simple-pytest 框架使用指南

小生测试2024-02-27 12:16

simple-pytest 框架使用指南

一、框架介绍

简介

simple-pytest 框架主要参考了httprunner的yaml数据驱动部分设计思路，是基于 Pytest + Pytest-html+ Log + Yaml + Mysql 实现的简易版接口自动化框架。与httprunner不同的是，httprunner是个封装好的工具包，simple-pytest 是半封装的脚本，目的是让用户自己更容易学习Pytest工具，理解框架设计。

框架理念：

1、一个yaml就是一个接口，包含了接口的请求，断言等信息。

2、脚本执行使用pytest+python代码做逻辑处理，更加方便喜欢写代码的同学

3、让新手同学更加全面的理解pytest框架

4、为了

在学这个框架前，必备的一点常识是：

1、python基础语法

2、pytest基础包括用例执行，夹具使用等

框架地址

gitee: https://gitee.com/itestxs/simple-pytest

二、实现功能

  • yaml数据驱动：实现数据驱动隔离
  • 用例标签：在py脚本中可以通过case_tag做用例过滤
  • 全局变量池：实现接口之间的关联取值
  • 多断言：支持==，!=等多种断言，支持jsonpath的取值方式
  • sql数据库断言: 直接在yaml测试用例中写入查询的sql即可断言，无需编写代码
  • 自动生成用例代码: 在yaml文件中填写好测试用例, 可以转换为py脚本。

三、目录结构

- config ====>> 项目配置文件redis，mysql等
- data ====>> 测试数据文件管理
- logs ====>> 日志记录
- reports ====>> 结果报告，包括html
- test_cases ====>> 测试用例 
    ├── confset.py ====>> 测试夹具
- utils ====>> 各种工具类
    ├── assertion ====>>  断言工具
- pytest.ini ====>> pytest配置文件
- conftest.py ====>> 全局夹具配置
- requirements.txt ====>> 相关依赖包文件
- run.py ====>> 执行用例入口文件

四、依赖库

requests==2.28.1
jsonpath==0.82
fastapi==0.88.0
pymysql==1.0.2
pyyaml==5.4.1
pytest==7.4.3
pytest-html==4.1.1
py==1.11.0

五、启动方式

1、先安装pip install requirements.txt

2、启用utils下的shopping_mock模块

3、运行run.py文件，然后，查看report的结果报告即可。

六、使用教程

1、快速开始

1.1、创建用例：

在data目录下创建yaml文件

主要的字段格式如下：
title ：接口名字
base_url ：域名地址，不填则默认取得setting的BASE_URL，如果填写了，则直接获取填写的
path ：接口请求地址
method ：请求方法
request_data ：统一的请求参数，比如headers
cases ：测试用例集合
case_name ：测试用例名字，支持多个case_name年编写
case_tag ：支持参数avl、dis、only 不填则为avl。其中avl就是可用的意思，dis不可用，only是代表只有当前用例生效。如果只传入only，则其他用例则不被执行，优先级是only>dis>avl。也可以自定义打tag
json ：接口的请求体，可以直接输入字典格式（自动生成的用例不是字典格式）。请注意yaml的格式
params ：接口的url请求参数。（待补充用例）
assert ：断言，status_code是断言请求状态码。$.data是jsonpath的表达式，目前仅支持改表达式写法。目前支持的断言方式请在assert_type.py里查看包含，大于、不等于、等于一系列判断
sql ：该case关联的sql，可以将该sql用来做前置还是以及后置
extract_sql ：提起该sql的返回内容的某个字段存在变量池中，$.id 也是jsonpath表达式
assert_sql：sql的断言，用法同assert

yaml 模板用例如下：

title: "查询商品"
base_url: $config{BASE_URL}
path: /items
method: GET
request_data:
  headers:
    Content-Type: application/json
    token: $global{token}

