标签：集合 std orm nbsp 创建 首字母 bubuko backup image
一.思想：
基于数据驱动和代码驱动结合的自动化测试框架。
二.自动化测试框架步骤：
1.获取用例,用例格式：.ymal
2.调用接口
3.校验结果
4.发送测试报告
5.异常处理
6.日志模块
三.基于上一篇文章中，使用unittest模块框架，编写自动化调用接口测试，拷贝生成用例的python文件作为模板，在conf下新建base.txt，只需每次修改文件中类名：
和文件名：
生成同样的python文件作为用例即可。
base.txt如下：
import unittest,requests
import ddt
from BeautifulReport import BeautifulReport as bf
from BeautifulReport import BeautifulReport as bf
from urllib import parse
from conf.setting import BASE_URL
@ddt.ddt
class %s(unittest.TestCase): #是百分号s指变量class_name
base_url = BASE_URL
@ddt.file_data(r‘%s‘)#ddt帮你读文件，获取文件内容，循环调用函数 百分号s是指变量file_name
def test_request(self,**kwargs):
detail = kwargs.get(‘detail‘,‘没写用例描述‘)
self._testMethodDoc = detail #动态的用例描述
url = kwargs.get(‘url‘)#url
url = parse.urljoin(self.base_url,url)#拼接好url
method = kwargs.get(‘method‘,‘get‘)#请求方式
data = kwargs.get(‘data‘,{}) #请求参数
header = kwargs.get(‘header‘,{})#请求头
cookie = kwargs.get(‘cookie‘,{})#cookie
check = kwargs.get(‘check‘)
method = method.lower() #便于处理
try:
if method==‘get‘:
res = requests.get(url,params=data,cookies=cookie,headers=header).text
#因为接口有异常的情况下， 可能返回的不是json串，会报错
else:
res = requests.post(url,data=data,cookies=cookie,headers=header).text
except Exception as e:
print(‘接口请求出错‘)
res = e
for c in check:
self.assertIn(c,res,msg=‘预计结果不符，预期结果：‘+c + ‘实际结果：‘ +res)
四.自动化框架的文件布局：
五.写代码：
1.新建用例，举例：注册reg.yaml和注册login.yaml
reg.yaml:
2.配置setting文件，将所有文件中用到的变量定义在该文件，需要修改的时候，直接在该文件中修改即可。setting:
import os BASE_PATH = os.path.dirname( #找到utp的目录 os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) ) MAIL_HOST=‘smtp.163.com‘ MAIL_USER=‘lix.xxxx@163.com‘ MAIL_PASSWRD = ‘xxxxxxxxx1‘ TO = [ ‘5472xxxxx@qq.com‘, ] LEVEL = ‘debug‘ #日志级别 LOG_PATH = os.path.join(BASE_PATH,‘logs‘) #存放日志的路径 CASE_PATH = os.path.join(BASE_PATH,‘cases‘) #存放用例的路径 YAML_PATH = os.path.join(BASE_PATH,‘case_data‘) #存放yaml文件的路径 CASE_TEMPLATE = os.path.join(BASE_PATH,‘conf‘,‘base.txt‘) #用例模板的路径 REPORT_PATH = os.path.join(BASE_PATH,‘report‘) #存放报告的目录 BASE_URL = ‘http://118.xx.xx.xx‘ #接口的地址 LOG_NAME=‘utp.log‘ #日志的文件名
3.在lib文件下新建tools.py：首先判断case_data下的.yaml文件个数，创建对应的python文件。具体：打开并读取base.txt文件，将文件中的类和文件名替换后，再创建python文件。生成用例-->运行所有用例：
import datetime import yagmail from lib.log import utp_log #要用到日志文件 from conf import setting #要用到配置文件中的变量 import os import unittest from BeautifulReport import BeautifulReport as bf #生成报告 def makeCase(): #生成用例 all_yaml = os.listdir(setting.YAML_PATH) #获取所有的ymal文件 base_case_str = open(setting.CASE_TEMPLATE,encoding=‘utf-8‘).read()#读取到base.txt文件里的内容，写在循环外面 for yaml in all_yaml: #判断读取的文件是否为.yaml或.yml if yaml.endswith(‘.yaml‘) or yaml.endswith(‘.yml‘):#判断是否是yml文件 class_name = yaml.replace(‘.yml‘,‘‘).replace(‘.yaml‘,‘‘).capitalize()#将文件名的后缀去掉获取类名，并首字母大写 file_name = os.path.join(setting.YAML_PATH,yaml)#拼接生成的ymal文件的绝对路径 content = base_case_str %(class_name,file_name) py_file_name = os.path.join(setting.CASE_PATH,class_name)#拼好生成python文件的绝对路径 open(‘%s.py‘%py_file_name,‘w‘,encoding=‘utf-8‘).write(content) #以w格式打开，保证每次打开ymal文件都会清空重新写 def run_all_case(): #找到所有的python用例文件，并运行 suite = unittest.TestSuite() #调用unittest模块的TestSuite(),实例化 all_py = unittest.defaultTestLoader.discover(setting.CASE_PATH,‘*.py‘) #在指定目录下找python文件：以.py结尾的python文件 #找到所有的python文件 [ suite.addTests(py) for py in all_py] #这里用addTests,是因为py文件里可能有多个函数，都要添加进来 #列表生成式，添加文件里面的case到测试集合里面 # for py in all_py: #等同于上面的列表生成式 # suite.addTests(py) run=bf(suite) today = datetime.datetime.today().strftime(‘%Y%m%d%H%M%S‘) #.strftime将时间格式化取到秒 title = ‘%s_接口测报告.html‘%today report_abs_path = os.path.join(setting.REPORT_PATH,title) #拼接报告的绝对路径 run.report(title,filename=title,log_path=setting.REPORT_PATH) return run.success_count,run.failure_count,report_abs_path def sendmail(title,content,attrs=None): try: m = yagmail.SMTP(host=setting.MAIL_HOST,user=setting.MAIL_USER ,password=setting.MAIL_PASSWRD ) m.send(to=setting.TO,subject=title, contents=content, attachments=attrs) except Exception as e: msg = ‘邮件发送失败,%s‘%e utp_log.error(msg)
