python3+requests:接口自动化测试(二)

news2024/9/21 0:31:32

前言:上篇文章python3+requests+unittest:接口自动化测试(一):python3+requests+unittest:接口自动化测试(一) - Shapelei - 博客园 ,已经介绍了基于unittest框架的实现接口自动化,但是也存在一些问题,比如最明显的测试数据和业务没有区分开,接口用例不便于管理等,所以又对此修改完善。接下来主要是介绍该套接口自动化框架的设计到实现,参考代码的git地址:https://github.com/zhangying123456/python3_interface

1.代码框架展示

 

(1)case:存放测试用例数据的,比如请求类型get/post、请求url、请求header、请求数据等;

(2)data:获取excel文件中相应数据的方法封装,获取excel中对应表格内的数据,excel的行列数据等:get_data.py;判断用例之间是否存在依赖关系并获取依赖数据:dependent_data.py;初始化excel文件:data_config.py;

(3)dataconfig:存放请求中涉及到的header、data、cookies等数据;

(4)log:存放测试完成之后生成的日志文件,可以查看日志定位问题;

(5)main:脚本执行的主函数run_test.py

(6)util:通用方法的封装,各种不同断言方式common_assert.py;对excel文件的读写操作operation_excel.py;从请求返回数据中拿取数据作为下一个接口的请求header数据operation_header.py;从json文件中拿取想要的数据operation_json.py;将接口自动化过程中的相关日志输出到log.txt中print_log.py;根据请求类型的不同执行对应的get/post方法runmethod.py;将测试结果以邮件形式发送给相关人员send_mail.py。

 

2.代码实现说明

(1)首先看下用例数据

说明:该用例只是用来覆盖一些接口场景而测试使用的,有兴趣的可以参考源码用自己项目的真实数据来实现

 先判断是否执行:如果yes,执行该条用例;如果no,直接跳过该条用例。

执行用例:获取用例的url、请求类型、请求头header、请求数据,request.get/post执行该条接口用例。

在执行用例过程中,会存在特殊情况:(1)比如test_04依赖于test_03,test_04中的请求字段supplier的参数数据来源于test_03的response中value[0].biz字段的数据,所以在执行接口过程中需要判断是否存在依赖关系;(2)比如test_06请求数据需要test_05的response中的cookies数据,所以这种类型接口也要特殊处理。

执行完成后:写入实际结果,与预期结果做对比,进行断言。

(2)看了用例excel后,对基本的流程有个大概了解,现在的问题就是如何拿取对应的数据执行接口得到运行结果

    if is_run:
        url = self.data.get_request_url(i)
        method = self.data.get_request_method(i)
        #获取请求参数
        data = self.data.get_data_value(i)
        # 获取excel文件中header关键字
        header_key = self.data.get_request_header(i)
        # 获取json文件中header_key对应的头文件数据
        header = self.data.get_header_value(i)
        expect = self.data.get_expect_data(i)
        depend_case = self.data.is_depend(i)

举例说明1:请求url数据是存放在excel中,我们通过操作excel文件到特定单元格拿到url数据 

    #获取url
    def get_request_url(self,row):
        col = int(data_config.get_url())
        url = self.oper_excel.get_cell_value(row,col)
        return url

 举例说明2:请求头header或者请求数据中有的数据为空,所以我们在拿取数据过程中要做判断

    #获取请求数据
    def get_request_data(self,row):
        col = int(data_config.get_data())
        data = self.oper_excel.get_cell_value(row,col)
        if data == '':
            return None
        return data

首先拿取excel中表格中的关键字,再通过关键字去对应json文件拿取具体的请求数据。比如先拿取excel中请求数据中的hotwords,再根据此关键字去json文件读取hotwords的键值数据 

    "hotwords": {
        "bizName": "globalSearchClient",
        "sign": "8c8bc3ee9d6c4b7b8a390ae298cb6db5",
        "timeMills": "1524906299999"
    }
    #通过获取请求关键字拿到data数据
    def get_data_value(self,row):
        oper_json = OperationJson('../dataconfig/request_data.json')
        request_data = oper_json.get_data(self.get_request_data(row))
        return request_data
    #根据关键字获取数据
    '''
    dict['key']只能获取存在的值,如果不存在则触发KeyError
    dict.get(key, default=None),返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值None
    excel文件中请求数据有可能为空,所以用get方法获取
    '''
    def get_data(self,key):
        # return self.data[key]
        return self.data.get(key)

