本框架主要是基于 Python + pytest + allure + log + yaml + mysql + redis + 钉钉通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架。
项目参与者: 卓然
技术支持联系:mashang-zz备注111
个人博客地址: [https://blog.csdn.net/ZangKang1)
如果对您有帮助，请个一个一键三连
2025年全网最牛最全面的pytest接口自动化测试框架入门到精通！
前言
框架主要使用 python 语言编写，结合 pytest 进行二次开发，用户仅需要在 yaml 文件中编写测试用例， 编写成功之后，会自动生成 pytest 的代码，零基础代码小白，也可以操作。
本框架支持多业务接口依赖，多进程执行，mysql 数据库断言和 接口响应断言，并且用例直接在yaml文件中维护，无需编写业务代码， 接口pytest框架生成allure报告，并且发送 企业微信通知/ 钉钉通知/ 邮箱通知/ 飞书通知，灵活配置。
实现功能
测试数据隔离, 实现数据驱动
支持多接口数据依赖: 如A接口需要同时依赖B、C接口的响应数据作为参数
数据库断言: 直接在测试用例中写入查询的sql即可断言，无需编写代码
动态多断言: 如接口需要同时校验响应数据和sql校验，支持多场景断言
自动生成用例代码: 测试人员在yaml文件中填写好测试用例, 程序可以直接生成用例代码，纯小白也能使用
代理录制: 支持代理录制，生成yaml格式的测试用例
统计接口的运行时长: 拓展功能，订制开关，可以决定是否需要使用
日志模块: 打印每个接口的日志信息，同样订制了开关，可以决定是否需要打印日志
钉钉、企业微信通知: 支持多种通知场景，执行成功之后，可选择发送钉钉、或者企业微信、邮箱通知
自定义拓展字段: 如用例中需要生成的随机数据，可直接调用
多线程执行
目录结构
├── Cache // 存放缓存文件
├── common // 配置
│ ├── conf.yaml // 公共配置
│ ├── setting.py // 环境路径存放区域
├── data // 测试用例数据
├── Enums // 枚举层，用于存放项目中所需的枚举
├── File // 上传文件接口所需的文件存放区域
├── log // 日志层
├── report // 测试报告层
├── test_case // 测试用例代码
├── utils // 工具类
│ └── assertUtils // 断言
│ └── assertUtils.py
│ └── cacheUtils // 缓存处理模块
│ └── cacheControl.py
│ └── redisControl.py
│ └── logUtils // 日志处理模块
│ └── logControl.py
│ └── logDecoratrol.py // 日志装饰器
│ └── runTimeDecoratrol.py // 统计用例执行时长装饰器
│ └── mysqlUtils // 数据库模块
│ └── get_sql_data.py
│ └── mysqlControl.py
│ └── noticUtils // 通知模块
│ └── dingtalkControl.py // 钉钉通知
│ └── feishuControl.py // 飞书通知
│ └── sendmailControl.py // 邮箱通知
│ └── weChatSendControl.py // 企业微信通知
│ └── otherUtils // 其他工具类
│ └── allureDate // allure封装
│ └── allure_report_data.py // allure报告数据清洗
│ └── allure_tools.py // allure 方法封装
│ └── error_case_excel.py // 收集allure异常用例，生成excel测试报告
│ └── localIpControl.py // 获取本地IP
│ └── threadControl.py // 定时器类
│ └── readFilesUtils // 文件操作
│ └── caseAutomaticControl.py // 自动生成测试代码
│ └── clean_files.py // 清理文件
│ └── excelControl.py // 读写excel
│ └── get_all_files_path.py // 获取所有文件路径
│ └── get_yaml_data_analysis.py // yaml用例数据清洗
│ └── regularControl.py // 正则
│ └── yamlControl.py // yaml文件读写
│ └── recordingUtils // 代理录制
│ └── mitmproxyContorl.py
│ └── requestsUtils
│ └── dependentCase.py // 数据依赖处理
│ └── requestControl.py // 请求封装
│ └── timeUtils
├── Readme.md // help
├── pytest.ini
├── run.py // 运行入口
AI生成项目
依赖库
allure-pytest==2.9.45
allure-python-commons==2.9.45
atomicwrites==1.4.0
attrs==21.2.0
certifi==2021.10.8
cffi==1.15.0
charset-normalizer==2.0.7
colorama==0.4.4
colorlog==6.6.0
cryptography==36.0.0
DingtalkChatbot==1.5.3
execnet==1.9.0