4.在bin文件下新建run.py，按照逻辑运行文件。分别调用生成用例，运行用例，发报告的类。
import os,sys import datetime BASE_PATH = os.path.dirname( #因为run.py是入口文件，还没有加载setting文件，所以不能找到环境变量，需在此定义BASE_PATH找到utp目录 os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) ) sys.path.insert(0,BASE_PATH) from lib import tools def main(): tools.makeCase()#自动产生用例的python文件 pass_count,fail_count,abs_path = tools.run_all_case()#运行所有用例并获取其返回值 msg=‘‘‘ 各位好！ 本次接口测试结果如下： 通过用例：%s条 失败用例：%s条 详细信息见附件【%s】。 ‘‘‘%(pass_count,fail_count,os.path.basename(abs_path)) #os.path.basename()获取绝对路径的文件名 today = datetime.datetime.today().strftime(‘%Y%m%d%H%M%S‘) title = ‘接口测试报告_%s‘%today #邮件标题 tools.sendmail(title,msg,abs_path) #发送邮件,标题，提示信息，附件 main()
5.生成的python文件举例，Login.py：
import unittest,requests import ddt from BeautifulReport import BeautifulReport as bf from BeautifulReport import BeautifulReport as bf from urllib import parse from conf.setting import BASE_URL @ddt.ddt class Login(unittest.TestCase): #是百分号s指变量class_name base_url = BASE_URL @ddt.file_data(r‘C:\Users\Fancy\Desktop\学习笔记\day11\utp\case_data\login.yaml‘)#ddt帮你读文件，获取文件内容，循环调用函数 百分号s是指变量file_name def test_request(self,**kwargs): detail = kwargs.get(‘detail‘,‘没写用例描述‘) self._testMethodDoc = detail #动态的用例描述 url = kwargs.get(‘url‘)#url url = parse.urljoin(self.base_url,url)#拼接好url method = kwargs.get(‘method‘,‘get‘)#请求方式 data = kwargs.get(‘data‘,{}) #请求参数 header = kwargs.get(‘header‘,{})#请求头 cookie = kwargs.get(‘cookie‘,{})#cookie check = kwargs.get(‘check‘) method = method.lower() #便于处理 try: if method==‘get‘: res = requests.get(url,params=data,cookies=cookie,headers=header).text #因为接口有异常的情况下， 可能返回的不是json串，会报错 else: res = requests.post(url,data=data,cookies=cookie,headers=header).text except Exception as e: print(‘接口请求出错‘) res = e for c in check: self.assertIn(c,res,msg=‘预计结果不符，预期结果：‘+c + ‘实际结果：‘ +res)
6.log.py，生生日志的文件：
import logging,os from logging import handlers from conf import setting class MyLogger(): def __init__(self,file_name,level=‘info‘,backCount=5,when=‘D‘): logger = logging.getLogger() # 先实例化一个logger对象，先创建一个办公室 logger.setLevel(self.get_level(level)) # 设置日志的级别的人 cl = logging.StreamHandler() # 负责往控制台输出的人 bl = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=file_name, when=when, interval=1, backupCount=backCount, encoding=‘utf-8‘) fmt = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s‘) cl.setFormatter(fmt) # 设置控制台输出的日志格式 bl.setFormatter(fmt) # 设置文件里面写入的日志格式 logger.addHandler(cl) logger.addHandler(bl) self.logger = logger def get_level(self,str): level = { ‘debug‘:logging.DEBUG, ‘info‘:logging.INFO, ‘warn‘:logging.WARNING, ‘error‘:logging.ERROR } str = str.lower() return level.get(str) path = os.path.join(setting.LOG_PATH,setting.LOG_NAME) #拼好日志的绝对路径 utp_log = MyLogger(path,setting.LEVEL).logger #日志级别 #直接在这里实例化，用的时候就不用再实例化了
总结：
该自动化框架是基于unittest重新封装的，也是基于数据驱动进行的，只是数据的格式不是excel而是yaml格式的。与第一篇自动化框架相比，不需要自己写框架。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/fancyl/p/9167015.html