 (3)一般的接口都是单接口,即是单独请求,没有上下依赖关系的,针对这种只要模拟请求拿到数据进行断言就可以了。但是实际项目中会存在特殊场景,比如test_03和test04

说明:test_04中,请求数据qqmusic_more中的supplier字段依赖于test_03中的返回数据value[0].biz的值

"qqmusic_more": {
        "bizName": "globalSearchClient",
        "appLan": "zh_CN",
        "musicLimit": "20",
        "imei": "864044030085594",
        "keyword": "fly",
        "timeMills": "1527134461256",
        "page": "0",
        "sign": "17daa7e3e84bd4dfbe9a1bd9a1bd7e62",
        "mac": "90f05205d7b7",
        "sessionId": "43e605b914874cd99b47ac997e19c1a1",
        "network": "1",
        "supplier": "",
        "language": "zh_CN",
    }

先执行test_03,获取依赖的返回数据value[0].biz的值

    #执行依赖测试,获取test_03返回结果
    def run_dependent(self):
        row_num = self.oper_excel.get_row_num(self.case_id)
        request_data = self.data.get_data_value(row_num)
        header = self.data.get_request_header(row_num)
        method = self.data.get_request_method(row_num)
        url = self.data.get_request_url(row_num)
        res = self.method.run_main(method,url,request_data,header,params=request_data)
        return res

    #获取依赖字段的响应数据:通过执行依赖测试case来获取响应数据,响应中某个字段数据作为依赖key的value
    def get_value_for_key(self,row):
        #获取依赖的返回数据key
        depend_data = self.data.get_depend_key(row)
        print(depend_data)  #depend_data打印数据:value[0].biz
        #执行依赖case返回结果
        response_data = self.run_dependent()
        # print(depend_data)
        # print(response_data)

        return [match.value for match in parse(depend_data).find(response_data)][0]

再将value[0].biz值放入test_04请求数据qqmusic_more中的supplier字段中

        if depend_case != None:
            self.depend_data = DependentData(depend_case)
            #获取依赖字段的响应数据
            depend_response_data = self.depend_data.get_value_for_key(i)
            #获取请求依赖的key
            depend_key = self.data.get_depend_field(i)
            #将依赖case的响应返回中某个字段的value赋值给该接口请求中某个参数
            data[depend_key] = depend_response_data

(4)拿到请求相关数据后,执行该条case,获取response;然后实际结果与预期结果进行断言

res = self.run_method.run_main(method,url,data,header,params=data)
'''
get请求参数是params:request.get(url='',params={}),post请求数据是data:request.post(url='',data={})
excel文件中没有区分直接用请求数据表示,则data = self.data.get_data_value(i)拿到的数据,post请求就是data=data,get请就是params=data
'''

根据get、post类型区分 

class RunMethod:
    def post_main(self,url,data,header=None):
        res = None
        if header != None:
            res = requests.post(url=url,data=data,headers=header)
        else:
            res = requests.post(url=url,data=data)
        return res.json()

    def get_main(self,url,params=None,header=None):
        res = None
        if header != None:
            res = requests.get(url=url, params=params, headers=header)
        else:
            res = requests.get(url=url, params=params)
        return res.json()

    def run_main(self,method,url,data=None,header=None,params=None):
        res = None
        if method == 'post':
            res = self.post_main(url,data,header)
        else:
            res = self.get_main(url,params,header)
        return res

(5)执行接口case过程中,可能存在某条case异常报错,导致下面的case无法运行,所以我们既要将异常日志存放在特定文件中方便后续排查,也要保证下面的case能够不受影响继续执行完

           try:...
            
           except Exception as e:
                # 将报错写入指定路径的日志文件里
                with open(log_file,'a',encoding='utf-8') as f:
                    f.write("\n第%s条用例报错:\n" % i)
                initLogging(log_file,e)
                fail_count.append(i)