Faker==9.8.3
idna==3.3
iniconfig==1.1.1
jsonpath==0.82
packaging==21.3
pluggy==1.0.0
py==1.11.0
pycparser==2.21
PyMySQL==1.0.2
pyOpenSSL==21.0.0
pyparsing==3.0.6
pytest==6.2.5
pytest-forked==1.3.0
pytest-xdist==2.4.0
python-dateutil==2.8.2
PyYAML==6.0
requests==2.26.0
six==1.16.0
text-unidecode==1.3
toml==0.10.2
urllib3==1.26.7
xlrd==2.0.1
xlutils==2.0.0
xlwt==1.3.0
AI生成项目
安装教程
首先，执行本框架之后，需要搭建好 python、jdk、 allure环境
搭建python教程：[https://www.runoob.com/python3/python3-install.html)
搭建jdk环境：[https://blog.csdn.net/R_Y_Fren/article/details/120438636)
安装allure：[https://blog.csdn.net/ZangKang1/article/details/122345472)
如上环境如都搭建好，则安装本框架的所有第三方库依赖，执行如下命令
pip3 install -r requirements.txt
AI生成项目
如果在安装过程中出现如下 Could not find a version 类似的异常， 不用担心，可能是因为你安装的python环境 版本和我不一致导致的，直接 pip install 库名称，不指定版本安装就可以了。
如上方截图说没有找到 asgiref==3.5.1,报错的意思是，没有找到3.5.1这个版本，那么直接控制台输入 pip3 install asgiref 进行安装即可
接口文档
这里非常感谢一位安卓的朋友，给我推荐了开源的接口文件，框架中会针对开源接口中的登录、个人信息、收藏（新增、查看、修改、删除）等功能，编写结果自动化案例 下方是接口文档地址，大家可以自行查看（因为开源的接口，里面有些逻辑性的功能，如修改被删除的网址接口并没有过多的做判断， 因此用例中只写了一些基础的场景，仅供大家参考。） https://wanandroid.com/blog/show/2
如何创建用例
创建用例步骤
1、在data文件夹下方创建相关的yaml用例
2、写完之后，需要执行 utils\readFilesUtils\caseAutomaticControl.py 这个文件，生成自动化代码
3、执行caseAutomaticControl.py文件之后，会发现，在test_case层新增该条用例的对应代码，可直接执行该用例调试
4、当所有接口都编写好之后，可以直接运行run.py主程序，执行所有自动化接口
下面我们来看一下，如何创建用例
用例中相关字段的介绍
上方截图，就是一个用例中需要维护的相关字段，下面我会对每个字段的作用，做出解释。
如何发送get请求
上方了解了用例的数据结构之后，下面我们开始编写第一个get请求方式的接口。 首先，开始编写项目之后，我们在 conf.yaml 中配置项目的域名
域名配置好之后，我们来编写测试用例，在 data 文件下面，创建一个名称为 collect_tool_list.yaml 的用例文件，请求/lg/collect/usertools/json这个收藏网址列表接口，所有接口的详细信息，可以在接口文档中查看，下方不在做赘述
接口文档：https://wanandroid.com/blog/show/2
公共参数
case_common:
allureEpic: 开发平台接口
allureFeature: 收藏模块
allureStory: 收藏网址列表接口
collect_tool_list_01:
host: ${{host()}}
url: /lg/collect/usertools/json
method: GET
detail: 查看收藏网址列表接口
headers:
Content-Type: multipart/form-data;
这里cookie的值，写的是存入缓存的名称
cookie: login_cookie
请求的数据，是 params 还是 json、或者file、data
requestType: data
是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
pageNum: 1
pageSize: 10
是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
dependence_case: False
依赖的数据
dependence_case_data:
assert:
断言接口状态码
errorCode:
jsonpath: $.errorCode
type: ==
value: 0
AssertType:
sql:
AI生成项目
get请求我们 requestType 写的是 params ，这样发送请求时，我们会将请求参数拼接中url中，最终像服务端发送请求的地址格式会为：
如: ${{host()}}/lg/collect/usertools/json?pageNum=1&pageSize=10
AI生成项目
如何发送post请求
公共参数
case_common:
allureEpic: 开发平台接口
allureFeature: 收藏模块
allureStory: 收藏网址接口
collect_addtool_01:
host: ${{host()}}
url: /lg/collect/addtool/json
