HttpRunner3.x 安装与使用

HttpRunner3.x 安装与使用
- 安装
- 使用
- - 运行脚手架项目
  - 方式一：录制生成用例
  - - 步骤1：导出har文件
    - 步骤2：转化成测试用例文件
    - - har2case
      - hmake
    - 步骤3：执行测试用例
  - 方式二：手工编写测试用例

HttpRunner3.x 安装与使用

以下只介绍Windows下 python 方式安装和使用 HttpRunner3.x

安装

HttpRunner 存储于 PyPI, 支持通过pip命令安装，推荐安装到虚拟环境下，这样的话不同的虚拟环境可以使用不同版本的 HttpRunner，有人喜欢用 HttpRunner3.x版本的内容，有人喜欢最新版本的内容，如果嫌麻烦，可以安装HttpRunner3.x版本

pip3 install httprunner	（默认安装最新版本）
pip3 install httprunner==3.1.10	（安装HttpRunner3.x版本）

查看 HttpRunner 版本：httprunner -V 或 hrun -V

启动虚拟环境，执行命令hrun -V，若显示版本号，则说明安装成功

查看可以使用的功能选项：httprunner -h

安装HttpRunner3.x后，以下5个命令会写入系统环境变量配置，不需要下载编译产物和配置相关内容了，使用hrun指令即可。

httprunner ：主命令，用于所有功能。

	hrun ：指令 httprunner run 的别名，用于运行YAML/JSON/Pytest 测试用例。

	hmake : 指令 httprunner make 的别名，将YAML/JSON用例转换成pytest用例。

	har2case ：指令 httprunner har2case 的别名，将HAR文件转换成 YAML/JSON 用例。

	locust : 利用locust 运行性能测试。locust 是一个单独的命令， locust 运行开始阶段时，monkey patch ssl避免递归错误

使用

运行脚手架项目

使用命令hrun startproject demo新增一个Httprunner项目，命名为demo

demo
├── .env							环境配置文件，存储项目环境变量，通常用于存储项目敏感信息
├── .gitignore						上传git忽略文件
├── debugtalk.py					自定义函数辅助实现业务逻辑测试py文件
├── har								har文件目录
├── logs							日志文件目录
├── reports							报告文件目录		
└── testcases						测试用例文件目录
    ├── demo_testcase_ref.yml		测试用例模板文件
    └── demo_testcase_request.yml	测试用例模板文件

脚手架项目有两个自带的测试用例模板文件：demo_testcase_ref.yml和demo_testcase_request.yml，根据模板稍作修改后，执行命令hrun demo运行，若命令运行成功，则说明Python版本及Httprunner依赖包没有冲突，可正常使用。若产生报错情况，则需要根据报错信息更新依赖包或下载更新的Python版本

方式一：录制生成用例

步骤1：导出har文件

通过fiddler/Charles等抓包工具进行抓包，生成har文件

在这里插入图片描述

fiddler点击File > Export Sessions > Selected Sessions > ，选择httparchive v1.2格式，导出文件到项目目录的har目录下
在这里插入图片描述

步骤2：转化成测试用例文件

har2case

HttpRunner3.x 使用 httprunner har2case 指令将 HAR 包转换为 JSON/YAML/pytest 测试用例（仅输入har2case即可，可不用带httprunner）

用法:

 har2case [-h] [-2y] [-2j] [--filter FILTER]
                         [--exclude EXCLUDE]
                         [har_source_file]
 optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -2y, --to-yml, --to-yaml
                        转换成YAML格式，如果未指定，默认转未pytest格式。
  -2j, --to-json        转换成JSON格式，如果未指定，默认转未pytest格式。
  --filter FILTER       指定过滤关键词, 只转换过滤器包含的URL。
  --exclude EXCLUDE     指定排除关键词, 包含排除关键脆的URL不会被转换, 多个关键词可以用'|'隔开。

示例：

har2case xxx.har		将HAR文件默认转换成pytest
har2case -2y xxx.har	将HAR文件转换成YML文件
har2case --to-yaml xxx.har	将HAR文件转换成YAML文件
har2case -2j xxx.har	将HAR文件转换成Json文件
har2case --to-json xxx.har	将HAR文件转换成Json文件

执行命令 har2case -2y .\har\testlogin.har，将har目录下的testlogin.har文件转化成testlogin.yml文件

目前使用 httprunner har2case 指令只能将HAR 包转换的测试用例文件输出到har目录下，没有输出文件到其他目录的指令

hmake

httprunner make 指令（hmake）将 JSON/YAML 测试用例转换为 pytest 形态

用法:

 httprunner make [-h] [testcase_path [testcase_path ...]]

  testcase_path  Specify YAML/JSON testcase file/folder path 
  				 可以是 JSON/YAML 测试用例文件，也可以是文件目录