 抓取日志的方法可以使用python内置模块logging,具体用法可以参考:python3:logging模块 输出日志到文件 - Shapelei - 博客园

import logging

def initLogging(logFilename,e):

  logging.basicConfig(
                    level = logging.INFO,
                    format ='%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s',
                    datefmt = '%y-%m-%d %H:%M',
                    filename = logFilename,
                    filemode = 'a')
  fh = logging.FileHandler(logFilename,encoding='utf-8')
  logging.getLogger().addHandler(fh)
  log = logging.exception(e)
  return log

 日志文件log.txt结果:直接定位问题出在哪儿

第5条用例报错:
18-06-19 10:27-ERROR-string indices must be integers
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/xxx/Documents/GitHub/python3_interface/main/run_test.py", line 70, in go_on_run
    op_header.write_cookie()
  File "C:\Users\xxx\Documents\GitHub\python3_interface\util\operation_header.py", line 30, in write_cookie
    cookie = requests.utils.dict_from_cookiejar(self.get_cookie())
  File "C:\Users\zhangying1\Documents\GitHub\python3_interface\util\operation_header.py", line 25, in get_cookie
    url = self.get_response_url()+"&callback=jQuery21008240514814031887_1508666806688&_=1508666806689"
  File "C:\Users\xxx\Documents\GitHub\python3_interface\util\operation_header.py", line 18, in get_response_url
    url = self.response['data']['url'][0]
TypeError: string indices must be integers

(6)接口自动化测试执行完成后,需要将测试结果发送给项目组相关人员,邮件发送实现方法参考:python3:利用SMTP协议发送QQ邮件+附件 - Shapelei - 博客园

self.send_mail.send_main(pass_count,fail_count,no_run_count)

 

#coding:utf-8
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import datetime

class SendEmail:
    global send_user
    global email_host
    global password
    password = "lunkbrgwqxhfjgxx"
    email_host = "smtp.qq.com"
    send_user = "xxx@qq.com"

    def send_mail(self,user_list,sub,content):
        user = "shape" + "<" + send_user + ">"

        # 创建一个带附件的实例
        message = MIMEMultipart()
        message['Subject'] = sub
        message['From'] = user
        message['To'] = ";".join(user_list)

        # 邮件正文内容
        message.attach(MIMEText(content, 'plain', 'utf-8'))

        # 构造附件(附件为txt格式的文本)
        filename = '../log/log.txt'
        time = datetime.date.today()
        att = MIMEText(open(filename, 'rb').read(), 'base64', 'utf-8')
        att["Content-Type"] = 'application/octet-stream'
        att["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="%s_Log.txt"'% time
        message.attach(att)

        server = smtplib.SMTP_SSL()
        server.connect(email_host,465)# 启用SSL发信, 端口一般是465
        # server.set_debuglevel(1)# 打印出和SMTP服务器交互的所有信息
        server.login(send_user,password)
        server.sendmail(user,user_list,message.as_string())
        server.close()

    def send_main(self,pass_list,fail_list,no_run_list):
        pass_num = len(pass_list)
        fail_num = len(fail_list)
        #未执行的用例
        no_run_num = len(no_run_list)
        count_num = pass_num + fail_num + no_run_num

        #成功率、失败率
        '''
        用%对字符串进行格式化
        %d 格式化整数
        %f 格式化小数;想保留两位小数,需要在f前面加上条件:%.2f;用%%来表示一个%
        如果你不太确定应该用什么,%s永远起作用,它会把任何数据类型转换为字符串 
       '''
        pass_result = "%.2f%%" % (pass_num/count_num*100)
        fail_result = "%.2f%%" % (fail_num/count_num*100)
        no_run_result = "%.2f%%" % (no_run_num/count_num*100)

        user_list = ['xxx@qq.com']
        sub = "接口自动化测试报告"
        content = "接口自动化测试结果:\n通过个数%s个,失败个数%s个,未执行个数%s个:通过率为%s,失败率为%s,未执行率为%s\n日志见附件" % (pass_num,fail_num,no_run_num,pass_result,fail_result,no_run_result)
        self.send_mail(user_list,sub,content)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/196552.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