cases:
  - case_name: "搜索-正常"
    # case_tag 支持参数avl、dis、only 不填则为avl，如果只传入only，则所有case 只会返回only的数据，也可以自定义打tag
    case_tag: avl
    assert:
      - eq: [ status_code, 200 ]
      - ne: [ $.data, "" ]
    sql: select * from projectInfo where project="bm-scm"
    extract_sql:
      id: $.id
    assert_sql:
      - eq: [ $.id, 1 ]
  - case_name: "搜索-超出范围"
    case_tag: avl
    params: "page=2&limit=10"
    assert:
      - eq: [ status_code, 200 ]
      - eq: [ $.data, [] ]

# login.yaml
title: "登录"
path: /login
method: POST
request_data:
  headers:
    Content-Type: application/json

cases:
  - case_name: "登录-正常"
    # case_tag 支持参数avl、dis、only 不填则为avl，如果只传入only，则所有case 只会返回only的数据，也可以自定义打tag
    case_tag: avl
    json: {"username": "user1", "password": "password1"}
    extract:
      token: $.token
    assert:
      - eq: [status_code, 200]
      - ne: [$.token, ""]


  - case_name: "登录-用户名为空"
    case_tag: avl
    json: { "username": "", "password": "password1" }
    assert:
      - eq: [status_code, 401]
      - eq: [$.detail, "Invalid username or password"]

1.2、生成py文件

在utils目录下的yaml_to_py文件main修改，yaml_to_pys批量转换整个data文件夹下的yaml文件，yaml_to_py转换指定的yaml文件，参数，cover代表是否覆盖，传入true，则会覆盖你现有的。

if __name__ == '__main__':
    yaml_to_pys()
    # yaml_to_py("login.yaml")

case_datas 为自动获取测试用例集，可以通过get_case_data(case_tag="tag")中的case_tag去过滤特定标签用例。

1.3、运行脚本

1.3.1 单个脚本运行

每个执行py脚本都可直接右击执行

1.3.2 全部运行

点击运行run文件，可以通过testenv 参数指定获取哪个环境的配置。

1.4 报告查看

如果是单个配置，则直接在当前test_cases目录下就可以看到，如果是run脚本执行，则报告统一放在reports

目前的报告格式是pytest-html。如果要用allure，则可以自己修改使用。

2、功能介绍

2.1、单个接口http请求与断言

    response = HttpRequest.simple_request(case_data)
    Assert(response, case_data.get("assert")).assert_util

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import pytest

from utils.assertion.assert_util import Assert
from utils.http_request import HttpRequest
from utils.read_file_data import ReadFileData


class TestLogin():
    case_datas = ReadFileData("login.yaml").get_case_data()  # get_case_data("tag") 自定义tag输入

    @pytest.mark.parametrize('case_data', case_datas, ids=generate_ids(case_datas))
    def test_login(self, case_data):
        response = HttpRequest.simple_request(case_data)
        Assert(response, case_data.get("assert")).assert_util


if __name__ == '__main__':
    pytest.main(["test_login.py"])

2.2、长链路业务http请求与断言

该功能是添加购车然后付款的流程。 彼此之间有接口依赖问题，通常解决依赖问题有两种

  • 第一种：使用框架自带的merge_cases_data函数
    test_data = merge_cases_data(add_carts_data, order_pays_data) # 将多个用例合并。merge_cases_data 是依赖接口合并，有两个默认规则，如果两个接口用例数一样多的，如[x,y],[A,B]那用例合并后结果就是[x,A] ,[y,B]，如果两个接口用例数不一样，如[x] [A,B]那结果就是[x,A],[x,B]，如[x,y] [A]那结果就是[x,A],[y,A]。