示例：

hmake .\har\testlogin.yml		将testlogin.yml文件转换成pytest文件
hmake .\har						将HAR目录下所有JSON/YAML文件转化成pytest文件

转化成pytest文件后，文件名会加上_test，将testlogin.yml文件转换成pytest文件，会将testlogin_test.py文件输出到har目录下

步骤3：执行测试用例

JSON/YAML类型的测试用例文件，HttpRunner3.x 使用hrun命令执行

hrun xxx.json			执行json格式的测试用例
hrun xxx.yaml			执行yaml格式的测试用例

使用hrun命令执行JSON/YAML类型的测试用例文件，Httprunner会先在JSON/YAML文件所在目录先生成pytest文件，通过执行pytest文件进行接口测试

> hmake .\har\testlogin.yml

2022-12-18 13:43:30.416 | INFO     | httprunner.make:__make:504 - make path: F:\HrunPro\demo\.\har\testlogin.yml
2022-12-18 13:43:30.435 | INFO     | httprunner.compat:ensure_testcase_v3:219 - ensure compatibility with testcase format v2
2022-12-18 13:43:30.439 | INFO     | httprunner.loader:load_dot_env_file:118 - Loading environment variables from F:\HrunPro\demo\.env
2022-12-18 13:43:30.447 | INFO     | httprunner.make:make_testcase:341 - start to make testcase: F:\HrunPro\demo\.\har\testlogin.yml
2022-12-18 13:43:30.449 | INFO     | httprunner.make:make_testcase:434 - generated testcase: F:\HrunPro\demo\.\har\testlogin_test.py
2022-12-18 13:43:30.451 | INFO     | httprunner.make:format_pytest_with_black:162 - format pytest cases with black ...
reformatted F:\HrunPro\demo\har\testlogin_test.py
All done! ✨ 🍰 ✨
1 file reformatted.

用例执行结束，会在logs目录下生成日志文件，执行接口请求信息和结果，都会在日志文件中展示

测试无误的测试用例文件（json/yaml/pytest），可以放到testcases目录下,使用hrun命令统一执行

执行指定目录下的用例

hrun testcases				执行testcases目录下所有测试用例

方式二：手工编写测试用例

pytest 、 YAML 和 JSON 格式的测试用例完全等价，包含的信息内容也完全相同。

在httprunner中，测试用例组织主要基于三个概念：

测试用例集(testsuite)：对应一个YAML/JSON/Python文件，包含单个或多个测试用例文件。通俗来将，测试用例集就是「一堆」测试用例。对应地，HttpRunner 除了支持指定单个文件来运行某一测试用例，也支持指定多个文件或指定文件夹来运行一整个测试用例集
测试用例(testcase)：对应一个YAML/JSON/Python文件，包含单个或多个测试步骤。
测试步骤(teststep)：对应YAML/JSON/Python中 teststeps 下的一个节点，描述单次接口测试的全部内容，包括发起接口请求、解析响应结果、检验结果等。

pytest 、 YAML 和 JSON 格式的测试用例，用例结构整体结构都包含两部分：

config：每个测试用例都必须有config部分，作为整个测试用例的全局配置项，用于配置用例
teststeps：包含测试步骤相关信息，测试用例存在顺序关系，运行时将从前往后依次运行各个测试步骤，其中步骤可以引用其他测试用例

用例配置项（config）名称	含义
name（必填）	用例名称描述，将在log和报告中展示
verify（非必填）	客户端是否进行 SSL 校验（todo）
base_url（非必填）	测试用例中的通用Host，例如https://httprunner.com，若base_url被指定，测试步骤中的url只能写相对路径
headers（非必填）	定义测试用例级别的请求头
environs（非必填）	配置环境变量（如果未指定则会从 .env 文件导入）
variables（非必填）	定义的全局变量，作用域为整个用例，每个测试步骤都可以引用config variables。测试步骤中的 step variables 优先级高于 config variables
parameters（非必填）	全局参数，用于实现数据化驱动，作用域为整个用例
parameters_setting（非必填）	配置参数驱动的具体策略
think_time（非必填）	配置思考时间的具体策略、超时时间限制等
websocket（非必填）	配置 WebSocket 断开重连的最大次数和间隔等（todo）
export（非必填）	导出当前测试用例中的变量
weight（非必填）	性能测试过程中，分配给当前测试用例的虚拟用户权重
path（非必填）	当前测试用例所在路径（通常不需要手工填写）

