simple-pytest 框架使用教程
一、框架介绍
简介
simple-pytest 框架主要参考了httprunner的yaml数据驱动部分设计思路,是基于 Pytest + Pytest-html+ Log + Yaml + Mysql 实现的简易版接口自动化框架。与httprunner不同的是,httprunner是个封装好的工具包,simple-pytest 是半封装的脚本,目的是让用户自己更容易学习Pytest工具,理解框架设计。
框架理念:
1、一个yaml就是一个接口,包含了接口的请求,断言等信息。
2、脚本执行使用pytest+python代码做逻辑处理,更加方便喜欢写代码的同学
3、让新手同学更加全面的理解pytest框架
4、为了
在学这个框架前,必备的一点常识是:
1、python基础语法
2、pytest基础包括用例执行,夹具使用等
框架地址
gitee: https://gitee.com/itestxs/simple-pytest
二、实现功能
- yaml数据驱动:实现数据驱动隔离
- 用例标签:在py脚本中可以通过case_tag做用例过滤
- 全局变量池:实现接口之间的关联取值
- 多断言:支持==,!=等多种断言,支持jsonpath的取值方式
- sql数据库断言: 直接在yaml测试用例中写入查询的sql即可断言,无需编写代码
- 自动生成用例代码: 在yaml文件中填写好测试用例, 可以转换为py脚本。
三、目录结构
- config ====>> 项目配置文件redis,mysql等 - data ====>> 测试数据文件管理 - logs ====>> 日志记录 - reports ====>> 结果报告,包括html - test_cases ====>> 测试用例 ├── confset.py ====>> 测试夹具 - utils ====>> 各种工具类 ├── assertion ====>> 断言工具 - pytest.ini ====>> pytest配置文件 - conftest.py ====>> 全局夹具配置 - requirements.txt ====>> 相关依赖包文件 - run.py ====>> 执行用例入口文件
四、依赖库
requests==2.28.1 jsonpath==0.82 fastapi==0.88.0 pymysql==1.0.2 pyyaml==5.4.1 pytest==7.4.3 pytest-html==4.1.1 py==1.11.0
五、启动方式
1、先安装pip install requirements.txt
2、启用utils下的shopping_mock模块
3、运行run.py文件,然后,查看report的结果报告即可。
六、使用教程
1、快速开始
1.1、创建用例:
在data目录下创建yaml文件
主要的字段格式如下:
title:接口名字
base_url:域名地址,不填则默认取得setting的BASE_URL,如果填写了,则直接获取填写的
path:接口请求地址
method:请求方法
request_data:统一的请求参数,比如headers
cases:测试用例集合
case_name:测试用例名字,支持多个case_name年编写
case_tag:支持参数avl、dis、only 不填则为avl。其中avl就是可用的意思,dis不可用,only是代表只有当前用例生效。如果只传入only,则其他用例则不被执行,优先级是only>dis>avl
。也可以自定义打tag
json:接口的请求体,可以直接输入字典格式(自动生成的用例不是字典格式)。请注意yaml的格式
params:接口的url请求参数。(待补充用例)
assert:断言,status_code是断言请求状态码。$.data
是jsonpath的表达式,目前仅支持改表达式写法。目前支持的断言方式请在assert_type.py
里查看包含,大于、不等于、等于一系列判断
sql:该case关联的sql,可以将该sql用来做前置还是以及后置
extract_sql:提起该sql的返回内容的某个字段存在变量池中,$.id 也是jsonpath表达式
assert_sql:sql的断言,用法同assert
yaml 模板用例如下:
title: "查询商品" base_url: $config{BASE_URL} path: /items method: GET request_data: headers: Content-Type: application/json token: $global{token} cases: - case_name: "搜索-正常" # case_tag 支持参数avl、dis、only 不填则为avl,如果只传入only,则所有case 只会返回only的数据,也可以自定义打tag case_tag: avl assert: - eq: [ status_code, 200 ] - ne: [ $.data, "" ] sql: select * from projectInfo where project="bm-scm" extract_sql: id: $.id assert_sql: - eq: [ $.id, 1 ] - case_name: "搜索-超出范围" case_tag: avl params: "page=2&limit=10" assert: - eq: [ status_code, 200 ] - eq: [ $.data, [] ]
# login.yaml title: "登录" path: /login method: POST request_data: headers: Content-Type: application/json cases: - case_name: "登录-正常" # case_tag 支持参数avl、dis、only 不填则为avl,如果只传入only,则所有case 只会返回only的数据,也可以自定义打tag case_tag: avl json: {"username": "user1", "password": "password1"} extract: token: $.token assert: - eq: [status_code, 200] - ne: [$.token, ""] - case_name: "登录-用户名为空" case_tag: avl json: { "username": "", "password": "password1" } assert: - eq: [status_code, 401] - eq: [$.detail, "Invalid username or password"]
1.2、生成py文件
在utils目录下的yaml_to_py文件main修改,yaml_to_pys批量转换整个data文件夹下的yaml文件,yaml_to_py转换指定的yaml文件,参数,cover代表是否覆盖,传入true,则会覆盖你现有的。
if __name__ == '__main__': yaml_to_pys() # yaml_to_py("login.yaml")
case_datas 为自动获取测试用例集,可以通过get_case_data(case_tag=“tag”)中的case_tag去过滤特定标签用例。
1.3、运行脚本
1.3.1 单个脚本运行
每个执行py脚本都可直接右击执行
1.3.2 全部运行
点击运行run文件,可以通过testenv 参数指定获取哪个环境的配置。
1.4 报告查看
如果是单个配置,则直接在当前test_cases目录下就可以看到,如果是run脚本执行,则报告统一放在reports
目前的报告格式是pytest-html。如果要用allure,则可以自己修改使用。
2、功能介绍
2.1、单个接口http请求与断言
response = HttpRequest.simple_request(case_data) Assert(response, case_data.get("assert")).assert_util
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import pytest from utils.assertion.assert_util import Assert from utils.http_request import HttpRequest from utils.read_file_data import ReadFileData class TestLogin(): case_datas = ReadFileData("login.yaml").get_case_data() # get_case_data("tag") 自定义tag输入 @pytest.mark.parametrize('case_data', case_datas, ids=generate_ids(case_datas)) def test_login(self, case_data): response = HttpRequest.simple_request(case_data) Assert(response, case_data.get("assert")).assert_util if __name__ == '__main__': pytest.main(["test_login.py"])