method: POST
detail: 新增收藏网址接口
headers:
Content-Type: multipart/form-data;
这里cookie的值，写的是存入缓存的名称
cookie: login_cookie
请求的数据，是 params 还是 json、或者file、data
requestType: data
是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
name: 自动化生成收藏网址${{random_int()}}
link: https://gitee.com/yu_xiao_qi/pytest-auto-api2
是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
dependence_case: False
依赖的数据
dependence_case_data:
assert:
断言接口状态码
errorCode:
jsonpath: $.errorCode
type: ==
value: 0
AssertType:
sql:
AI生成项目
这里post请求，我们需要请求的数据格式是json格式的，那么requestType 则填写为json格式。 包括 PUT/DELETE/HEAD 请求的数据格式都是一样的，唯一不同的就是需要配置 reuqestType， 如果需要请求的参数是json格式，则requestType我们就填写json，如果是url拼接的形式，我们就填写 params
如何测试上传文件接口
首先，我们将所有需要测试的文件，全部都放在 files 文件夹中
requestType: file
是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
file:
file_name: 排入水体名.png
AI生成项目
在yaml文件中，我们需要注意两个地方，主要是用例中的requestType、和 filename 字段： 1、requestType: 上传文件，我们需要更改成 file 2、file: 如果是文件上传的话，就不需要要有file，然后我们上传的文件写在file下方 3、file_name: 首先，这个file_name是我们公司接口定义的上传文件的参数，排入水体名.png 这个是我们放在Files这个文件夹下方的文件名称 程序在执行的时候，会判断如果你的requestType为 file的时候，则会去执行file下方的参数，然后取到文件名称直接去执行用例
上传文件接口，即需要上传文件，又需要上传其他参数
requestType: file
是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
file:
file_name: 排入水体名.png
data:
is_upload: 0
params:
collect: false
AI生成项目
上方的这个案例，请求参数即上传了文件，又上传了其他参数
1、file： 这里下方上传的是文件参数
2、data： 这个data下方是该接口，除了文件参数，还需要上传其他的参数，这个参数会以json的方式传给服务端（如果没有其他参数，可以不用写这个）
3、params： 这个是除了文件参数以外的，上传的其他参数，这个参数是拼接在url后方的
为了方便大家理解，上方将该参数，以postman的形式上传
多业务逻辑，如何编写测试用例
多业务这一块，我们拿个简单的例子举例，比如登录场景，在登陆之前，我们需要先获取到验证码。
首先，我们先创建一个 get_send_sms_code.yaml 的文件，编写一条发送验证码的用例
公共参数
case_common:
allureEpic: 盲盒APP
allureFeature: 登录模块
allureStory: 获取登录验证码
send_sms_code_01:
host: ${{host()}}
url: /mobile/sendSmsCode
method: POST
detail: 正常获取登录验证码
headers:
appId: '23132'
masterAppId: masterAppId
Content-Type: application/json;charset=UTF-8
请求的数据，是 params 还是 json、或者file
requestType: json
是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
phoneNumber: "180****9278"
是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
dependence_case: False
依赖的数据
dependence_case_data:
assert:
code:
jsonpath: $.code
type: ==
value: '00000'
AssertType:
success:
jsonpath: $.success
type: ==
value: true
AssertType:
sql:
AI生成项目
编写好之后，我们在创建一个 login.yaml 文件
公共参数
case_common:
allureEpic: 盲盒APP
allureFeature: 登录模块
allureStory: 登录
login_02:
host: ${{host()}}
url: /login/phone
method: POST
detail: 登录输入错误的验证码
headers:
appId: '23132'
masterAppId: masterAppId
Content-Type: application/json;charset=UTF-8
请求的数据，是 params 还是 json、或者file
