分享个自己最近在做的自动化测试框架架构图。
数据的测试，入口一般定时任务。可添加参数选择执行任务的范围，也可以选择默认的执行范围。验证测试的为etl测试、数据库中的字段校验（通过对应关系、接口或者SQL校验）。
工具类
- 数据库工具类：定义一些数据库相关的操作，主要为操作MySQL。自定义了一些增删改查操作，简化SQL；
- 消息相关工具类：发消息的工具类；
- 定时任务工具类：暂时使用selenium操作web进行，后续将改成Call jar包的形式，因为公司内部定时任务不支持python；
- 发送请求工具类：比较简单，get、post等方法的发请求操作；
- 断言工具类：自定义一些特殊的断言，包括排序、转换数据格式和字符等；
- 其他工具类：发邮件、写日志等；
核心业务框架
- 基础类层：定义了基础类和一些常规配置项，以便test case可以方便集成；做数据准备工作，包括环境检查脚本和数据准备脚本；以及在所有测试结束后，恢复之前被破坏掉的数据；在测试因中断（error或不明原因中断）后，保持问题现场，并保留恢复初始数据的手段；
- 类、对象定义层：将所有用到的接口、库和字段封装成类和对象；自定义一些异常类型；
- 业务关系对应定义层：将验证规则定义到这一层。定义每个对象的验证规则：对象->对象、对象->SQL、对象->接口返回的json；
- test case层：定义测试用例，写入具体的业务逻辑，封装成test case；
- test suite/test case对应定义层：组织需要执行测试的test suite，分别支持组执行、正则匹配执行、全部用例执行；支持从外部的web页进行设置；
- 测试报告生成器：在全部测试执行完成、或者执行中断后，发送测试报告邮件给自定义的接受者。
配置文件
- 多线程执行配置文件：是否使用多线程的执行方式对case执行加速， 并设置线程数；
外围系统/工具
- 环境检查脚本：在执行测试之前，检查环境是否符合测试开始要求；
- 数据准备脚本：备份执行前的数据，以便后续恢复；注入特定/随机的测试数据；
- 数据恢复脚本：将备份数据进行恢复；
- mock平台：模拟接口返回，方便构造一些特定的数据；架构为flask+mongodb；
- test suite配置页面：在外部配置页中，配置需要执行的case；
- 数据库：使用MySQL