在Spring Boot中整合Katharsis,来快速开发JSON API的Web应用

1 简介 我们进行Web API开发的时候&#xff0c;经常会使用Json格式的消息体&#xff0c;而Json格式非常灵活&#xff0c;不同的人会有不同的设计风格和实现&#xff0c;而JSON API提供了一套标准。但它并不提供直接实现。 Katharsis是JSON API的Java实现&#xff0c;使用它可…

canal env create (mysql -> kafka)

&#xff08;1&#xff09;获取资源及解压 选定安装路径 cd /home下载canal.admin wget https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.5/canal.admin-1.1.5.tar.gz解压canal-admin mkdir canal-admin tar -zxvf canal.admin-1.1.5.tar.gz -C canal-adm…

Nginx服务器上安装SSL证书

Nginx服务器上安装SSL证书1、前提条件2、nginx安装http_ssl_module模块2.1 查看是否安装过http_ssl_module2.2 进入nginx源文件目录2.3 重新编译nginx2.4 用新的nginx覆盖旧的3、https配置(SSL证书安装)3.1 下载证书文件和密钥文件3.2 服务器上创建cert文件夹3.3 配置nginx.con…

2023年中级计算机软考怎么报考呢?软考证书有用吗?

计算机软考简称软考&#xff0c;全称计算机技术与软件专业技术资格&#xff08;水平&#xff09;考试&#xff0c;是由人力资源和社会保障部&#xff08;原人事部&#xff09;、工业和信息化部&#xff08;原信息产业部&#xff09;领导的国家级考试&#xff0c;其目的是&#…

C++——stack和queue的介绍和使用

文章目录1. stack的介绍和使用1.1 stack的介绍1.2 stack的使用1.3 几个比较经典的oj题2. queue的介绍和使用2.1 queue的介绍2.2 queue的使用3. 容器适配器3.1 什么是适配器3.2 STL标准库中stack和queue的底层结构3.3 deque的简单介绍(简单介绍)3.3.1 deque的原理介绍3.3.2 dequ…

王道操作系统笔记(四)——— 进程同步与互斥

文章目录一、同步与互斥的概念1.1 同步与互斥的基本概念1.2 临界资源与共享资源1.3 独占设备与共享设备二、实现临界区互斥的基本方法2.1 软件实现方法2.1.1 单标志法2.1.2 双标志先检查法2.1.3 双标志后检查法2.1.4 Peterson 算法2.1.5 软件实现方法总结2.2 硬件实现方法2.2.1…

OpenMMLab 计算机视觉 # day2: 图像分类与基础视觉模型

相关资源: github 第二课 图像分类与基础视觉模型 图像分类 图像分类任务&#xff1a;给定一张图片&#xff0c;识别图像中的物体是什么 X∈RH∗W∗3→{1,2..,K}X\in R^{H*W*3} \rightarrow \{1,2..,K\}X∈RH∗W∗3→{1,2..,K}&#xff1b; 从图片中学习&#xff1a; …

Linux--Version Branch

参考链接1. Linux Version BranchLinux的发行版本大体分可为两类。一类是商业公司维护的发行版本&#xff0c;以Redhat&#xff08;RHEL&#xff09;为代表一类是社区组织维护的发行版本&#xff0c;以Debian为代表。2.Debian branchDebian系列主要包含Debian和Ubuntu等。Debia…

操作系统权限提升(十二)之绕过UAC提权-Windows UAC概述

系列文章 操作系统权限提升(一)之操作系统权限介绍 操作系统权限提升(二)之常见提权的环境介绍 操作系统权限提升(三)之Windows系统内核溢出漏洞提权 操作系统权限提升(四)之系统错误配置-Tusted Service Paths提权 操作系统权限提升(五)之系统错误配置-PATH环境变量提权 操作…

已解决TypeError: eval() arg 1 must be a string, bytes or code object

已解决TypeError: eval() arg 1 must be a string, bytes or code object 文章目录报错问题报错翻译报错原因解决方法联系博主免费帮忙解决报错报错问题 粉丝群里面的一个小伙伴&#xff0c;想用Python爬虫然后解析数据&#xff0c;但是发生了报错&#xff08;当时他心里瞬间…

