pytest参数化 - 技术栈

一、@pytest.mark.parametrize介绍

bash 复制代码

@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None)

参数说明：
argnames: 一个或多个参数名，用逗号分隔的字符串，如"arg1,arg2,arg3"，参数名与用例入参数一致。
argvalues ：参数值，必须是列表类型；如果有多个参数，则用元组存放值，一个元组存放一组参数值，元组放在列表中。
indirect ：如果设置成True，则把传进来argnames的参数当函数执行，而不是一个参数
ids ：用例的ID，传一个字符串列表，可以标识每一个测试用例，自定义测试数据结果的显示，为了增加可读性，ids的长度需要与测试数据列表的长度一致。

bash 复制代码

@pytest.mark.parametrize("para1",[1，2，3，4，5])
@pytest.mark.parametrize("para1,para2,para3",[（a,b,c）,（1,2,3）])
@pytest.mark.parametrize("para1,para2,para3",get_list())

二、登录接口使用@pytest.mark.parametrize

1、将接口测试数据写道yaml文件中

以下为登录接口的三组数据

yaml 复制代码

-
 feature: 用户管理
 story: 登录接口
 title: USER-登录-错误密码
 request:
  method: post
  url: http://IP:81/api/login
  headers: ""
  data:
   username: [email protected]
   password: 123456
 validate: 用户名或密码错误

-
 feature: 用户管理
 story: 登录接口
 title: USER-登录-用户名错误
 request:
  method: post
  url: http://114.55.135.15:81/api/login
  headers: ""
  data:
   username: admin
   password: password
 validate: 用户名不存在！

-
 feature: 用户管理
 story: 登录接口
 title: USER-登录-成功
 request:
  method: post
  url: http://114.55.135.15:81/api/login
  headers: ""
  data:
   username: [email protected]
   password: pass123
 validate: 操作成功

2、编写读取测试用例yaml的工具类

以列表形式，返回3条数据[data1,data2,data3]

python 复制代码

import yaml

def read_yaml(path):
    with open(path,encoding="utf-8",mode='r') as f:
        value = yaml.load(f,yaml.FullLoader)
        return value

if __name__ == "__main__":
    print(read_yaml("./login_01.yaml"))

3、封装请求工具

使用RequestUtil类，作为所有请求发送的入口，可以在此类中，进入异常处理、日志监控、请求信息处理等。

类变量session，所有的请求都使用该session，可解决后续的Cookie关联问题

bash 复制代码

import requests

class RequestUtil():
    session = requests.session()

    def  send_request(self,method,url,**kwargs):
        res = RequestUtil.session.request(method,url,**kwargs)
        print(res.json())
        return res

4、测试用例类

@pytest.mark.parametrize('casedata',YamlReadUtil.read_yaml("./testcases/login_01.yaml"))

从login_01.yaml文件中读到3条测试用例，循环将3组用例数据传递给casedata。

python 复制代码

from TestPytest.testcases import YamlReadUtil
from TestPytest.testcases.RequestUtil import RequestUtil

class TestRequests():
    @pytest.mark.parametrize('casedata',YamlReadUtil.read_yaml("./testcases/login_01.yaml"))
    def test_01_login(self,casedata):
        method=casedata["request"]["method"]
        url = casedata["request"]["url"]
        data = casedata["request"]["data"]
        res = RequestUtil().send_request(method=method,url=url,data=data)
        result = jsonpath.jsonpath(res.json(),"$.message")[0]
        print(result)
        # assert casedata["validate"] == result

执行结果

三、将用例写在yaml文件的优点与问题

优点：

用例编写只用写yaml文件，不需要再编写代码

缺点：

（1）接口关联处理，如编写文章接口入参需要上一个接口返回的access_token，在yaml文件中不好提取对应值。

（2）接口需要上传文件数据，yaml文件中不能执行open函数，无法写对应的文件数据。