自动生成测试脚本方案浅析

自动生成测试脚本方案浅析

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自动生成测试脚本方案浅析

2018-02-28 18:15 来源:沪江技术学院 程序设计 /设计

原标题：自动生成测试脚本方案浅析

文：玉婷

本文原创，转载请注明作者及出处构想篇

作为一名接口自动化测试工程师，日常面临最多的工作就是编写接口自动化测试脚本，那么，在 coding 的过程中最让你觉得枯燥和乏味事情有哪些？

痛点

• 每次拿到新接口，我们要手动参照文档在脚本中生成一份接口类，参数越多花费时间越多
• 需求不同，但健壮性和部分业务用例重复性高
• 想重构脚本，接口数据和用例这块纯编写的工作量就会让人望而怯步

每天都要花上30%的时间去写那些不太需要思考的脚本，这真不够自动化！

解决方案

• 解析文档
• 梳理适合自动生成的脚本
• 通过工具生成这部分脚本

预期目标

解放双手，降低纯手力劳动占比，进而给自己提供更多的时间去思考、理解产品和设计更多“聪明”的用例

实践篇 自动化获取接口信息 分析接口自动化脚本结构和内容

自动化测试脚本结构图

筛选工作量大又有规律可循的脚本

此处规律不宜太过于复杂，可先选逻辑简单的部分，我们主要选取以下两部分

• 接口类，工作时间占比30%~50%，特点：结构特定、数据来源于其它平台

接口类结构图

• 用例部分，工作时间占比30%~50%,特点：重复度高于80%左右、生成逻辑可描述

用例结构图

解析接口文档

接口信息来源于接口文档，目前市场上比较主流的几个接口文档管理工具有Swagger、RAP、WIKI 或者其他普通文档工具。

下面以解析接口文件为目的分析比较下几款工具的区别：

.

分类	Swagger	RAP	WIKI
描述	用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务的框架	可视化接口管理工具	可供多人协同创作的超文本系统
格式	json	json	html
规范	各个参数、返回值的具体结构、类型有统一规范	同swagger	需要自己约定规范
成本	直接嵌入项目中，通过开发时编写注释，自动生成接口文档，成本较低	需要开发按照平台规则手动输入，成本较高	需要按照约定规范，手动输入，成本较高

如果有条件，大家可以根据开发成本和解析接口文件的难易程度来综合考虑，确定使用哪个平台管理接口

我们项目是 Swagger 和 WIKI 混合使用，由于日常测试看 WIKI 居多，因此早期采用 Python 爬虫利器 BeautifulSoup 来解析WIKIhtml页面

1. from bs4 import BeautifulSoup
2. soup = BeautifulSoup(html_doc)
3. title_string = soup.title.string
4. # 后面继续解析其他需要用到的接口内容

使用下来发现通过wiki来获取接口信息的一些弊端

1. 完全靠人工来约束书写规则不靠谱
2. 对于复杂的嵌套参数，稍有不按照规范来的，就会导致脚本解析错误，很大程度上造成了解析的难度
3. 在html上准确的定位信息远比在json上难度大，兼容性差

于是，尝试解析Swagger返回的json来获得接口信息为后面生成脚本做准备

1. {
2. "swagger": "2.0",
3. "host": "xxx",
4. "basePath": "/",
5. "tags":[
6. {"name":"xxx-controller","deion":"xxx"},
7. ...
8. ],
9. "paths": {
10. "<接口地址1>": { ... },
11. "<接口地址2>": { ... },
12. ...
13. },
14. "definitions": {
15. "<实体类1>": { ... },
16. "<实体类2>": { ... },
17. ...
18. }
19. }

使用以下方式拿到json结果后，就可以直接按照处理字典的方式来获取需要的内容。

1. graph LR
2. json-->ApiObj

对于swagger.json的解析和代码生成官方也提供了一些可供使用的库swagger-codegen (java),由于编程语言的限制，我们使用了python自己解析