YOLOv8 Ultralytics:最先进的 YOLO 模型——简介+实战教程

YOLOv8 Ultralytics&#xff1a;最先进的 YOLO 模型 什么是 YOLOv8&#xff1f; YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列&#xff0c;提供最先进的性能。 利用以前的 YOLO 版本&#xff0c; YOLOv8 模型更快、更准确 &#xff0c;同时为训练模型提…

unity Vuforia发布移动端,禁止相机权限,出绿屏,强制退出app,如何去掉PERMISSION ERROR

unity Vuforia发布移动端&#xff0c;禁止相机权限&#xff0c;出绿屏&#xff0c;强制退出app&#xff0c;如何去掉PERMISSION ERROR问题描述更改需求解决方案&#xff1a;总结&#x1f4a2;&#x1f4a2;版权声明问题描述 unityvuforia 发布移动端&#xff0c;运行时需要相机…

墨天轮《2022年中国数据库行业年度分析报告》正式发布,精彩抢先看

自2022年4月份起&#xff0c;墨天轮数据社区持续发布月度 《中国数据库行业分析报告》&#xff0c;目前已发布7期&#xff0c;点击超过10万次&#xff0c;下载近万次。 为总结过往&#xff0c;展望未来&#xff0c;墨天轮数据社区正式发布了《2022年中国数据库年度行业分析报告…

MAC(m1)-VsCode上传项目到GitHub仓库

安装Git集成插件&#xff1a; GitHub Pull requests 在Visual Studio Code中查看和管理GitHub拉取请求和问题 Git Graph Git图形化显示和操作 最新最全 VSCODE 插件推荐&#xff08;2023版&#xff09;_白墨石的博客-CSDN博客_vscode插件 在vscode使用git提交推送代码_水…

精选100个Python实战项目案例,送给缺乏实战经验的你

前言&#xff1a;随着 Python 语言的流行&#xff0c;越来越多的人加入到了 Python 的大家庭中。为什么这么多人学 Python &#xff1f;我要喊出那句话了&#xff1a;“人生苦短&#xff0c;我用 Python&#xff01;”&#xff0c;正是因为语法简单、容易学习&#xff0c;所以 …

Jetson 相机编码

Jetson 相机编码 Jetson相机编码是即将发布的“实践”系列的相关代码。有三个存储库: 1. camera-caps JetsonHacks Github存储库camera-caps 通过v4l2-ctl命令行工具提供了一个图形用户界面。您可能会发现&#xff0c;它可以方便地检查连接到Jetson上的V4L2相机的功能。这适…

复试算法练习Day17——从头到尾打印链表

复试算法练习Day17——从头到尾打印链表 题目描述 输入一个链表的头节点&#xff0c;按链表从尾到头的顺序返回每个节点的值&#xff08;用数组返回&#xff09;。 如输入{1,2,3}的链表如下图: 返回一个数组为[3,2,1] 0 < 链表长度 < 10000 示例1 输入&#xff1a;…

SpringMVC之JSON数据传输参数

目录 一&#xff1a;JSON普通数组 二&#xff1a;JSON对象数据 三&#xff1a;JSON对象数组 前面我们说过&#xff0c;现在比较流行的开发方式为异步调用。前后台以异步方式进行交换&#xff0c;传输的数据使用的是JSON,所以前端如果发送的是JSON数据&#xff0c;后端该如何…

C++11中的多线程的支持

C11中的多线程的支持 千禧年以后&#xff0c;主流的芯片厂商都开始生产多核处理器&#xff0c;所以并行编程越来越重要了。在C98中根本没有自己的一套多线程编程库,它采用的是C99中的POSIX标准的pthread库中的互斥锁,来完成多线程编程。 首先来简单一个概念:原子操作,即多线程…

目标检测框架在目标跟踪中的应用

目标检测框架在目标跟踪中的应用 从SiamRPN将跟踪问题定义为one-shot detection任务之后&#xff0c;出现了大量将检测组件由于跟踪的研究。不过Siamese系列一个很大的问题在于其本质仍然是一个模板匹配问题&#xff0c;网络关注的是寻找与target相似的东西&#xff0c;而忽视…