最新pytest框架： Python+pytest+allure+log+yaml+mysql+钉钉或企业微信通知
框架优势
本框架不收取任何费用， 其优势在于测试人员直接编写测试用例，运行框架可自动生成测试代码。
框架支持多环境、多角色任意切换，支持接口响应断言以及数据库断言。
实现功能
测试数据隔离, 实现数据驱动
支持多接口数据依赖: 如A接口需要同时依赖B、C接口的响应数据作为参数
数据库断言: 直接在测试用例中写入查询的sql即可断言，无需编写代码
动态多断言: 如接口需要同事校验响应数据和sql校验，支持多场景断言
自动生成用例代码: 测试人员在yaml文件中填写好测试用例, 程序可以直接生成用例代码，纯小白也能使用
统计接口的运行时长: 拓展功能，订制开关，可以决定是否需要使用
日志模块: 打印每个接口的日志信息，同样订制了开关，可以决定是否需要打印日志
钉钉、企业微信通知: 支持多种通知场景，执行成功之后，可选择发送钉钉、或者企业微信、邮箱通知
自定义拓展字段: 如用例中需要生成的随机数据，可直接调用
多线程执行
目录结构
├── Cache // 存放缓存文件
├── config // 配置
│ ├── conf.yaml // 公共配置
│ ├── setting.py // 环境路径存放区域
├── data // 测试用例数据
├── docs // 文档
├── lib // 对象层，用作于接口的调用
├── log // 日志层
├── report // 测试报告层
├── test_case // 测试用例代码
├── tool // 所有公共模块的封装
│ └── assertControl.py // 断言模块
│ └── cacheControl.py // 缓存模块
│ └── dingtalkControl.py // 钉钉发送通知
│ └── excelControl.py // 读取excel文件
│ └── gettimeControl.py // 时间模块
│ └── logControl.py // 日志模块
│ └── logDecorator.py // 日志装饰器
│ └── mysqlControl.py // 数据库模块
│ └── regularControl.py // 正则模块
│ └── requestControl.py // 请求模块
│ └── runtimeControl.py // 响应时长统计模块
│ └── sendmailControl.py // 发送邮件
│ └── testcaseAutomaticControl.py // 自动生成测试代码
│ └── yamlControl.py // yaml文件
├── Readme.md // help
├── pytest.ini
├── run.py // 运行入口
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依赖库
allure-pytest==2.9.45
allure-python-commons==2.9.45
atomicwrites==1.4.0
attrs==21.2.0
certifi==2021.10.8
cffi==1.15.0
charset-normalizer==2.0.7
colorama==0.4.4
colorlog==6.6.0
cryptography==36.0.0
DingtalkChatbot==1.5.3
execnet==1.9.0
Faker==9.8.3
idna==3.3
iniconfig==1.1.1
jsonpath==0.82
packaging==21.3
pluggy==1.0.0
py==1.11.0
pycparser==2.21
PyMySQL==1.0.2
pyOpenSSL==21.0.0
pyparsing==3.0.6
pytest==6.2.5
pytest-forked==1.3.0
pytest-xdist==2.4.0
python-dateutil==2.8.2
PyYAML==6.0
requests==2.26.0
six==1.16.0
text-unidecode==1.3
toml==0.10.2
urllib3==1.26.7
xlrd==2.0.1
xlutils==2.0.0
xlwt==1.3.0
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安装Python、Pip环境，创建虚拟环境
一、安装Python环境
# 1、下载Python程序
# Python包地址：https://www.python.org/ftp/python/
wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.5/Python-3.8.5.tgz
# 2、解压Python-3.8.5.tgz
tar -zxvf Python-3.8.5.tgz
# 3、编译安装
sudo mkdir /usr/local/python3.8.5
cd Python-3.8.5
sudo ./configure --prefix=/usr/local/python3.8.5
sudo make && sudo make install
# 4、建立软链接
sudo ln -s /usr/local/python3.8.5/bin/python3 /usr/bin/python3
sudo ln -s /usr/local/python3.8.5/bin/pip3 /usr/bin/pip3
# 5、验证安装
python3 -V
pip3 -V
二、安装虚拟环境、创建虚拟环境
# 1、安装虚拟环境virtualenv
yum install -y python-virtualenv
