s --env dev test_jc_smoke.py  # 开发环境
pytest -v -s --env pre test_jc_smoke.py  # 预发布环境

dev、pre参数接收正常，不过因为开发、预发布环境没启动的缘故，所以执行失败。

6、Pytest实现一键切换环境方案原理小结

原理说明：
测试环境变量由用户输入提供；
测试框架定义测试数据解析函数，并根据用户输入的测试变量，解析并返回测试环境对应的数据文件内容；

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

只要朝着目标坚定前行，努力不息，困难会变得渺小，成功将变得触手可及。不要追求一夜成名，而是坚持积累与进步，你一定能够创造出属于自己的辉煌！相信自己，勇敢拼搏，未来由你决定！

不管前方多漫长多曲折，只要你有一颗不服输的心，永不言弃的精神，努力奋斗，你就能找到属于自己的道路并取得成功。相信自己的能力，坚持追逐梦想，未来将为你绽放光芒！

即使身处黑暗的时刻，也要保持信念与毅力，勇往直前，坚定不移地追求梦想。每一次努力都是积累，每一次坚持都是成长，只要不停止奋斗，成功的曙光终将到来！相信自己，敢于冒险，创造属于自己的辉煌！加油！