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接口测试是比较讲究效率的#xff0c;测试人员会希望很快能得到结果反馈#xff0c;然而接口的数量一般都很多#xff0c;而且会越来越…近期准备优先做接口测试的覆盖为此需要开发一个测试框架经过思考这次依然想做点儿不一样的东西。
接口测试是比较讲究效率的测试人员会希望很快能得到结果反馈然而接口的数量一般都很多而且会越来越多所以提高执行效率很有必要接口测试的用例其实也可以用来兼做简单的压力测试而压力测试需要并发接口测试的用例有很多重复的东西测试人员应该只需要关注接口测试的设计这些重复劳动最好自动化来做pytest和allure太好用了新框架要集成它们接口测试的用例应该尽量简洁最好用yaml这样数据能直接映射为请求数据写起用例来跟做填空题一样便于向没有自动化经验的成员推广 加上我对Python的协程很感兴趣也学了一段时间一直希望学以致用所以http请求我决定用aiohttp来实现。 但是pytest是不支持事件循环的如果想把它们结合还需要一番功夫。于是继续思考思考的结果是其实我可以把整个事情分为两部分。 第一部分读取yaml测试用例http请求测试接口收集测试数据。 第二部分根据测试数据动态生成pytest认可的测试用例然后执行生成测试报告。 这样一来两者就能完美结合了也完美符合我所做的设想。想法既定接着 就是实现了。
第一部分整个过程都要求是异步非阻塞的
读取yaml测试用例
一份简单的用例模板我是这样设计的这样的好处是参数名和aiohttp.ClientSession().request(method,url,**kwargs)是直接对应上的我可以不费力气的直接传给请求方法避免各种转换简洁优雅表达力又强。
args:- post- /xxx/add
kwargs:-caseName: 新增xxxdata:name: ${gen_uid(10)}
validator:-json:successed: True异步读取文件可以使用aiofiles这个第三方库yaml_load是一个协程可以保证主进程读取yaml测试用例时不被阻塞通过await yaml_load()便能获取测试用例的数据
async def yaml_load(dir, file):异步读取yaml文件并转义其中的特殊值:param file::return:if dir:file os.path.join(dir, file)async with aiofiles.open(file, r, encodingutf-8, errorsignore) as f:data await f.read()data yaml.load(data)# 匹配函数调用形式的语法pattern_function re.compile(r^\${([A-Za-z_]\w*\(.*\))}$)pattern_function2 re.compile(r^\${(.*)}$)# 匹配取默认值的语法pattern_function3 re.compile(r^\$\((.*)\)$)def my_iter(data):递归测试用例根据不同数据类型做相应处理将模板语法转化为正常值:param data::return:if isinstance(data, (list, tuple)):for index, _data in enumerate(data):data[index] my_iter(_data) or _dataelif isinstance(data, dict):for k, v in data.items():data[k] my_iter(v) or velif isinstance(data, (str, bytes)):m pattern_function.match(data)if not m:m pattern_function2.match(data)if m:return eval(m.group(1))if not m:m pattern_function3.match(data)if m:K, k m.group(1).split(:)return bxmat.default_values.get(K).get(k)return datamy_iter(data)return BXMDict(data)可以看到测试用例还支持一定的模板语法如${function}、$(a:b)等这能在很大程度上拓展测试人员用例编写的能力
http请求测试接口
http请求可以直接用aiohttp.ClientSession().request(method,url,**kwargs)http也是一个协程可以保证网络请求时不被阻塞通过await http()便可以拿到接口测试数据
async def http(domain, *args, **kwargs):http请求处理器:param domain: 服务地址:param args::param kwargs::return:method, api argsarguments kwargs.get(data) or kwargs.get(params) or kwargs.get(json) or {}# kwargs中加入tokenkwargs.setdefault(headers, {}).update({token: bxmat.token})# 拼接服务地址和apiurl .join([domain, api])async with ClientSession() as session:async with session.request(method, url, **kwargs) as response:res await response_handler(response)return {response: res,url: url,arguments: arguments}收集测试数据
协程的并发真的很快这里为了避免服务响应不过来导致熔断可以引入asyncio.Semaphore(num)来控制并发
async def entrace(test_cases, loop, semaphoreNone):http执行入口:param test_cases::param semaphore::return:res BXMDict()# 在CookieJar的update_cookies方法中如果unsafeFalse并且访问的是IP地址客户端是不会更新cookie信息# 这就导致session不能正确处理登录态的问题# 所以这里使用的cookie_jar参数使用手动生成的CookieJar对象并将其unsafe设置为Trueasync with ClientSession(looploop, cookie_jarCookieJar(unsafeTrue), headers{token: bxmat.token}) as session:await advertise_cms_login(session)if semaphore:async with semaphore:for test_case in test_cases:data await one(session, case_nametest_case)res.setdefault(data.pop(case_dir), BXMList()).append(data)else:for test_case in test_cases:data await one(session, case_nametest_case)res.setdefault(data.pop(case_dir), BXMList()).append(data)return resasync def one(session, case_dir, case_name):一份测试用例执行的全过程包括读取.yml测试用例执行http请求返回请求结果所有操作都是异步非阻塞的:param session: session会话:param case_dir: 用例目录:param