测试步骤类型	含义	适用的测试步骤
name（必填）	用例步骤描述，将在log和报告中展示
request（必填）	用于发起 HTTP 请求的步骤类型，包含method、url、params、headers、cookies等请求信息（method和url必填）
api（非必填）	用于引用 API 的步骤类型
testcase（非必填）	用于引用其他测试用例的步骤类型
transaction（非必填）	用于定义一个事务
rendezvous（非必填）	集合点
think_time（非必填）	思考时间
websocket（非必填）	用于发起 WebSocket 请求的步骤类型
variables（非必填）	局部变量	通用
setup_hooks（非必填）	前置函数	request/api/websocket
teardown_hooks（非必填）	后置函数	request/api/websocket
extract（非必填）	变量提取。参数提取格式，变量名: body.属性名，指从响应体body里提取属性的值	request/api/websocket
validate（非必填）	结果校验	request/api/websocket
export（非必填）	导出变量	testcase

test.yaml

config:
    name: classinfo
    variables: {}
    verify: false
teststeps:
    - name: "getclass"
      request:
        method: GET
        url: http://127.0.0.1:8080/api/mgr/sq_mgr/
        params:
            action: list_course
            pagenum: "1"
            pagesize: "20"
        headers:
            Accept: application/json, text/plain, */*
            Accept-Encoding: gzip, deflate, br
            Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9
            Connection: keep-alive
            Host: 127.0.0.1:8080
            Referer: http://127.0.0.1:8080/mgr/ps/mgr/index.html
            User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36
            X-CSRFToken: ABjPB9CYXuc0dPy8Wu2hJppDVu1sdhWRrfoWPBM7DimSrMtkHVUAoNAXeWqOIh0d
        cookies:
            csrftoken: ABjPB9CYXuc0dPy8Wu2hJppDVu1sdhWRrfoWPBM7DimSrMtkHVUAoNAXeWqOIh0d
            sessionid: b1g42w3ynatxpphy0fhahpdi7g4pn2vg
      extract: 
      	  msg: body.msg
      	  cookie: header.Set-Cookie
      validate:
        - check: status_code
          assert: equals
          expect: 200
          msg: assert response status code
        - eq: ["body.msg","成功"]

test.json

{
    "config": {
        "name": "classinfo"
    },
    "teststeps": [
        {
            "name": "getclass",
            "request": {
                "method": "GET",
                "url": "http://127.0.0.1:8080/api/mgr/sq_mgr/",
                "params": {
                    "action": "list_course",
                    "pagenum": "1",
                    "pagesize": "20"
                },
                "headers": {
                    "Accept": "application/json, text/plain, */*",
                    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
                    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
                    "Connection": "keep-alive",
                    "Host": "127.0.0.1:8080",
                    "Referer": "http://127.0.0.1:8080/mgr/ps/mgr/index.html",
                    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36",
                    "X-CSRFToken": "ABjPB9CYXuc0dPy8Wu2hJppDVu1sdhWRrfoWPBM7DimSrMtkHVUAoNAXeWqOIh0d",
                    "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\""
                },
                "cookies": {
                    "csrftoken": "ABjPB9CYXuc0dPy8Wu2hJppDVu1sdhWRrfoWPBM7DimSrMtkHVUAoNAXeWqOIh0d",
                    "sessionid": "b1g42w3ynatxpphy0fhahpdi7g4pn2vg"
                }
            },
            "validate": [
                {
                    "check": "status_code",
                    "assert": "equals",
                    "expect": 200,
                    "msg": "assert response status code"
                },
                {
                    "check": "body.msg",
                    "assert": "equals",
                    "expect": "成功",
                    "msg": "assert response body msg"
                }
            ]
        }
    ]
}

YAML 和 JSON 是两种常用的定义结构化数据的格式，YAML 与 JSON 各有优劣，用户在编写测试用例的时可以根据自己的喜好和使用场景来进行选择，不过二者具有较强的相似性：

编写风格：YAML 必须使用空格来表示缩进，并且对空格具体数量没有要求，只需要相同层级左侧对齐即可，这种缩进风格简洁且易于阅读，针对同一测试用例，YAML 文件的篇幅通常要比带缩进的 JSON 文件简短很多，用户可以较快地把握整体结构，但是对于手动编写 YAML 测试用例的场景而言，则需要重点注意相同层级左侧对齐，否则很容易导致测试用例的加载错误。JSON 的编写风格则是频繁地使用 {} [] 和 “"，对缩进并没有严格要求（习惯上还是采用良好的缩进风格来便于阅读），正是由于额外的符号过多，容易降低阅读和手工编写上的体验
功能多样性：在功能方面，YAML 是 JSON 的超集，YAML 有许多 JSON 缺乏的附加功能，包括注释、可扩展数据类型、关系锚、不带引号的字符串等等，尤其是添加注释的功能在编写测试用例供他人阅读时尤为实用，而 JSON 只支持数值、字符串、布尔值、数组、对象和空值六种数据类型。
解析效率：与 YAML 相比，JSON 对机器来说更容易解析，序列化/反序列化的速度更快