requestType: json
是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
phoneNumber: 18014909278
code:
是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
dependence_case: True
依赖的数据
dependence_case_data:
- case_id: send_sms_code_01
dependent_data:
- dependent_type: response
jsonpath: $.code
replace_key: $.data.code
assert:
code:
jsonpath: $.code
type: ==
value: '00000'
AssertType:
sql:
AI生成项目
其中处理多业务的核心区域，主要在这里:
dependence_case: True
依赖的数据
dependence_case_data:
- case_id: send_sms_code_01
dependent_data:
- dependent_type: response
jsonpath: $.code
replace_key: $.data.code
AI生成项目
首先，我们 dependence_case 需要设置成 True，并且在下面的 dependence_case_data 中设计相关依赖的数据。
case_id：上方场景中，我们登录需要先获取验证码，因此依赖的case_id 就是发送短信验证码的 case_id ：send_sms_code_01
dependent_type：我们依赖的是获取短信验证码接口中的响应内容，因此这次填写的是 response
jsonpath: 通过jsonpath 提取方式，提取到短信验证码中的验证码内容
replace_key：拿到验证码之后，我们将本条用例中的data中的code参数，那么我们使用jsonpath的方式，进行替换 $.data.code
多业务逻辑，需要依赖同一个接口中的多个数据
dependence_case_data:
- case_id: send_sms_code_01
dependent_data:
提取接口响应的code码
- dependent_type: response
jsonpath: $.code
replace_key: $.data.code
提取接口响应的accessToken
- dependent_type: response
jsonpath: $.data.accessToken
替换请求头中的accessToken
replace_key: $.headers.accessToken
AI生成项目
如上方示例，可以添加多个 dependent_type
多业务逻辑，需要依赖不同接口的数据
假设我们需要获取 send_sms_code_01、get_code_01两个接口中的数据，用例格式如下
dependence_case: True
依赖的数据
dependence_case_data:
- case_id: send_sms_code_01
dependent_data:
提取接口响应的code码
- dependent_type: response
jsonpath: $.code
replace_key: $.data.code
- case_id: get_code_01
dependent_data:
提取接口响应的code码
- dependent_type: response
jsonpath: $.code
replace_key: $.data.code
AI生成项目
将依赖的数据直接存入缓存中
按照上方我们所写的，现在用到的是 replace_key去对原先用例中的内容进行替换，当然我们也提供了可以直接将数据存入缓存中 这里我们需要用到set_cache的关键字。
- case_id: get_code_01
dependent_data:
提取接口响应的code码
- dependent_type: response
jsonpath: $.code
讲我们提取到的内容直接存入缓存中，set_cache后方定义的值，是我们缓存的名称
名称可以自定义， set_cache 和 repalce_key 的方法可以二选一，两种都支持
set_cache: verify_code
AI生成项目
将当前用例的请求值或者响应值存入缓存中
有些小伙伴之前有反馈过，比如想要做数据库的断言，但是这个字段接口没有返回，我应该怎么去做校验呢？ 程序中提供了current_request_set_cache这个关键字，可以将当前这条用例的请求数据 或者响应数据 给直接存入缓存中 如下案例所示：
current_request_set_cache:
1、response 从响应中提取内容 2、request从请求中提取内容
- type: response
jsonpath: $.data.data.[0].id
自定义的缓存名称
name: test_query_shop_brand_list_02_id
AI生成项目
请求用例时参数需要从数据库中提取
如上图所示，用例中的 dependent_type 需要填写成 sqlData。 当你的依赖类型为 sqlData 数据库的数据时，那么下方就需要再加一个 setup_sql 的参数，下方填写需要用到的sql语句
注意case_id： 因为程序设计原因，通常情况下，我们关联的业务，会发送接口请求，但是如果我们依赖的是sql的话， 是不需要发送请求的，因此我们如果是从数据库中提取数据作为参数的话，我们case_id 需要写self ，方便程序中去做区分
ApplyVerifyCode_01:
