Python接口测试实战3(下)- unittest测试框架

news2024/11/17 9:38:11

本节内容

  • unittest简介
  • 用例编写
  • 用例组织及运行
  • 生成测试报告

unitttest简介

参考:unittest官方文档 翻译版

为什么要使用unittest?
在编写接口自动化用例时,我们一般针对一个接口建立一个.py文件,一条测试用例封装为一个函数(方法),但是在批量执行的过程中,如果其中一条出错,后面的用例就无法执行。使用测试框架可以互不影响的用例执行及更灵活的执行控制

unittest特点

  • python自带的单元测试框架,无需安装
  • 用例执行互不干扰
  • 提供不同范围的setUp(测试准备)和tearDown(测试清理)方法
  • 提供丰富的断言方法
  • 可以通过discover批量执行所有模块的用例
  • 可以通过TestSuite(测试集)灵活的组织用例

unittest几大组成部分

  • TestCase: 用例对象,编写测试用例时要继承该类,以具有TestCase的属性和方法
  • TestSuite: 测试集或测试套件,测试用例的集合,用来组织用例,支持嵌套
  • TestLoader: 用例加载器,用于向TestSuite中添加用例
  • TextTestRunner: 用例执行器(输出文本结果),一般以TestSuite为单位执行用例
  • TestResult: 测试结果

用例编写#

  1. 新建一个test_开头(必须)的.py文件,如test_user_login.py
  2. 导入unittest
  3. 编写一个Test开头(必须)的类,并继承unittest.TestCase,做为测试类
  4. 在类中编写一个test_开头(必须)的方法,作为用例

test_user_login.py # 文件必须test_开头

import unittest  # 导入unittest
import requests

class TestUserLogin(unittest.TestCase):  # 类必须Test开头,继承TestCase才能识别为用例类
    url = 'http://115.28.108.130:5000/api/user/login/'
    
    def test_user_login_normal(self):   # 一条测试用例,必须test_开头
        data = {"name": "张三", "password": "123456"}
        res = requests.post(url=self.url, data=data)
        self.assertIn('登录成功', res.text)  # 断言
        
    def test_user_login_password_wrong(self):
        data = {"name": "张三", "password": "1234567"}
        res = requests.post(url=self.url, data=data)
        self.assertIn('登录失败', res.text)  # 断言


if __name__ == '__main__':  # 如果是直接从当前模块执行(非别的模块调用本模块)
	unittest.main(verbosity=2)    # 运行本测试类所有用例,verbosity为结果显示级别

用例执行顺序:并非按书写顺序执行,而是按用例名ascii码先后顺序执行

用例断言
unittest提供了丰富的断言方法,常用为以下几种:

  • 判断相等
    • assertEqual(a,b)/assertNotEqual(a,b): 断言值是否相等
    • assertIs(a,b)/assertIsNot(a,b): 断言是否同一对象(内存地址一样)
    • assertListEqual(list1, list2)/assertItemNotEqual(list1, list2): 断言列表是否相等
    • assertDictEqual(dict1, dict2)/assertDictNotEqual(dict1, dict2): 断言字典是否相等
  • 是否为空
    • assertIsNone(a)/assertIsNotNone(a)
  • 判断真假
    • assertTrue(a)/assertFalse(a)
  • 是否包含
    • assertIn(a,b)/assertNotIn(a,b) # b中是否包含a
  • 大小判断
    • assertGreater(a,b)/assertLess(a,b) : 断言a>b / 断言a<b
    • assertGreaterEqual(a,b)/assertLessEqual: 断言a>=b / 断言a<=b
  • 类型判断
    • assertIsInstance(a,dict)/assertNotIsInstance(a,list) # 断言a为字典 / 断言a非列表

示例:

import unittest

case = unittest.TestCase()
case.assertEqual(1,2.0/2) # 通过1=2.0/2
case.assertEqual(1, True) # 通过
case.assertIs(1.0, 2.0/2) # 失败,不是同一对象
case.assertListEqual([1,2],[1,2]) # 通过(顺序要一致)
case.assertDictEqual({"a":1,"b":2},{"b":2,"a":1}) # 通过,字典本无序
case.assertIsNone({}) # 失败
case.assertFalse({}) # 通过,空字典为False
case.assertIn("h","hello") # 通过
case.assertGreater(3,2) # 通过,3>2
case.assertIsInstance({"a":1}, dict) # 通过

断言是unittest.TestCase的一种方法,通过断言判断用例是否通过(Pass/Fail)

Test Fixtures(用例包裹方法)
Test Fixtures即setUp(用例准备)及tearDown(测试清理)方法,用于分别在测试前及测试后执行

按照不同的作用范围分为:

  • setUp()/tearDown(): 每个用例执行前/后执行一次
  • setUpClass()/tearDownClass(): 每个测试类加载时/结束时执行一次
  • setUpMoudle()/tearDownMoudle(): 每个测试模块(一个py文件为一个模块)加载/结束时执行一次
import unittest

def setUpModule():    # 当前模块执行前只执行一次
    print('=== setUpModule ===')

def tearDownModule(): # 当前模块执行后只执行一次
    print('=== tearDownModule ===')

class TestClass1(unittest.TestCase):
    @classmethod          # 声明为类方法(必须)
    def setUpClass(cls):  # 类方法,注意后面是cls,整个类只执行一次
        print('--- setUpClass ---')

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):  
        print('--- tearDownClass ---')
        
    def setUp(self):  # 该类中每个测试用例执行一次
        print('... setUp ...')
        
    def tearDown(self):
        print('... tearDown ...')
        
    def test_a(self):  # 测试用例
        print("a")
        
    def test_B(self): # 大写B的ascii比小写a靠前,会比test_a先执行
        print("B")

class TestClass2(unittest.TestCase):  # 该模块另一个测试类
    def test_A(self):
        print("A")