# 2、创建虚拟环境
# 在项目根目录创建虚拟环境
virtualenv -p python3 venv
# 3、激活虚拟环境
source ./venv/bin/activate
# 4、退出虚拟环境
deactivate
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安装教程
输入如下命令，安装本框架的所有第三方库依赖
pip install -r requirements.txt
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使用说明
config–>conf.yaml
首先是配置文件，这里主要存放了一个公共的配置数据，如项目名称、钉钉、邮箱、企业微信、数据库等相关的配置全部都在这里
所有的字段，在conf.yaml中，都有相关的注释，自行修改即可。
目前框架主要是用的企业微信通知，在用例执行成功之后发送通知，通知内容如下，可以根据公司主要使用的通讯工具自行更改。
在公共方法中分别封装了钉钉通知、以及邮箱通知。
如程序执行执行异常时，会自动收集错误信息，并将内容发送邮件。
config --> setting.py
setting.py 文件主要是用来存放项目中所有文件的目录地址
更改过一些公用的配置之后，下面我们来开始编写自动化
data 用来存放测试用例
上方主要是测试用例，测试用例是整个自动化程序中非常重要的一部分，需要严格按照我上方图中的格式进行编写。
下面我会对每个字段依次进行解释对应的作用。
url: 请求接口的地址， {{MerchantHost}} 为接口的host，放在conf.yaml 文件中，可以更改成公司项目的host
method: 请求方式，目前支持GET、POST、DELETE、PUT，本人公司目前设计到的请求方式只有这四种，如有需求可自行添加
detail: 用例描述，程序中未强制要求必填，但是最好是每个用例都填写上，打印日志以及生成代码的函数注释，都会依赖用例描述
header: 请求头
data: 请求参数
requestType: 必填，这个字段主要取决于你请求的是参数是以 json、 params、 file 或者 data 格式
如接口中需要的请求参数全部放在data中
resp: 响应断言相关的数据
响应接口的参数字段(如code): code，就是接口的响应状态码，这些参数都是自己加的。
jsonpath: 这里获取到对应的接口数据，主要使用到了jsonpath。如果有不了这一块的，大家可以看我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_43865008/article/details/118371620.
value: 预期值，这里会根据你前面jsonpath中获取到的响应数据，然后和你添加的预期值进行断言。如果断言失败，会打印对应的日志信息，以及allure测试报告中也会呈现这条用例的失败状态
type: 断言的类型，如判断是否相等，则使用”==“，或者”!=“，则表示内容不相等，”IN“则表示预期值是否在响应值中，对应的还有"NOTIN"
AssertType: 目前自动化支持两种断言类型，接口响应断言和数据库断言。如果是接口响应断言，则AssertType的值可不填，如果值为"SQL"的话，则走数据库断言。为sql的时候，sql查询出来的数据类型是字典类型，因此value值会从sql查询出来的字段中使用jsonpath的形式读取sql查询出来的数据
如有多个数据，则可像上方图中一样，创建多个字段
sql: sql 是以 LIST 的类型存储的，可以将我们这个接口需要依赖的sql语句全部放在这里，程序中会循环查询出sql中的所有语句，并且返回数据库中的值，从而与接口响应的值做匹配。（这里也是对于sql多表联查不太会的朋友的福音。如果不会多表联查的话，可以编写单表sql，程序中会将所有单表的数据内容全部查询出来）
接口中如有多条测试用例，则以上方格式为例，添加多个即可。
lib—> xxx.py
假设我们按照上方图中的格式内容，创建了一个用例创建成功之后yaml文件的用例，创建之后下面我们来生成自动化脚本，执行第一条用例。
首先，我们找到tools目录下的 testcaseAutomaticControl.py 文件，然后执行这里的代码
执行成功之后，我们可以看到lib目录下，会生成一个和创建用例yaml文件名称一模一样的py文件。
内容如下：
下面我们就可以开始执行我们的测试用例了，这里生成的文件，主要类似于我们自动化模型中的PO模型，生成的page
执行之后，我们可以看到下方详细的请求日志信息，方便我们进行用例调试
test_case --> test_apply_verifycode.py
用例调试成功之后，下面我们进入编写用例脚本阶段，主要内容如下：
其中代码中关于pytest的相关内容，网上的资料有非常多，并且非常详情，这里不做赘述。
所有的用例内容，格式都为统一的，唯一需要自己修改的就是类、函数名称，以及测试用例的路径。
因为测试用例层，不同的公司业务多种多样，并且很多业务逻辑较为复杂，因此这里没有采用自动生成脚本的形式，还需测试人员自己编写。
用例添加完成之后，执行run.py，程序会执行所有文件的用例，并且生成测试报告，发送钉钉通知。
以上便是整个框架的使用说明，这个框架属于个人业余时间开发，大家如果在使用中遇到什么问题，或者有相关建议，可以随时反馈给我，
框架内容会随着大家的反馈，持续更新！
git地址: https://gitee.com/yu_xiao_qi/pytest-auto-api2.git
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43865008/article/details/121903028