host: ${{host}}
url: /api/v1/merchant/apply/verifyCode
method: GET
detail: 校验已经审核通过的供应商手机号码
headers:
Content-Type: application/json;charset=UTF-8
请求的数据，是 params 还是 json、或者file、data
requestType: params
是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
mobile: 18811111111
authCode: 123456
是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
dependence_case: True
依赖的数据
dependence_case_data:
- case_id: self
dependent_data:
- dependent_type: sqlData
jsonpath: $.username
replace_key: $.data.mobile
assert:
code:
jsonpath: $.code
type: ==
value: 200
AssertType:
applyId:
jsonpath: $.data[0].applyId
type: ==
value: $.applyId
AssertType: SQL
applyStatus:
jsonpath: $.data[0].applyStatus
type: ==
value: $.applyStatus
AssertType: SQL
sql:
- select a.apply_id as applyId, a.to_status as applyStatus, a.sub_biz_type as subBizType, a.operator_name as operatorName, a.operator_user_id as operatorUserId, b.apply_type as applyType from test_obp_midware.apply_operate_log as a inner join test_obp_midware.apply as b on a.apply_id = b.id where b.id = json(.data[0].applyId)$ order by a.id desc limit 1;
setup_sql:
- SELECT * FROM test_obp_user.user_biz_info where user_id = '300000405'
AI生成项目
用例中需要依赖登录的token，如何设计
首先，为了防止重复请求调用登录接口，pytest中的 conftest.py 提供了热加载机制，看上方截图中的代码，我们需要在 conftest.py 提前编写好登录的代码。
如上方代码所示，我们会先去读取login.yaml文件中的用例，然后执行获取到响应中的token，然后 编写 Cache('work_login_init').set_caches(token)，将token写入缓存中，其中 work_login_init 是缓存名称。
编写好之后，我们会在 requestControl.py 文件中，读取缓存中的token，如果该条用例需要依赖token，则直接进行内容替换。
@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def work_login_init():
"""
获取登录的cookie
:return:
"""
url = "https://www.wanandroid.com/user/login"
data = {
"username": 18800000001,
"password": 123456
}
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
请求登录接口
res = requests.post(url=url, data=data, verify=True, headers=headers).json()
token = res['response']['token']
CacheHandler.update_cache(cache_name='work_login_init', value=token)
AI生成项目
这里在编写用例的时候，token 填写我们所编写的缓存名称即可。
用例中依赖cookie如何设计
首先我们在conftest.py中编写获取cookie的方法
@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def work_login_init():
"""
获取登录的cookie
:return:
"""
url = "https://www.wanandroid.com/user/login"
data = {
"username": 18800000001,
"password": 123456
}
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
请求登录接口
res = requests.post(url=url, data=data, verify=True, headers=headers)
response_cookie = res.cookies
cookies = ''
for k, v in response_cookie.items():
_cookie = k + "=" + v + ";"
拿到登录的cookie内容，cookie拿到的是字典类型，转换成对应的格式
cookies += _cookie