2.2、长链路业务http请求与断言
该功能是添加购车然后付款的流程。 彼此之间有接口依赖问题,通常解决依赖问题有两种
- 第一种:使用框架自带的merge_cases_data函数
test_data = merge_cases_data(add_carts_data, order_pays_data) # 将多个用例合并。merge_cases_data 是依赖接口合并,有两个默认规则,如果两个接口用例数一样多的,如[x,y],[A,B]那用例合并后结果就是[x,A] ,[y,B],如果两个接口用例数不一样,如[x] [A,B]那结果就是[x,A],[x,B],如[x,y] [A]那结果就是[x,A],[y,A]。
- 第二种:自己编写代码逻辑。
每个yaml就是一个接口。获取每个yaml的接口数据,然后获取用例后if else逻辑。如果接口之前有变量依赖,请借助全局变量去取。
import pytest from utils.assertion.assert_util import Assert from utils.http_request import HttpRequest from utils.merge_cases import merge_cases_data, generate_ids from utils.read_file_data import ReadFileData class TestAddPay(): add_carts_data = ReadFileData("add_carts.yaml").get_case_data() # get_case_data("tag") 自定义tag输入 order_pays_data = ReadFileData("order_pays.yaml").get_case_data() test_data = merge_cases_data(add_carts_data, order_pays_data) # 将多个用例合并 print("testdata",test_data) @pytest.mark.parametrize('add_carts_data,order_pays_data', test_data, ids=generate_ids(test_data,"merge")) def test_add_pay(self, add_carts_data, order_pays_data): add_carts_response = HttpRequest.simple_request(add_carts_data) # print(add_carts_response.json()) Assert(add_carts_response, add_carts_data.get("assert")).assert_util order_pays_response = HttpRequest.simple_request(order_pays_data) # print(order_pays_response.json()) Assert(order_pays_response, order_pays_data.get("assert")).assert_util if __name__ == '__main__': pytest.main(["test_add_pay.py"])
2.3、数据库断言
需要提前在config配置settings的MYSQL_CONFIG参数
data = SqlRequest.sql_request(case_data) Assert(data, case_data.get("assert_sql")).sql_assert_util
如果要讲数据库字段提取出来,则写在
GlobalVars.update_global_vars(key=“data”, value=data) # 将参数手动添加到公共变量中
import json import pytest from utils.assertion.assert_util import Assert from utils.global_vars import GlobalVars from utils.http_request import HttpRequest from utils.read_file_data import ReadFileData from utils.sql_reqeust import SqlRequest class TestSearch(): case_datas = ReadFileData("search_items.yaml").get_case_data() # get_case_data("tag") 自定义tag输入 print(case_datas) @pytest.mark.parametrize('case_data', case_datas, ids=generate_ids(case_datas)) def test_search_items(self, case_data): response = HttpRequest.simple_request(case_data) print(response.json()) Assert(response, case_data.get("assert")).assert_util # demo1-数据库断言写法 # from utils.mysql_manager import db # 注意一定要在测试用例中引用,要不然会连接不上数据库 # data = db.select_db('select * from projectInfo where project="bm-scm"') # print("data",data) # GlobalVars.update_global_vars(key="data", value=data) # 将参数手动添加到公共变量中 # assert data["id"] == 1 # demo2-数据库断言写法 data = SqlRequest.sql_request(case_data) print("data", data) GlobalVars.update_global_vars(key="data", value=data) # 将参数手动添加到公共变量中 Assert(data, case_data.get("assert_sql")).sql_assert_util if __name__ == '__main__': pytest.main(["test_search_items.py"])
2.4、变量设置
主要的变量有两种,一个是全局变量,主要是接口数据库字段等值的传参使用。一个是配置变量,拿去配置里的信息。
2.4.1、全局变量
使用用法:使用$global{}关键字获取
$global{token}
以上例子是获取全局变量中token的变量注意
:全局变量如果命名重复会导致值被替换,请使用不同的变量名。
2.4.2 系统配置变量
配置变量获取的是config里的setting值,启动的时候,会自动获取当前环境的配置
$config{BASE_URL}
2.5 前后置处理
目前前后置处理由用户自己处理,较为常用的用法是,使用pytest的夹具功能
2.6 环境配置切换
使用testenv参数即可切换生产以及测试环境的配置。默认不填的情况下,使用的是测试环境的配置。配置读取的是settings里的信息
2.7 文件读取
read_file_data提供函数,支持读取json、yaml、csv、txt等文件
2.8 通知
在config settings下配置project、feishu_key信息,运行run脚本,即可发送飞书通知,注意只有运行run脚本才可以发送飞书通知
到此这篇关于simple-pytest 框架使用指南的文章就介绍到这了,更多相关simple-pytest 使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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