一、框架思想

requests+yaml+pytest+allure实现接口自动化框架。结合数据驱动和分层思想，将代码与数据分离，易维护，易上手。使用yaml编写编写测试用例，利用requests库发送请求，使用pytest管理用例，allure生成测试报告，后续可能加上CI 持续集成（Jenkins）。

数据驱动是整个框架的核心
什么是数据驱动？
在接口测试中，测试用例可能有上百条，如果将用例全部写在代码中，一旦需要修改，将会消耗大量的时间，不容易维护。所以，我们就要测试数据，或者测试用例存储到文件中，用代码读取文件获取数据，实现数据驱动。
数据驱动分为两种：
1、参数的数据驱动
2、用例的数据驱动

json	格式完备，格式死板，不能写注释
yaml	格式完备，格式简单，可注释
csv	可以使用excel编辑，文本格式方便管理
xml	格式完备，冗长复杂

二、yaml基本语法

大小写敏感
使用缩进表示层级关系
缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。
缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
yaml支持三种数据结构：
对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）
数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）
纯量（scalars）：单个的、不可再分的值

数组：
- Cat
- Dog
- Goldfish

也可写成：列表嵌套列表
-
 - Cat
 - Dog
 - Goldfish

字典与列表嵌套：
 -
  id:login_02

三、读取yaml

yaml.load和safe_load()
两者区别：
safe_load()可以解析简单的数据结构，而且比较安全，load可以解析比较复杂的数据结构，通常一般使用的最多的还是load（）

四、测试用例数据驱动

-
  id: login_01
  title: 登录成功
  url: member/login
  method: POST
  request_data: {"mobile_phone": "17866554324","pwd":"188888"}
  expect: {"code":0,"msg":"OK"}

#读取yaml

def read_yaml(self):
        with open(self.filename, encoding='utf-8') as fs:
            # 避免报警告：yaml.FullLoader
            data = yaml.load(fs, Loader=yaml.FullLoader)
            return data

五、参数化数据驱动

将测试用例部分数据进行参数化，比如用户名密码之类的数据。 然后将数据放入配置文件中

[case_data]
mobile_phone = 11111111111
pwd = 123456789

六.使用正在表达式替换参数化数据

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

正则表达式的大致匹配过程是： 1.依次拿出表达式和文本中的字符比较， 2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。 3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。 正则表达式贪婪模式：尽可能多的匹配 非贪婪模式：尽可能少的匹配

引入模块

import re
方法：
1.compile(pattern[,flag])：对正则表达式pattern进行编译，编译后比直接查找速度快
2.match(patter,string[,flag])：从字符串string的开始就匹配，若匹配成功，则返回匹配对象，否则返回None（None对象没有group()和groups()方法，不判断直接调用这两个方法，则会出现异常）
3.search(pattern,string[,flag])：从字符串中查找，若匹配成功，则返回匹配对象，否则返回None
4.findall(pattern,string[,flag])：在字符串 string 中查找正则表达式模式 pattern 的所有(非重复)出现；返回一个匹配对象的列表
5.finditer(pattern,string[, flags])b 和 findall()相同，但返回的不是列表而是迭代器；对于每个匹配，该迭代器返回一个匹配对象
6.split(pattern,string, max=0) 根据正则表达式 pattern 中的分隔符把字符 string 分割为一个列表，返回成功匹配的列表，最多分割 max 次(默认是分割所有匹配的地方)
7.sub(pattern, repl, string, max=0) 把字符串 string 中所有匹配正则表达式 pattern 的地方替换成字符串 repl,如果 max 的值没有给出， 则对所有匹配的地方进行替换
代码如下（示例）：

res=re.findall("#(.*?)#",data)

七、发送请求

使用第三方库requests 请求方式：get/post/put/delete

代码如下（示例）：

def send_request(method,url,data,header):
    if method=="POST":
        res=requests.post(url,json=data,headers=header)
    elif method=="GET":
        res = requests.post(url, params=data, headers=header)
    elif method=="PUT":
        '''
                封装put方法，uri是访问路由，params是put请求需要传递的参数，如果没有参数这里为空
                :param uri: 访问路由
                :param params: 传递参数，string类型，默认为None
                :return: 此次访问的response
        '''
        if data is not None:
            # 如果有参数，那么通过put方式访问对应的url，并将参数赋值给requests.put默认参数data
            # 返回request的Response结果，类型为requests的Response类型
            res=requests.put(url,json=data,headers=header)
        else:
            # 如果无参数，访问方式如下
            # 返回request的Response结果，类型为requests的Response类型
            res = requests.put(url)
    elif method=="DELETE":
        '''
            封装delete方法，uri是访问路由，params是delete请求需要传递的参数，如果没有参数这里为空
            :param uri: 访问路由
            :param params: 传递参数，string类型，默认为None
            :return: 此次访问的response
        '''
        if data is not None:
            # 如果有参数，那么通过put方式访问对应的url，并将参数赋值给requests.put默认参数data
            # 返回request的Response结果，类型为requests的Response类型
            res=requests.delete(url,data=data,headers=header)
        else:
            # 如果无参数，访问方式如下
            # 返回request的Response结果，类型为requests的Response类型
            res = requests.delete(url,headers=header)
    else:
        logger.info("无效的请求方式，get/post/put/delete,请查找原因！！！")
    return res
    logger.info("响应数据为{}".format(res.json))