  • 第二种：自己编写代码逻辑。
    每个yaml就是一个接口。获取每个yaml的接口数据，然后获取用例后if else逻辑。如果接口之前有变量依赖，请借助全局变量去取。

    import pytest

    from utils.assertion.assert_util import Assert
    from utils.http_request import HttpRequest
    from utils.merge_cases import merge_cases_data, generate_ids
    from utils.read_file_data import ReadFileData

    class TestAddPay():
    add_carts_data = ReadFileData("add_carts.yaml").get_case_data() # get_case_data("tag") 自定义tag输入

      order_pays_data = ReadFileData("order_pays.yaml").get_case_data()

  test_data = merge_cases_data(add_carts_data, order_pays_data) # 将多个用例合并
  print("testdata",test_data)
  @pytest.mark.parametrize('add_carts_data,order_pays_data', test_data, ids=generate_ids(test_data,"merge"))
  def test_add_pay(self, add_carts_data, order_pays_data):
      add_carts_response = HttpRequest.simple_request(add_carts_data)
      # print(add_carts_response.json())
      Assert(add_carts_response, add_carts_data.get("assert")).assert_util

      order_pays_response = HttpRequest.simple_request(order_pays_data)
      # print(order_pays_response.json())
      Assert(order_pays_response, order_pays_data.get("assert")).assert_util

    if name == 'main':
    pytest.main(["test_add_pay.py"])

2.3、数据库断言

需要提前在config配置settings的MYSQL_CONFIG参数

data = SqlRequest.sql_request(case_data)
Assert(data, case_data.get("assert_sql")).sql_assert_util

如果要讲数据库字段提取出来，则写在

GlobalVars.update_global_vars(key="data", value=data) # 将参数手动添加到公共变量中

import json

import pytest

from utils.assertion.assert_util import Assert
from utils.global_vars import GlobalVars
from utils.http_request import HttpRequest
from utils.read_file_data import ReadFileData
from utils.sql_reqeust import SqlRequest


class TestSearch():
   case_datas = ReadFileData("search_items.yaml").get_case_data()  # get_case_data("tag") 自定义tag输入
   print(case_datas)

   @pytest.mark.parametrize('case_data', case_datas, ids=generate_ids(case_datas))
   def test_search_items(self, case_data):
       response = HttpRequest.simple_request(case_data)
       print(response.json())
       Assert(response, case_data.get("assert")).assert_util

       # demo1-数据库断言写法
       # from utils.mysql_manager import db # 注意一定要在测试用例中引用，要不然会连接不上数据库
       # data = db.select_db('select * from projectInfo where project="bm-scm"')
       # print("data",data)
       # GlobalVars.update_global_vars(key="data", value=data) # 将参数手动添加到公共变量中
       # assert data["id"] == 1

       # demo2-数据库断言写法
       data = SqlRequest.sql_request(case_data)
       print("data", data)
       GlobalVars.update_global_vars(key="data", value=data) # 将参数手动添加到公共变量中
       Assert(data, case_data.get("assert_sql")).sql_assert_util


if __name__ == '__main__':
   pytest.main(["test_search_items.py"])

2.4、变量设置

主要的变量有两种，一个是全局变量，主要是接口数据库字段等值的传参使用。一个是配置变量，拿去配置里的信息。

2.4.1、全局变量

使用用法：使用$global{}关键字获取

$global{token}

以上例子是获取全局变量中token的变量
注意：全局变量如果命名重复会导致值被替换，请使用不同的变量名。

2.4.2 系统配置变量

配置变量获取的是config里的setting值，启动的时候，会自动获取当前环境的配置

$config{BASE_URL}

2.5 前后置处理

目前前后置处理由用户自己处理，较为常用的用法是，使用pytest的夹具功能

2.6 环境配置切换

使用testenv参数即可切换生产以及测试环境的配置。默认不填的情况下，使用的是测试环境的配置。配置读取的是settings里的信息

2.7 文件读取

read_file_data提供函数，支持读取json、yaml、csv、txt等文件

2.8 通知

在config settings下配置project、feishu_key信息，运行run脚本，即可发送飞书通知，注意只有运行run脚本才可以发送飞书通知

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