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

执行结果:

=== setUpModule ===
--- setUpClass ---
... setUp ...
B
... tearDown ...
... setUp ...
a
... tearDown ...
--- tearDownClass ---
A
=== tearDownModule ===
...
----------------------------------------------------------------------
Ran 3 tests in 0.001s

OK

完整的接口测试用例
一条完整的测试接口用例需要包含:

  1. 数据准备:准备测试数据,可手工准备,也可使用代码准备(通常涉及数据库操作)
  2. 环境检查:如果手工准备的数据,连接数据库进行环境检查会使用例更健壮
  3. 发送请求:发送接口请求
  4. 响应断言/数据库断言:响应断言后,还需要进行数据库断言,以确保接口数据库操作的正确性
  5. 数据清理:如果接口有更数据库操作,断言结束后需要还原更改

test_user_reg.py

import unittest
import requests
from db import *   # 导入db.py文件,源码见上篇

# 数据准备
NOT_EXIST_USER = '范冰冰'
EXIST_USER = '张三'


class TestUserReg(unittest.TestCase):
    url = 'http://127.0.0.1:5000/api/user/reg/'
    
    def test_user_reg_normal(self):
        # 环境检查
        if check_user(NOT_EXIST_USER):
            del_user(NOT_EXIST_USER)
        
        # 发送请求
        data = {'name': NOT_EXIST_USER, 'password': '123456'}
        res = requests.post(url=self.url, json=data)
        
        # 期望响应结果,注意字典格式和json格式的区别(如果有true/false/null要转化为字典格式)
        except_res = {
                        "code": "100000",
                        "msg": "成功",
                        "data": {
                                    "name": NOT_EXIST_USER,
                                    "password": "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e"
                                }
                      }
        
        # 响应断言(整体断言)
        self.assertDictEqual(res.json(), except_res)
        
        # 数据库断言
        self.assertTrue(check_user(NOT_EXIST_USER))
        
        # 环境清理(由于注册接口向数据库写入了用户信息)
        del_user(NOT_EXIST_USER)
        
    def test_user_reg_exist(self):
         # 环境检查
        if not check_user(EXIST_USER):
            add_user(EXIST_USER)
        
        # 发送请求
        data = {'name': EXIST_USER, 'password': '123456'}
        res = requests.post(url=self.url, json=data)
        
        # 期望响应结果,注意字典格式和json格式的区别(如果有true/false/null要转化为字典格式)
        except_res = {
                        "code": "100001",
                        "msg": "失败,用户已存在",
                        "data": {
                                    "name": EXIST_USER,
                                    "password": "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e"
                                }
                      }
        
        # 响应断言(整体断言)
        self.assertDictEqual(res.json(), except_res)
        
        # 数据库断言(没有注册成功,数据库没有添加新用户)
        
        # 环境清理(无需清理)
        
if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)   # 运行所有用例

用例组织及运行

除了使用unittest.main()运行整个测试类之外,我们还可以通过TestSuite来灵活的组织要运行的测试集

  1. 新建TestSuite并添加测试用例
import unittest
from test_user_login import TestUserLogin  
from test_user_reg import TestUserReg # 从上面两个例子里导入测试类

suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(TestUserLogin('test_user_login_normal')) # 添加单个用例
suite.addTests([TestUserReg('test_user_reg_normal'),TestUserReg('test_user_reg_exist')]) # 添加多个用例

# 运行测试集
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)  # verbosity显示级别,运行顺序为添加到suite中的顺序

2、使用makeSuite来制作用例集

import unittest
from test_user_login import TestUserLogin

suite1 = unittest.makeSuite(TestUserLogin, 'test_user_login_normal') # 使用测试类的单条用例制作测试集
suite2 = unittest.makeSuite(TestUserLogin) # 使用整个测试类制作测试集合(包含该测试类所有用例)

unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite1)

3、使用TestLoader(用例加载器)生成测试集

improt unittest
from test_user_login import TestUserLogin

suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestUserLogin) # 加载该测试类所有用例并生成测试集

unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)

4、使用discover(用例发现)遍历所有的用例

import unittest

suite = unittest.defaultTestLoader.discover("./")  # 遍历当前目录及子包中所有test_*.py中所有unittest用例
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)

注意:

  • 子目录中需要包含__init__.py文件,及应为的Python包
  • 所有用例因为test_*.py,包含测试类应以Test开头,并继承unittest.TestCase, 用例应以test_开头

5、测试集嵌套

import unittest
from test_user_login import TestUserLogin

suite1 = unittest.TestSuite()
suite1.addTest(TestUserLogin('test_user_login_normal'))

suite2 = makeSuite(TestUserLogin, 'test_user_login_password_wrong')

suite = unittest.TestSuite([suite1, suite2])  # 将两个测试集组合为一个

unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)

生成测试报告

生成文本报告

import unittest

suite = unittest.defaultTestLoader.discover("./")

# 输出测试结果到文本文件
with open("result.txt","w") as f:
    unittest.TextTestRunner(stream=f,verbosity=2).run(suite) # 将输出流stream输出到文件

生成HTML报告

  1. 下载HTMLTestRunnerCN
  2. 解压并将解压包中python3x文件夹下的HTMLTestRunnerCN.py拷贝到项目目录
  3. 在目录下新建脚本run_all.py
import unittest
from HTMLTestReportCN import HTMLTestRunner

suite = unittest.defaultTestLoader.discover("./")

f = open("report.html", 'wb') # 二进制写格式打开要生成的报告文件
HTMLTestRunner(stream=f,title="Api Test",description="测试描述",runner="卡卡").run(suite)
f.close()
  1. 运行脚本,会在当前文件夹下生成report.html,用浏览器打开即可

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