case_name: 用例名称:return:project_name case_name.split(os.sep)[1]domain bxmat.url.get(project_name)test_data await yaml_load(dircase_dir, filecase_name)result BXMDict({case_dir: os.path.dirname(case_name),api: test_data.args[1].replace(/, _),})if isinstance(test_data.kwargs, list):for index, each_data in enumerate(test_data.kwargs):step_name each_data.pop(caseName)r await http(session, domain, *test_data.args, **each_data)r.update({case_name: step_name})result.setdefault(responses, BXMList()).append({response: r,validator: test_data.validator[index]})else:step_name test_data.kwargs.pop(caseName)r await http(session, domain, *test_data.args, **test_data.kwargs)r.update({case_name: step_name})result.setdefault(responses, BXMList()).append({response: r,validator: test_data.validator})return result事件循环负责执行协程并返回结果在最后的结果收集中我用测试用例目录来对结果进行了分类这为接下来的自动生成pytest认可的测试用例打下了良好的基础
def main(test_cases):事件循环主函数负责所有接口请求的执行:param test_cases::return:loop asyncio.get_event_loop()semaphore asyncio.Semaphore(bxmat.semaphore)# 需要处理的任务# tasks [asyncio.ensure_future(one(case_nametest_case, semaphoresemaphore)) for test_case in test_cases]task loop.create_task(entrace(test_cases, loop, semaphore))# 将协程注册到事件循环并启动事件循环try:# loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))loop.run_until_complete(task)finally:loop.close()return task.result()第二部分
动态生成pytest认可的测试用例
首先说明下pytest的运行机制pytest首先会在当前目录下找conftest.py文件如果找到了则先运行它然后根据命令行参数去指定的目录下找test开头或结尾的.py文件如果找到了如果找到了再分析fixture如果有session或module类型的并且参数autotestTrue或标记了pytest.mark.usefixtures(a...)则先运行它们再去依次找类、方法等规则类似。大概就是这样一个过程。 可以看出pytest测试运行起来的关键是必须有至少一个被pytest发现机制认可的testxx.py文件文件中有TestxxClass类类中至少有一个def testxx(self)方法。 现在并没有任何pytest认可的测试文件所以我的想法是先创建一个引导型的测试文件它负责让pytest动起来。可以用pytest.skip()让其中的测试方法跳过。然后我们的目标是在pytest动起来之后怎么动态生成用例然后发现这些用例执行这些用例生成测试报告一气呵成。
# test_bootstrap.py
import pytestclass TestStarter(object):def test_start(self):pytest.skip(此为测试启动方法, 不执行)我想到的是通过fixture因为fixture有setup的能力这样我通过定义一个scope为session的fixture然后在TestStarter上面标记use就可以在导入TestStarter之前预先处理一些事情那么我把生成用例的操作放在这个fixture里就能完成目标了。
# test_bootstrap.py
import pytestpytest.mark.usefixtures(te, test_cases)
class TestStarter(object):def test_start(self):pytest.skip(此为测试启动方法, 不执行)pytest有个--rootdir参数该fixture的核心目的就是通过--rootdir获取到目标目录找出里面的.yml测试文件运行后获得测试数据然后为每个目录创建一份testxx.py的测试文件文件内容就是content变量的内容然后把这些参数再传给pytest.main()方法执行测试用例的测试也就是在pytest内部再运行了一个pytest最后把生成的测试文件删除。注意该fixture要定义在conftest.py里面因为pytest对于conftest中定义的内容有自发现能力不需要额外导入。
# conftest.py
pytest.fixture(scopesession)
def test_cases(request):测试用例生成处理:param request::return:var request.config.getoption(--rootdir)test_file request.config.getoption(--tf)env request.config.getoption(--te)cases []if test_file:cases [test_file]else:if os.path.isdir(var):for root, dirs, files in os.walk(var):if re.match(r\w, root):if files:cases.extend([os.path.join(root, file) for file in files if file.endswith(yml)])data main(cases)content
import allurefrom conftest import CaseMetaClassallure.feature({}接口测试({}项目))
class Test{}API(object, metaclassCaseMetaClass):test_cases_data {}
test_cases_files []if os.path.isdir(var):for root, dirs, files in os.walk(var):if not (. in root or __ in root):if files:case_name os.path.basename(root)project_name os.path.basename(os.path.dirname(root))test_case_file os.path.join(root, test_{}.py.format(case_name))with open(test_case_file, w, encodingutf-8) as fw:fw.write(content.format(case_name, project_name, case_name.title(), data.get(root)))test_cases_files.append(test_case_file)if test_file:temp os.path.dirname(test_file)py_file os.path.join(temp, test_{}.py.format(os.path.basename(temp)))else:py_file varpytest.main([-v,py_file,--alluredir,report,--te,env,--capture,no,--disable-warnings,])for file in test_cases_files:os.remove(file)return test_cases_files可以看到测试文件中有一个TestxxAPI的类它只有一个test_cases_data属性并没有testxx方法所以还不是被pytest认可的测试用例根本运行不起来。那么它是怎么解决这个问题的呢答案就是CaseMetaClass。
