面试前临阵磨枪项目

项目一

单元测试框架

用到的知识点:
　　pytest 目录
　　　　conf 配置
　　　　data 测试数据excel
　　　　logs 日志
　　　　report 测试报告
　　　　scripts 测试用例脚本
　　　　start 启动文件
　　　　utils 二次封装requests封装、excel操作封装、日志操作的封装、测试报告操作的封装
　　allure
　　　　Python通过allure模块生成allure需要的中间数据——json数据。
　　　　在使用allure插件读取json数据，进而生成allure测试报告。
　　　　一般使用allure要经历几个步骤：
　　　　配置pytest.ini文件。
　　　　编写用例并执行。
　　　　使用allure工具生成html报告。
参数化
　　parametrize
　　@pytest.mark.parametrize(argnames,argvalues):
固件：@pytest.fixture()
　　类似于setup/teardown的功能，但是相对的比较灵活
　　@pytest.fixture(scope='function')
　　作用域scope：
　　function: 函数级，每个测试函数都会执行一次固件；
　　class: 类级别，每个测试类执行一次，所有方法都可以使用；
　　module: 模块级，每个模块执行一次，模块内函数和方法都可使用；
　　session: 会话级，一次测试只执行一次，所有被找到的函数和方法都可用。
　　预处理和后处理：
　　Pytest 使用 yield 关键词将固件分为两部分，
　　yield 之前的代码属于预处理，会在测试前执行；
　　yield 之后的代码属于后处理，将在测试完成后执行。
失败重跑：rerun
　　使用在配置文件的addopts参数后跟 --reruns=3 可以设置次数
Excel操作，用xlrd
　　book = xlrd.open_workbook(settings.FILE_PATH)
　　sheet = book.sheet_by_index(0)
　　# 获取指定行
　　# print(sheet.row_values(1))
　　# 获取指定列
　　# print(sheet.col_values(0))
处理数据依赖问题正则校验re
　　re.compile(pattern, flags=0)
　　# 将正则表达式编译成一个Pattern规则对象,单独使用compile 没有意义,他生成的是一个规则,
　　需要match ,search 等去使用这个规则

　　# re只能提取字符串 \${(.*?)}\$ 匹配：${neeo_001>response_json>data}$"}
　　pattern = re.compile('\${(.*?)}\$') # 生成一个规则
　　# 找到匹配好的数据据
　　rule_list = pattern.findall(parameter)
　　# 将获取的真实数据替换${neeo_001>response_json>data}$"}这个规则
　　re.sub(pattern, repl, string, count)
　　# 匹配替换为选择的文本
关于cookies处理（数据依赖有cookies的处理）
　　第一种：
　　借鉴postman的cookies管理器思路，即每个请求都监测响应结果是否有cookies返回，如果有，就保存，以域名的形式保存该cookies

　　如果有同域名的请求，就自动在headers中携带该cookies

　　urllib：取域名用
　　第二种：
　　我们在请求中，判断响应结果中是否返回了cookies，如果返回了，就保存到当前的用例对象中，该对象就是一个大的字典。将cookies和值保存为一个key value 谁要用，就来拿该参数
断言
　　Deepdiff模块：常用来校验两个对象是否一致，并找出其中差异之处

　　# get 如果能取到values_changed就返回，娶不到就返回none
　　assert not DeepDiff(except_date, result).get('values_changed', None)
日志操作，
　　对日志操作进行一个封装
　　在settings文件中配置好日志相关的配置
　　在重点位置添加日志logger().info()
邮件，
　　settings配置邮件相关
　　第三方 SMTP 服务
文件操作，文件压缩， zipfile（有固定写法）

实现思路：
读取Excel，每一行数据都是一个用例，你在读出来之后，把这个一行用例封装成一个对象，字典，列表。
使用参数化每次将一个用例对象传进去。
使用requests获取用例对象中的相关参数进行发请求。
然后将请求结果与预期值（用例对象）做断言
此时，allure所需的json数据已经有了。
使用allure命名读取josn数据生成测试报告
将报告压缩
使用发邮件功能将压缩文件发送
在重点位置，添加日志功能