将登录接口中的cookie写入缓存中，其中login_cookie是缓存名称
CacheHandler.update_cache(cache_name='login_cookie', value=cookies)
AI生成项目
和token一样，我们如果用例的请求头中依赖cookie, cookie中的值，直接写我们存入缓存中的名称即可
headers:
Content-Type: multipart/form-data;
这里cookie的值，写的是存入缓存的名称
cookie: $cache{login_cookie}
AI生成项目
用例中如何生成随机数据
比如我们有些特殊的场景，可能会涉及到一些定制化的数据，每次执行数据，需要按照指定规则随机生成。
如上图所示，我们用例中的 reason 审核原因后方，需要展示审核的当前时间。那么我们首先需要封装一个获取当前时间的方法
那么我们就在 regularControl.py 文件中，编写 get_time 的方法。编写好之后，在用例中编写规则如下：
reason: 审核时间${{get_time()}}
AI生成项目
使用 {{函数名称()}}的方法，程序调用时，会生成当前时间。在regularControl.py 文件中，我还封装了一些常用的随机数，如随机生成男生姓名、女生姓名、身份证、邮箱、手机号码之类的，方便大家使用。 如，随机生成邮箱，我们在用例中编写的格式为 {{get_email}} 。
其他所需随机生成的数据，可在文件中自行添加。
自动化函数传递参数
首先同样和上方一样，创建一个随机生成的方法，改方法支持接收参数
@classmethod
def random_int(cls, min_num, max_num):
"""
随机生成指定范围的随机数
@param min_num: 最小数字
@param max_num: 最大数字
@return:
"""
num = random.randint(int(min_num), int(max_num))
return num
AI生成项目
在用例中，假设我们需要获取一个 1-10之间的随机数，那么我们直接这样调用该数据即可
reason: {{random_int(1， 10)}}
AI生成项目
断言http响应状态码
相信有些小伙伴在做接口测试的过程中，有部分接口是没有任何响应的，那么在没有响应数据的情况下 我们就只能通过 http的状态码去判断这条用例是否通过，我们可以这样写
assert:
status_code: 200
AI生成项目
我们直接在assert下方添加一个 status_code 参数，状态码我们判断其为 200
用例中添加等待时间
程序中可以设定接口请求之后，等待时长，假设A接口依赖B接口的业务，A接口请求完时，我们需要让他等待几秒钟 再次请求B接口，这样的话，我们可以使用sleep关键字
sleep: 3
AI生成项目
断言类型
下放截图中，是所有断言支持的类型
用例中如何进行接口断言和数据库断言
假设现在我需要测试一个报表统计的数据，该接口返回了任务的处理时长 和 处理数量。功能如下截图所示：
假设下方是我们拿到接口响应的数据内容：
{"code": 200, "times": 155.91, "counts": 9}
AI生成项目
这个时候，我们需要判断该接口返回的数据是否正确，就需要编写sql，对响应内容进行校验。
因此我们编写了如上sql，查出对应的数据，那么用例中编写规则如下，下方我们分别断言了两个内容，一个是对接口的响应code码进行断言，一个是断言数据库中的数据。
assert:
code:
jsonpath: $.code
type: ==
value: 200
断言接口响应时，可以为空
AssertType:
do_time:
jsonpath 拿到接口响应的数据
jsonpath: $.times
type: ==
sql 查出来的数据，是字典类型的，因此这里是从字段中提取查看出来的字段
value: $.do_time
断言sql的时候，AssertType 的值需要填写成 SQL
AssertType: SQL
question_counts:
jsonpath: $.counts
type: ==
value: $.question_counts
断言sql的时候，AssertType 的值需要填写成 SQL
AssertType: SQL
sql:
- select * from test_goods where shop_id = 515
AI生成项目
我们分别对用例的数据进行讲解，首先是响应断言, 编写规则如下
code:
通过jsonpath获取接口响应中的code {"code": 200, "times": 155.91, "counts": 9}
jsonpath: $.code
type: ==
value: 200
断言接口响应时，可以为空
AssertType:
AI生成项目
下面是对sql进行断言
question_counts:
断言接口响应的问题上报数量counts {"code": 200, "times": 155.91, "counts": 9}
jsonpath: $.counts
type: ==
查询sql，我们数据库查到的数据是一个字段，数据是这样的：{question_counts: 13, do_time: 1482.70}, 这里我们通过 jsonpath获取question_counts
value: $.question_counts
断言sql的时候，AssertType 的值需要填写成 SQL
AssertType: SQL
sql:
- SELECT round( sum(( UNIX_TIMESTAMP( filing_time )- UNIX_TIMESTAMP( report_time )) / 60 ) / 60, 2 ) AS do_time, count( id ) AS question_counts FROM fl_report_info WHERE state IN ( 1, 3 )
