分层封装的接口测试框架

目的：

       避免自动化工程的多耦合性和维护性差的问题：接口、参数、断言糅杂在case中，一个改变则整个工程都改变

实现：

   　　工程分为api层+配置层+util层+日志+报告+数据层

1. Baseapi层是api的父类，其中在__init方法中初始化一个requestUtil对象

             （RequestUtil对象实现了从配置文件中读取对应域名，完成请求url的拼接，请求参数的替换）

class base_api:
    def __init__(self):
        self.req = requestUtil()
    def api(self,reqdata):
        #将参数转化为字典结构
        #将字典使用关键字传参**req传递给request方法
        '''关键字传参，参数有啥就传啥，不用指定'''
        result = requests.request(**reqdata)#关键字传参
        return result

　　2.Api层：

　　　　一个接口是一个方法 ，请求信息配置在yaml文件中（yaml文件封装了请求url、method、parm）

 

#1.从yaml读取到对应url的配置
#2.替换url的域名
#3.替换参数
queryparm:
  method: get
  url: /mtx/queryparam
  params:
    id: $id
    name: $name
getuser:
  method: get
  url: /getuser
  params:
    id: $id

 

 

 

 【说明】api层继承baseapi父类，api层的每一个方法就实现了一个接口调用，有3个步骤：

       1.从yaml读取到对应url的配置

       2.调用requestUtil的方法去替换url的域名和参数

       3.请求接口并返回    

from api.base_api import base_api
from util.yamlUtil import yamlUtil

class testApi(base_api):
    def queryparm(self, parms):
        # 将参数写在yaml文件中，作为数据驱动
        # 1.从yaml读取到对应url的配置
        # 2.调用requestUtil的方法去替换url的域名和参数
        # 3.请求接口并返回
        data = yamlUtil("../api/getquery.yaml").readyaml()
        interface = data["queryparm"]
        interface = self.req.makeInterface(interface,parms)
        result = self.api(interface)
        return result

 

         

 3.用例数据的传递

               用例数据使用yaml数据驱动完成，写在data这个package下

        4.用例层

               Base_testcase :将case中都需要用到的实例化的步骤写在basecase的__init方法中

             Testcase层：调用api层，完成业务调用，并进行断言，如果是数据驱动的用例，需要将断言也写到datayaml中

5.配置层

　　　　util 这个package下目前仅将环境信息配置到yaml中

• RequestUtil：使用对应环境的域名拼接url，并替换参数
• StringUtil:实现字符串的处理，主要进行yaml中参数替换
• YamlUtil:读取yaml

 

11月10日备注：

                    此文章仅为学习pytest接口自动化框架初步整理，后期还需要增加post等其他请求方法、日志、报告处理部分，增加多业务case执行，继续优化完善框架。