八、pytest管理用例

为什么选择pytest，不选择unittest？
pytest特点：

简单灵活，容易上手;支持参数化; 测试用例的skip和xfail 处理;
能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做 selenium/appium等自动化测试、接口自动化测试 (pytest+requests);
pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展， 比较好 用的如 pytest-allure(完美html测试报告生成) pytest-xdist (多CPU分发)等;
可以很好的和jenkins集成;**
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

pytest框架结构：
Import pytest 类似的setup,teardown同样更灵活
模块级 (setup_module/teardown_module)
全局的，整个.py模块开始前和结束后调用一次
函数级 (setup_function/teardown_function)

只对函数用例生效（不在类内），每个函数级用例开始和结束时调用一次
类级 (setup_class/teardown_class)
　　只在类前后运行一次（在类中）。
方法级 (setup_method/teardown_methond)
　　运行在类中方法始末

类里面的（setup/teardown)：运行在调用方法的前后
类中运行顺序：setup_class>setup_method>setup>用例>teardown>teardown_method>teardown_class

pytest执行方式：
Pytest –v (最高级别信息—verbose)
pytest -v -s filename 3.Pytest-q (静默)
(输出打印)
多种执行方式
1.pytest将在当前目录及其子目录中运行test _ * .py或* test.py形 式的所有文件。
2.以test_开头的函数，以Test开头的类，以test_开头的方法。所有包 package都要有__init_.py文件。
3.Pytest可以执行unittest框架写的用例和方法
可以在pytest.ini文件中自定义要运行的测试路径、文件名、类名和方法名等。

pytest断言

mark中skip的使用：

1、不想运行部分用例

2、标记无法运行的测试用例

3、当前外部资源不可用

4、在某些版本中跳过

mark中xfail的使用

1、功能尚未实施或尚未修复，使用@pytest.mark.xfail标记，会是一个xpass，在测试报告中

自定义的标记，可以只执行部分用例

1、当回归测试，只需要执行部分用例时。

pytest中的fixture
在pytest中可以灵活使用fixture,不需要每一个用例都写fixture,写好一个只需要调用就可以
 

@pytest.fixture(scope="class")
def init():
    logger.info("=========================开始执行测试项目=========================")
    yield
    logger.info("=========================测试项目执行完毕=========================")

1.机制：与测试用例同级，或者是测试用例的父级，创建一个conftest.py文件。
2.conftest.py文件里：放所有的前置和后置。 不需要用例.py文件主动引入conftest文件。
3.定义一个函数：包含前置操作+后置操作。
4.把函数声明为fixture :在函数前面加上 @pytest.fixture(作用级别=默认为function)
5.fixture的定义。
　　如果有返回值，那么写在yield后面。（yield的作用就相当于return）
　 在测试用例当中，调用有返回值的fixture函数时，函数名称就是代表返回值。
　 在测试用例当中，函数名称作为用例的参数即可。
 

@pytest.mark.sign
@allure.epic("测试项目")
@allure.feature("登录模块")
@pytest.mark.usefixtures("init")
class Test_Login:
    @pytest.mark.parametrize("case",cases)
    def test_login(self,case):
        res=send_request(case["method"],case["url"],json.loads(case["request_data"]))
        expect=json.loads(case["expect"])
        logger.info("期望结果为{}".format(expect))
        logger.info("响应结果为:{}".format(res.json()))
        if expect:
            try:
                assert res.json()["code"]==expect["code"]
            except Exception as e:
                logger.info("断言失败")
                raise
            return res

进阶方法：conftest中定义多个fixture，一个fixture可以是另一个fixture的前后置，期间还是用yield隔开前后置

参数化与数据驱动框架实现
使用@pytest.mark.parametrize(“case”,cases)实现参数化
当每个测试用例需要不同的测试数据是，可以直接获取

调整测试用例的执行顺序
比如：添加功能模块的用例要先执行，删除功能模块的用例要后执行，可以使用第三方插件
pip install pytest-ordering
在测试方法上加上装饰器：@pytest.mark.last (—最后一个执行) @pytest.mark.run(order=1) (第几个执行)

多线程并行与分布式执行
当用例数量太多时，可以考虑多线程并行，分布式执行
插件：pip3 install pytest-xdist
多个cpu执行，pytest -n 3
 

import pytest
import time

@pytest.mark.parametrize('x',list(range(10)))
def test_somethins(x):
    time.sleep(1)

pytest -v -s -n 5 test_xsdist.py  ----一次执行5个

 九、allure测试报告

 定制化测试报告
Feature: 标注主要功能模块
Story: 标注Features功能模块下的分支功能
Severity: 标注测试用例的重要级别
Step: 标注测试用例的重要步骤
Issue和TestCase: 标注Issue、Case，可加入URL

上述组合框架可以快速简单的实现相应的接口测试，简单上手快，同学们可以亲手实验一下。