apiAutoTest:自动化测试中的数据依赖处理
原始版本
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最新用例截图以及用例填写格式
数据依赖/路径参数依赖
我理解的参数依赖/接口依赖就是接口进行关联操作,比如有些查询接口需要登录之后才可以操作,那么我们就需要拿到token之类的东西,这一部分东西是放到header中的,apiAutoTest围绕的只有路径参数依赖,请求数据依赖
-
路径参数依赖
譬如说现在的restful,一个users接口,路由一般这样的
users
他的请求方式是get,这个路由我们把他认为是查所有用户,如果查某一个用户可能是这样的users/:id
也是个get请求,这里这个id想表达的意思是这里有个需要个用户id的参数,比如1-500里面的任意1个,也就是说这个id是可变的,可以从登录接口的返回响应取一个叫userId的值 -
请求参数依赖
这个应该好理解些,就是说支付接口需要的订单id,是从上一步提交订单接口返回的响应订单id
举个例子
假设现在有个实际响应结果字典如下
{"case_002": {
"data": {
"id": 500,
"username": "admin",
"mobile": "12345678",
}},
"case_005": {
"data": {
"id": 511,
"create_time": 1605711095
},
}
}
-
excel中接口路径内容:
users/&$.case_005.data.id&/state/&$.case_005.data.careate_time&
代码内部解析后如下:
users/511/state/1605711095
&$.case_005.data.id&
代表从响应字典中提取case_005字典中data字典中的id的值,提取出来的结果是511 -
excel中请求参数内容如下:
{ "pagenum": 1, "pagesize": "12", "data": &$.case_005.data&, "userId": &$.case_002.data.id& }
代码内部解析后如下:
{ "pagenum": 1, "pagesize": "12", "data": { "id": 511, "create_time": 1605711095 }, "userId": 500 }
其实不难看出其中规则&jsonpath提取语法&
,如果你需要的内容是字符串类型,只需要这样"&jsonpath提取语法&"
上传文件
用例中书写格式,在上传文件栏
# 单文件上传在excel中写法
{"接口中接受文件对象的参数名": "文件路径地址"}
# 多文件上传在excel中写法
{"接口中接受文件对象的参数名": ["文件路径1", "文件路径2"]}
预期结果
用例书写格式
# 断言一个内容
{"jsonpath提取表达式": 预期结果内容}
# 多个断言
{"jsonpath提取表达式1": 预期结果内容1,"jsonpath提取表达式2": 预期结果内容2}
其他优化
- config.yaml文件中新增可配置初始header,整体代码优化,相比之前,同样测试用例执行下,快了2s左右
- 将配置文件读取,用例读取整合在
read_file.py
下 - 移除报告压缩方法
- 减少日志信息
现依赖处理代码
tools/init.py
#!/usr/bin/env/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@project: apiAutoTest
@author: zy7y
@file: __init__.py
@ide: PyCharm
@time: 2020/7/31
"""
import json
import re
import allure
from jsonpath import jsonpath
from loguru import logger
def extractor(obj: dict, expr: str = '.') -> object:
"""
根据表达式提取字典中的value,表达式, . 提取字典所有内容, $.case 提取一级字典case, $.case.data 提取case字典下的data
:param obj :json/dict类型数据
:param expr: 表达式, . 提取字典所有内容, $.case 提取一级字典case, $.case.data 提取case字典下的data
$.0.1 提取字典中的第一个列表中的第二个的值
"""
try:
result = jsonpath(obj, expr)[0]
except Exception as e:
logger.error(f'提取不到内容,丢给你一个错误!{e}')
result = None
return result
def rep_expr(content: str, data: dict, expr: str = '&(.*?)&') -> str:
"""从请求参数的字符串中,使用正则的方法找出合适的字符串内容并进行替换
:param content: 原始的字符串内容
:param data: 在该项目中一般为响应字典,从字典取值出来
:param expr: 查找用的正则表达式
return content: 替换表达式后的字符串
"""
for ctt in re.findall(expr, content):
content = content.replace(f'&{ctt}&', str(extractor(data, ctt)))
return content
def convert_json(dict_str: str) -> dict:
"""
:param dict_str: 长得像字典的字符串
return json格式的内容
"""
try:
if 'None' in dict_str:
dict_str = dict_str.replace('None', 'null')
elif 'True' in dict_str:
dict_str = dict_str.replace('True', 'true')
elif 'False' in dict_str:
dict_str = dict_str.replace('False', 'false')
dict_str = json.loads(dict_str)
except Exception as e:
if 'null' in dict_str:
dict_str = dict_str.replace('null', 'None')
elif 'true' in dict_str:
dict_str = dict_str.replace('true', 'True')
elif 'False' in dict_str:
dict_str = dict_str.replace('false', 'False')
dict_str = eval(dict_str)
logger.error(e)
return dict_str
def allure_title(title: str) -> None:
