自动化测试-如何优雅实现方法的依赖

在复杂的测试场景中，常常会存在用例依赖，以一个接口自动化平台为例，依赖关系：

创建用例 --> 创建模块 --> 创建项目 --> 登录。

用例依赖的问题

• 用例的依赖对于的执行顺序有严格的要求，比如让被依赖的方法先执行。

• 一旦使用用例依赖，依赖的用例就无法单独执行了，按照用例的设计原则，每条用例都应该独立执行。

正确的做法

我们应该将依赖的操作封装成方法调用。如果能通过装饰器实现调用，那就很有趣了。

aomaker[1] 提供了这种装饰器的实现，seldom 进行了复刻，只是用法上有所不同。

类内部方法调用

我们可以在测试类下面，创建普通的方法。然后通过@dependent_func()装饰器调用他。

import seldom
from seldom.testdata import get_md5
from seldom.utils import cache, dependent_funcclass DependentTest(seldom.TestCase):@staticmethoddef user_login(username, password):"""模拟用户登录，获取登录token"""return get_md5(username+password)@dependent_func(user_login, username="tom", password="t123")def test_case(self,):"""sample test case"""token = cache.get("user_login")print("token", token)if __name__ == '__main__':seldom.main(debug=True)cache.clear()

说明

这个例子涉及到不少知识点。

1.test_case() 用例依赖 user_login() 方法，通过 @dependent_func() 装饰器调用 user_login 方法。

2.user_login() 方法运行的时候需要参数（username、password），可以直接在 @dependent_func() 装饰器中设置参数：username=“tom”、 password=“t123”。

3.user_login() 方法运行运行完会生成 token, 保存于 cache中，通过 cache.get() 可以获取到token, 默认通过方法名user_login 作为key获取。

4.为了简化代码，生成token 是通过 get_md5() 根据传入的参数生成的一个 md5 值。

5.cache.clear() 用于清空缓存，再次调用 user_login() 方法直接不执行，应为cache已经有上次的执行结果了。

执行日志

python zzz_demo.py
...
test_case (zzz_demo.DependentTest.test_case)
sample test case ... 2023-11-15 23:26:36 | INFO     | dependence.py | 🔗 <test_case> depends on <user_login>, execute.
2023-11-15 23:26:36 | INFO     | cache.py | 💾 Set cache data: user_login = 35e0ff9c4cba89998dda8255d0eb5408
2023-11-15 23:26:36 | INFO     | cache.py | 💾 Get cache data: user_login = 35e0ff9c4cba89998dda8255d0eb5408
token 35e0ff9c4cba89998dda8255d0eb5408
ok----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.005sOK
2023-11-15 23:26:36 | SUCCESS  | runner.py | A run the test in debug mode without generating HTML report!
2023-11-15 23:26:36 | INFO     | cache.py | 💾 Clear all cache data

外部类方法依赖

•创建依赖方法

# common.py
from seldom.testdata import get_md5class Login:@staticmethoddef account_login(username, password):"""模拟用户&密码登录，获取登录token"""return get_md5(username+password)login=Login()

•用例引用依赖方法

import seldom
from seldom.utils import cache, dependent_func
from common import Login # 方式1：引用依赖类
# from common import login  # 方式2：引用初始化好的类对象class DependentTest(seldom.TestCase):@dependent_func(Login().account_login, key_name="token1", username="tom", password="t123")# @dependent_func(login.account_login, key_name="token1", username="tom", password="t123")def test_case(self):"""Used tuple test data"""token = cache.get("token1")print("token", token)if __name__ == '__main__':seldom.main(debug=True)

说明

1.Common 类的account_login()方法可以不设置为静态方法，导入时需要类需要加括号：Common().user_login。或者先初始化类对象login=Login() 再调用。

2.key_name 指定缓存的 key，如果指定为token1, 从缓存读取也使用这个cache.get(“token1”)。

多重方法依赖

复杂的场景当然是需要多重依赖的。

1.被依赖的方法可以进一步使用 dependent_func()装饰器进行多重复依赖。

查询模块 --> 查询项目 --> 登录

# common.py
from seldom.testdata import get_md5, get_int
from seldom.utils import cache, dependent_funcclass Login:@staticmethoddef account_login(username, password):"""模拟用户&密码登录，获取登录token"""return get_md5(username+password)class DepFunc:@staticmethod@dependent_func(Login.account_login, key_name="token", username="jack", password="456")def get_project_id():token = cache.get("token")print(f"使用token:{token} 查询项目, 返回项目ID")return get_int(1, 1000)@staticmethod@dependent_func(get_project_id, key_name="pid")def get_module_id():pid = cache.get("pid")print(f"使用项目ID:{pid} 查询模块, 返回模块ID")return get_int(1, 1000)

在用例中直接调用 DepFunc.get_module_id 方法即可。

import seldom
from seldom.utils import cache, dependent_func
from common import DepFuncclass DependentTest(seldom.TestCase):@dependent_func(DepFunc.get_module_id, key_name="mid")def test_case(self):"""sample test case"""mid = cache.get("mid")print(f"模块ID: {mid}")if __name__ == '__main__':seldom.main(debug=True)cache.clear()

2.测试用例也可以同时使用多个 @dependent_func() 装饰器依赖多个方法，顺序由上到下执行，这种方式主要用于被依赖的方法之间没有依赖关系。

# common.py
from seldom.testdata import get_int, usernameclass DataFunc:@staticmethoddef get_name():return username(language="zh")@staticmethoddef get_age():return get_int(1, 99)

在用例中使用多个@dependent_func()依赖装饰器。

import seldom
from seldom.utils import cache, dependent_func
from common import DataFuncclass DependentTest(seldom.TestCase):@dependent_func(DataFunc.get_name, key_name="name")@dependent_func(DataFunc.get_age, key_name="age")def test_case(self):"""sample test case"""name = cache.get("name")age = cache.get("age")print(f"名字: {name}, 年龄: {age}")if __name__ == '__main__':seldom.main(debug=True)cache.clear()

参数化使用

参数化 @data()、 @file_data() 是seldom最重要的功能之一，能否和 @dependent_func() 一起使用？当然可以。

import seldom
from seldom import data
from seldom.testdata import get_md5
from seldom.utils import cache, dependent_funcclass DependentTest(seldom.TestCase):@staticmethoddef user_login(username, password):"""模拟用户登录，获取登录token"""return get_md5(username+password)@data([("case1", "foo"),("case2", "bar"),])@dependent_func(user_login, username="tom", password="t123")def test_case(self, _, keyword):"""Used tuple test data"""token = cache.get("user_login")print(keyword, "token", token)if __name__ == '__main__':seldom.main(debug=True)cache.clear()

说明

1.@data() 装饰器必须写在 @dependent_func() 的上面。

2.运行两条用例，user_login() 被执行过一次后，第二次则不需要重复执行，直接返回结果。