现在，我们已拿到生成代码所需要的信息

自动生成代码 代码生成工具

1. class CodeGeneratorBackend():
3. def begin(self, tab="t"):
4. self.code = []
5. self.tab = tab
6. self.level = 0
8. def end(self):
9. # return string.join(self.code, "")
10. return "".join(self.code)
12. def write(self, string):
13. self.code.append(self.tab * self.level + string)
15. def indent(self):
16. self.level = self.level + 1
18. def dedent(self):
19. if self.level == 0:
20. raise SyntaxError("internal error in code generator")
21. self.level = self.level - 1
24. """调用方法,开始生成代码"""
25. c = CodeGeneratorBackend()
26. c.begin(tab=" ") # 定义缩进方式
27. c.write("def function(self):n")
28. c.indent() # 缩进
29. # 方法体
30. c.dedent() # 回退上一次缩进

接口类部分脚本生成规则

由于我们接口属于是存储在类结构中，因此根据当前脚本的API Object接口进行遍历替换即可

接口用例部分代码生成规则

特殊值用例

给每个参数生成为0、None、空字符串这样特殊值的用例

定位参数类型

通过接口参数给出的类型，生成符合该类型的值，和一些不符合参数类型的值(健壮性)，赋值后生成用例,如下代码示例

定位特定关键词参数

• 遇到page相关参数可生成分页用例，具体分页测试用例细节就不赘述
• 遇到类似starttime，endtime参数，可生成两个时间参数和当前时间前后比较的用例，两个时间参数前后比较的用例

该生成规则需要和开发约定一些基本原则，另外也需要我们在日常测试中多归纳总结，找出那些有固定规律的用例，想办法定位生成这类用例

定位接口类型

• 查询类接口：可生单参数查询、组合参数查询、全参数查询等用例
• 更新类接口：可生成单条更新每个参数，组合更新，全量更新等用例

自动生成测试脚本工具介绍 框架流程图

工具扩展性

• 用例生成规则可扩展，从框架图中可以看到，用例规则这快自成独立模版，可单独维护，便于后续新规则的加入
• 代码模版可扩展，不同团队对于代码规范、基础模版的样式都不一样，可自定义生成模版的样式，增加了工具的灵活性
• 支持多种数据类型转换，后续可扩展生成API对象、参数字典或其他数据模式

成果和后续行动 效率提升

以一个优惠券需求为例，大约新增/更新了10个接口（约150个参数请求参数，100个返回参数），包含增删改查几种类型，编写加调试脚本在使用工具前后所花费时间对比，如下：

类型	工作量描述	不使用工具	使用工具	效率提升
接口类	约250个参数	2日/人	1小时内	94%
健壮性用例	约1000条用例	2日/人	1日/人	50%
平均	---	---	---	74%

从上例可以看出使用脚本后的效率提高了近一半，而从设计到编写完第一版工具仅花费了2~3个工作日，还是非常值得一做的。

聚焦测试

• 脚本编写工作量的减少，会增加产品测试思考的时间，完善用例，检查覆盖面等

统一规范

• 统一了接口类输写规范，便于团队内部维护和理解脚本
• 统一基本用例生成思路，规避测试工程师在设计基本用例设计时有所遗漏；统一用例输出格式，便于他人理解和维护用例

重构利器

• 如果有计划做脚本重构，使用工具后可以成倍的节省编写接口信息和用例部分脚本的时间

后续迭代优化点

• 目前用例的生成思路大多还局限在单参数上，多参数的生成思路还较少，后续会通过头脑风暴等形式来扩展更多的用例的生成思路
• 通过实际调用接口，获取结果，提高自动生成用例期望结果的准确性,继而节省更多对部分期望结果做调整的时间投入

最后想说的是，这个小工具的设计思路远比实现更重要，无论使哪种语言或库都可以实现解析文件和代码的生成，重要得是按照怎样的思路去生成脚本，在这部分上后续我们也有很多需要摸索的地方。

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