"""allure中显示的用例标题"""
allure.dynamic.title(title)
def allure_step(step: str, var: str) -> None:
"""
:param step: 步骤及附件名称
:param var: 附件内容
"""
with allure.step(step):
allure.attach(json.dumps(var, ensure_ascii=False, indent=4), step, allure.attachment_type.TEXT)
tools/data_process.py
#!/usr/bin/env/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@project: apiAutoTest
@author: zy7y
@file: data_process.py
@ide: PyCharm
@time: 2020/11/18
"""
from tools import logger, extractor, convert_json, rep_expr, allure_step
from tools.read_file import ReadFile
class DataProcess:
response_dict = {}
header = ReadFile.read_config('$.request_headers')
have_token = header.copy()
@classmethod
def save_response(cls, key: str, value: object) -> None:
"""
保存实际响应
:param key: 保存字典中的key,一般使用用例编号
:param value: 保存字典中的value,使用json响应
"""
cls.response_dict[key] = value
logger.info(f'添加key: {key}, 对应value: {value}')
@classmethod
def handle_path(cls, path_str: str) -> str:
"""路径参数处理
:param path_str: 带提取表达式的字符串 /&$.case_005.data.id&/state/&$.case_005.data.create_time&
上述内容表示,从响应字典中提取到case_005字典里data字典里id的值,假设是500,后面&$.case_005.data.create_time& 类似,最终提取结果
return /511/state/1605711095
"""
# /&$.case.data.id&/state/&$.case_005.data.create_time&
return rep_expr(path_str, cls.response_dict)
@classmethod
def handle_header(cls, token: str) -> dict:
"""处理header
:param token: 写: 写入token到header中, 读: 使用带token的header, 空:使用不带token的header
return
"""
if token == '读':
return cls.have_token
else:
return cls.header
@classmethod
def handler_files(cls, file_obj: str) -> object:
"""file对象处理方法
:param file_obj: 上传文件使用,格式:接口中文件参数的名称:"文件路径地址"/["文件地址1", "文件地址2"]
实例- 单个文件: &file&D:
"""
if file_obj == '':
return
for k, v in convert_json(file_obj).items():
# 多文件上传
if isinstance(v, list):
files = []
for path in v:
files.append((k, (open(path, 'rb'))))
else:
# 单文件上传
files = {k: open(v, 'rb')}
return files
@classmethod
def handle_data(cls, variable: str) -> dict:
"""请求数据处理
:param variable: 请求数据,传入的是可转换字典/json的字符串,其中可以包含变量表达式
return 处理之后的json/dict类型的字典数据
"""
if variable == '':
return
data = rep_expr(variable, cls.response_dict)
variable = convert_json(data)
return variable
@classmethod
def assert_result(cls, response: dict, expect_str: str):
""" 预期结果实际结果断言方法
:param response: 实际响应字典
:param expect_str: 预期响应内容,从excel中读取
return None
"""
expect_dict = convert_json(expect_str)
index = 0
for k, v in expect_dict.items():
actual = extractor(response, k)
index += 1
logger.info(f'第{index}个断言,实际结果:{actual} | 预期结果:{v} \n断言结果 {actual == v}')
allure_step(f'第{index}个断言', f'实际结果:{actual} = 预期结果:{v}')
assert actual == v
源码地址
master: 分支为最新代码
version1.0: 分支为之前开源的代码(通过字典迭代的方式来处理数据依赖)
Https://gitee.com/zy7y/apiAutoTest.git
Https://github.com/zy7y/apiAutoTest.git
后续打算
目前在公司正在做接口测试,说实话也是摸索着来,以上的优化项都是实际做的过程中突然想到的,然后就更新了
- 接入用例前后置SQL, 前置SQL目前想的是现在项目中遇到的问题,有些接口没有返回需要的数据,这里就要用前置SQL查询的结果传到请求数据里面了,后置SQL主要是请求后查看数据库中的数据是否变动,形成数据库断言 2020/12/08 完成 , 至此 apiAutoTest 应该不会 再有大更新~~~ 谢谢 看这个Demo的人
- 企业微信推送:目前项目中预想的效果,是后端人员提交代码,自动部署之后,通过gitlab-ci 启动测试代码,进行接口测试完成之后采集allure中的测试结果一有异常/失败用例就发送邮件并进行企业微信推送给领导 这个其实就是重新发送请求~
- .... 就不说了还有很多优化项,能力不够好好充电吧,~~
致谢
谢谢各位对apiAutoTest的帮助,谢谢~~~