AI生成项目
有些细心的小伙伴会发现，我们的sql，是列表类型的。这样就意味这，我们的sql可以同时编写多条，这样会对不会编写多表联查的小伙伴比较友好，可以进行单表查询，获取我们需要的数据。
sql:
-
select * from users;
-
select * from goods;
AI生成项目
使用teardown功能，做数据清洗
通常情况下，我们做自动化所有新增的数据，我们测试完成之后，都需要讲这些数据删除，程序中支持两种写法 一种是直接调用接口进行数据删除。另外一种是直接删除数据库中的数据，建议使用第一种，直接调用业务接口删除对应的数据
1、下面我们先来看看第一种删除方式，teardown的功能，因为需要兼容较多的场景，因此使用功能上相对也会比较复杂 需要小伙伴们一个一个去慢慢的理解。
下面为了方便大家对于teardown功能的理解，我会针对不同的场景进行举例：
假设现在我们有一个新增接口，写完之后，我们需要先调用查询接口获取到新增接口的ID，然后再进行删除 那么此时会设计到两个场景，首先执行新增接口ID，然后再拿到响应（这里有个逻辑上的先后关系，查询接口，是先发送请求，在提取数据） 获取到查询的ID之后，我们在执行删除，删除的话，我们是直接发送请求
那么针对这个场景，我们就需要有个关键字去做区分，什么场景下先发送请求，什么场景下后发送请求，下面我们来看一下案例，方便大家理解
teardown:
查看品牌审核列表，获取品牌的apply_id
- case_id: query_apply_list_01
注意这里我们是先发送请求，在拿到自己响应的内容，因此我们这个字段需要写param_prepare
param_prepare:
因为是获取自己的响应内容，我们dependent_type需要写成 self_response
- dependent_type: self_response
通过jsonpath的方法，获取query_apply_list_01这个接口的响应内容
jsonpath: $.data.data.[0].applyId
将内容存入缓存，这个是自定义的缓存名称
set_cache: test_brand_apply_initiate_apply_01_applyId
支持同时存多个数据，只会发送一次请求
- dependent_type: self_response
jsonpath: $.data.data.[0].brandName
set_cache: test_brand_apply_initiate_apply_01_brandName
删除
- case_id: delete_01
删除的话，我们是直接发送请求的，因此我们这里写 send_request
send_request:
我们上方已经拿到了ID，并且将ID存入缓存中，因此这里依赖数据的类型为cache，直接从缓存中提取
- dependent_type: cache
这个是缓存名称
cache_data: test_brand_apply_initiate_apply_01_applyId
通过relace_key 去替换 delete_01 中的 applyID参数
replace_key: $.data.applyId
AI生成项目
那么有些小伙伴会在想，同样我们以上方的接口场景为例，有些小伙伴会说，我公司的新增的接口，有直接返回ID，不需要调用查询接口 程序中当然也支持这种场景，我们只需要这么编写
- case_id: process_apply_01 # 同样这么写 send_request send_request: # 这里我们从响应中获取 - dependent_type: response # 通过jsonpath的方式，获取响应的内容 jsonpath: .data.id # 使用repalce_key进行替换 replace_key: .data.applyId
程序中也支持从请求里面获取内容，编写规则如下
- case_id: process_apply_01 # 同样这么写 send_request send_request: # 这里我们从响应中获取 - dependent_type: request # 通过jsonpath的方式，获取请求的内容 jsonpath: .data.id # 使用repalce_key进行替换 replace_key: .data.applyId
自动生成test_case层代码
小伙伴们在编写好 yaml 用例之后，可以直接执行 caseAutomaticControl.py ，会跟你设计的测试用例，生成对应的代码。
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日志打印装饰器
在requestControl.py中，我单独封装了一个日志装饰器，需要的小伙伴可以不用改动代码，直接使用，如果不需要，直接注释，或者改成False。控制台将不会有日志输出
统计用例运行时长
同样，这里封装了一个统计用例运行时长的装饰器，使用改装饰器前，需要先进行导包
from utils.logUtils.runTimeDecoratorl import execution_duration
AI生成项目
导入之后，调用改装饰器，装饰器中填写的用例执行时长，以毫秒为单位，如这里设置的2000ms，那么如果该用例执行大于2000ms，则会输出一条告警日志。
@execution_duration(2000)
AI生成项目
生成allure报告
我们直接运行主程序 run.py ，运行完成之后，就可以生成漂亮的allure报告啦~
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