接口自动化平台
管理所有的接口（管理在数据库里）：
　　接口的增删改查
　　一键执行接口，并生成测试报告
　　　　批量执行
　　　　下载报告
　　批量导入
　　　　从Excel表格中
　　定时任务
　　　　每天定时（凌晨1点）检查是否有今天要结束的测试活动，如果有，就自动的执行一遍。
　　可视化
　　　　echarts
开发流程
数据库设计
　　　　项目表的字段：
　　　　项目名称
　　　　项目描述
　　　　用例数据量，该字段是统计出来的
　　　　覆盖率字段，计算出来的（通过的用例数量除以项目总的用例数量）
　　　　开始时间
　　　　结束时间
　　用例表字段：
　　　　用例名称
　　　　用例描述
　　　　所属项目
　　　　请求的url
　　　　请求的类型
　　　　请求的参数
　　　　期望值
　　　　执行状态
　　　　已执行
　　　　未执行
　　　　通过状态，用例执行后，修改此状态
　　　　执行成功，已通过
　　　　执行失败，未通过
　　　　用例报告
　　日志表字段：
　　　　所属项目
　　　　执行时间
　　　　执行的报告
用例执行过程分析
　　页面中，勾选了一个或者多个用例，CheckBox（复选框）
　　点击执行按钮后，后端接收一个或者多个CheckBox的值（用例id）：
　　　　前端如何往后端发送？
　　　　　　ajax发送，循环CheckBox的外部盒子，获取每一个CheckBox状态为选中的input框，获取input的value值（用例id），然后push到数组中，再将该数组发送到后端。
　　　　　　form表单提交
　　　　后端如何接收form表单提交的值
　　　　　　request.POST.get_list

　　　　　　def index(request):
　　　　　　if request.method == "POST":
　　　　　　request.POST.get("username") # username对应的是单个值
　　　　　　request.POST.get_list('checkbox_list') # 以列表的形式接收多个值
　　　　后端接收到了前端传过来的值：[1, 2, 3, 4]
　　　　　　根据获取到的用例id列表，去数据库中提取出对应记录（用例对象）
　　　　　　如果是多个用例对象，循环使用requests提取用例对象中的字段发请求。
　　　　　　结果断言
　　　　　　unittest生成测试报告
　　　　　　将测试报告保存到用例的相应字段中
　　　　　　修改用例的执行状态和通过状态
　　　　　　考虑如何获取批量执行的测试结果报告
　　　　用例批量执行完毕，将批量执行结果保存到log表中
　　　　　　用例执行的时间
　　　　　　用例报告

　　　　将执行结果给前端返回。
项目表的增删改查
　　modelform字段校验
　　templates模板：adminLTE是基于bootstrap3的前端框架
用例执行
批量执行逻辑：
　　1. 点击执行按钮，获取到所有选中的CheckBox的值（遍历，将所有选中的值放到数组中）
　　- 点击后，没有找到选中的CheckBox，要给提示信息
　　2. 将多个值发送到后端 ajax将数组发送到后端
　　3. 后端处理完毕，返回前端状态
关于请求的一些列流程：
　　1. 提取case_obj中的字段，使用requests发请求
　　　　1. 对请求参数进行校验
　　　　2. 将请求结果提取出来
　　2. 使用unittest进行断言（DeepDiff模块）
　　3. 更新数据库字段的状态（执行时间用例通过与否）
　　4. 将执行结果添加到日志表中（写log表，通过多少，失败多少，共执行了多少用例）
　　5. 前端返回
下载用例的执行报告： FileResponse模块
数据可视化echarts的使用
　　用例通过/失败（饼图）
　　用例执行/未执行（饼图）
　　展示最近一年的每个月的项目创建数量（折线图），注意，提前准备数据
定时任务
　　APScheduler是一个轻量级的Python定时任务调度框架（Python库）
　　每天的凌晨1:30:20去检查it表，查看 it_end_time 是当天的，就把其关联的所有的用例执行一遍。并生成log日志
　　定时任务的逻辑实现
　　循环 it 表的 it_end_time 字段，判断该字段的值是否是当天，如果是当天的，就执行其内的所有用例