function_express
def {}(self, response, validata):with allure.step(response.pop(case_name)):validator(response,validata)class CaseMetaClass(type):根据接口调用的结果自动生成测试用例def __new__(cls, name, bases, attrs):test_cases_data attrs.pop(test_cases_data)for each in test_cases_data:api each.pop(api)function_name test apitest_data [tuple(x.values()) for x in each.get(responses)]function gen_function(function_express.format(function_name),namespace{validator: validator, allure: allure})# 集成allurestory_function allure.story({}.format(api.replace(_, /)))(function)attrs[function_name] pytest.mark.parametrize(response,validata, test_data)(story_function)return super().__new__(cls, name, bases, attrs)CaseMetaClass是一个元类它读取test_cases_data属性的内容然后动态生成方法对象每一个接口都是单独一个方法在相继被allure的细粒度测试报告功能和pytest提供的参数化测试功能装饰后把该方法对象赋值给testapi的类属性也就是说TestxxAPI在生成之后便有了若干testxx的方法此时内部再运行起pytestpytest也就能发现这些用例并执行了。
def gen_function(function_express, namespace{}):动态生成函数对象, 函数作用域默认设置为builtins.__dict__并合并namespace的变量:param function_express: 函数表达式示例 def foobar(): return foobar:return:builtins.__dict__.update(namespace)module_code compile(function_express, , exec)function_code [c for c in module_code.co_consts if isinstance(c, types.CodeType)][0]return types.FunctionType(function_code, builtins.__dict__)在生成方法对象时要注意namespace的问题最好默认传builtins.__dict__然后自定义的方法通过namespace参数传进去。
后续yml测试文件自动生成
至此框架的核心功能已经完成了经过几个项目的实践效果完全超过预期写起用例来不要太爽运行起来不要太快测试报告也整的明明白白漂漂亮亮的但我发现还是有些累为什么呢 我目前做接口测试的流程是如果项目集成了swagger通过swagger去获取接口信息根据这些接口信息来手工起项目创建用例。这个过程很重复很繁琐因为我们的用例模板已经大致固定了其实用例之间就是一些参数比如目录、用例名称、method等等的区别那么这个过程我觉得完全可以自动化。 因为swagger有个网页啊我可以去提取关键信息来自动创建.yml测试文件就像搭起架子一样待项目架子生成后我再去设计用例填传参就可以了。 于是我试着去解析请求swagger首页得到的HTML然后失望的是并没有实际数据后来猜想应该是用了ajax打开浏览器控制台的时我发现了api-docs的请求一看果然是json数据那么问题就简单了网页分析都不用了。
import re
import os
import sysfrom requests import Sessiontemplate
args:- {method}- {api}
kwargs:-caseName: {caseName}{data_or_params}:{data}
validator:-json:successed: True
def auto_gen_cases(swagger_url, project_name):根据swagger返回的json数据自动生成yml测试用例模板:param swagger_url::param project_name::return:res Session().request(get, swagger_url).json()data res.get(paths)workspace os.getcwd()project_ os.path.join(workspace, project_name)if not os.path.exists(project_):os.mkdir(project_)for k, v in data.items():pa_res re.split(r[/], k)dir, *file pa_res[1:]if file:file .join([x.title() for x in file])else:file dirfile .ymldirs os.path.join(project_, dir)if not os.path.exists(dirs):os.mkdir(dirs)os.chdir(dirs)if len(v) 1:v {post: v.get(post)}for _k, _v in v.items():method _kapi kcaseName _v.get(description)data_or_params params if method get else dataparameters _v.get(parameters)data_s try:for each in parameters:data_s each.get(name)data_s : \ndata_s * 8except TypeError:data_s {}file_ os.path.join(dirs, file)with open(file_, w, encodingutf-8) as fw:fw.write(template.format(methodmethod,apiapi,caseNamecaseName,data_or_paramsdata_or_params,datadata_s))os.chdir(project_)现在要开始一个项目的接口测试覆盖只要该项目集成了swagger就能秒生成项目架子测试人员只需要专心设计接口测试用例即可我觉得对于测试团队的推广使用是很有意义的也更方便了我这样的懒人。 【整整200集】超超超详细的Python接口自动化测试进阶教程合集真实模拟企业项目实战
