python+unittest+读取Excel+request+ddt+yaml配置文件接口自动化框架

2024-02-26 14:26| 来源: 网络整理| 查看: 265

梳理一下关于如何搭建ddt数据驱动自动化测试框架

在这里插入图片描述 cases: 主要为了存放测试用例 common:存放公共方法,列如封装的请求方法,读取excel,读取配置等等方法,都放在了这里 config:存放配置文件,常用的有.conf .ini .yaml 我这里使用的是.yaml文件 Logs:存放日志 report:存放生成的测试报告

首先考虑一下场景,编写自动化框架,其目的是什么 1.去除繁重的手工化. 2.方便使用 3.快速定位问题 4.测试过程数据可视化根据以上的想法,所以本次编写的自动化框架,用到了 1.:unittest库.因为unittest是一个python标准库,所以不需要下载,只需要import导入即可,用来管理用例 2. requests 只要发送请求,是离不开一个python三方库,request库 3.openexcel 读取excel表格数据,因为openexcel库的原因,不能使用xsl格式的表格,也是一个三方库 4.logging 生成日志 5.ddt 数据驱动 6.HTMLTestRunner 生成测试报告 7.以及写入过程当中使用到的os和datatime

封装一些常用的方法公共方法 1.http_req.py 定义了一个基础万能方法,后续关于请求方法,可以放到这个文件,便于管理

# encoding: utf-8 """ @author:辉辉 @email: @Wechat: 不要静音 @time: 2020/11/20 10:44 """ """ 定义关于requests的请求方法 """ import requests class Requests_methods: def req_url(self, method, url, data=None, json=None, **kwargs): """ 定义请求方法,requests.requests里是可以定义请求方式,列如get.post等, :param method: 请求方法 :param url: 请求路径 :param data: 表单数据 :param json: json格式数据 :param kwargs: 其他参数 :return: 返回一个json数据 """ req = requests.request(method=method, url=url, data=data, json=json, **kwargs) if not isinstance(req,dict): return req return req.json() if __name__ == '__main__': url = 'http://www.baidu.com' res = Requests_methods().req_url('get', url, ) print(res)

2.read_excel方法封装这里封装的是关于excel操作的方法,因为封装的方法相对独立,所以后续可以灵活添加其余方法

# encoding: utf-8 """ @author:辉辉 @email: @Wechat: 不要静音 @time: 2020/11/20 11:11 """ import openpyxl """ 读取Excel表格 1.打开表格 2.读取表头 3.读取所有内容 """ from class_2.common.read_ymal import yaml_data # file_path = '../config/data.yaml' filename = yaml_data.return_data() file_name= filename['filename'] print(file_name) class ExcelMethod: """定义一个类方法,""" def __init__(self): """路径名字是固定的,所以定义为实例属性""" self.filename = file_name def open_excel(self, name): """ 打开excel表格, :param name: 文件sheet名字 :return: """ wb = openpyxl.load_workbook(self.filename) sheet = wb[name] return sheet def red_title(self, name): """ 读取excel表格第一行表头,并返回一个列表 :param name: :return: """ sheet1 = self.open_excel(name) row = sheet1[1] title_list = [] for sheet in row: # print(sheet) title_list.append(sheet.value) return title_list def red_all(self, name): """ 读取excel表格里除了表头以外所有数据,并返回一个列表嵌套字典 :param name: :return: """ row = self.open_excel(name) data_row = list(row.rows) title = self.red_title(name) print(title) data_list = [] for data in data_row[1:]: data_dict = [] for item in data: # data_dict[title[i]] = data_dict[item.value] data_dict.append(item.value) data_list.append(dict(zip(title, data_dict))) return data_list if __name__ == '__main__': # filename = r'F:\cases.xlsx' eb = ExcelMethod().red_all('Sheet1') print(eb)

3.read_yaml.py 读取yaml文件,基础方法,看注释即可

# encoding: utf-8 """ @author:辉辉 @email: @Wechat: 不要静音 @time: 2020/11/20 13:59 """ import yaml """ 读取yaml配置文件 """ class ReadYaml: """读取yaml配置文件""" def __init__(self,file_name): """ 初始化,并设置实例属性路径名字 :param file_name: """ self.file_name = file_name def read_yaml(self): """ 读取yaml文件,返回数据 :return: """ with open(self.file_name, encoding='utf-8')as f: data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) return data def return_data(self,data_name=None): """ 返回数据,如果属性名字为空,则默认返回所有数据 :param data_name:属性名字 :return: """ data_ret = self.read_yaml() if data_name is None: return data_ret else: return data_ret[data_name] yaml_data = ReadYaml(file_name=r'C:\Users\Administrator\test_api_new\class_2\config\data.yaml') if __name__ == '__main__': data = yaml_data.return_data() print(data)

4.file_log.py 生成日志因为这里要多次使用.logging,所以使用了父类继承,从写了方法,避免日志打印行列不精准,同时为了不出现多个初始化导致产生新的日志文件,这里在类里进行了类属性初始化,

# encoding: utf-8 """ @author:辉辉 @email: @Wechat: 不要静音 @time: 2020/11/20 14:37 """ """ 生成log文件 """ import logging from class_2.common.read_ymal import yaml_data log_name = yaml_data.return_data(data_name='logname') levels = yaml_data.return_data(data_name='level') filename = r'../Logs/log.txt' """ 读取yaml文件 1.先读取logname 2.读取level 3.设置log地址 """ class FileLogs(logging.Logger): """ 定义日志类 """ def __init__(self, name, file, level='DEBUG', fmt="%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s"): super().__init__(name) # 超继承,继承父类初始化实例 self.setLevel(level) file_headers = logging.FileHandler(file) file_headers.setLevel(level) self.addHandler(file_headers) fmt = logging.Formatter(fmt) file_headers.setFormatter(fmt) logger = FileLogs(log_name, filename, levels) # 类里初始化,防止多次初始化 if __name__ == '__main__': logger = FileLogs(log_name, filename, levels) logger.info('哼,无聊的姿势又增加了')

5.在cases文件下新建测试用例模块.test_login.py

# encoding: utf-8 """ @author:辉辉 @email: @Wechat: 不要静音 @time: 2020/11/20 16:00 """ import unittest import ddt from class_2.common.file_log import logger from class_2.common.http_req import Requests_methods from class_2.common.read_excel import ExcelMethod name = 'Sheet1' """ 定义一个excel表格名称 """ # print(data) # 使用ddt驱动 @ddt.ddt() class TestLogin(unittest.TestCase): """ 使用类属性方法,定义读取Excel""" data = ExcelMethod().red_all(name) # requests = Requests_methods() #将excel表格数据读取出来放到@ddt.data(*data)里,进行多次循环跑用例 @ddt.data(*data) def test_login(self, data): req = Requests_methods().req_url(data['method'], data['url'], ) #断言code=预期结果 self.assertEqual(req.status_code, data['预期结果']) logger.info('正在进行用例测试') if __name__ == '__main__': unittest.main()

6.编写all_run.py文件,执行所有脚本

# encoding: utf-8 """ @author:辉辉 @qq:372148872 @Wechat: 不要静音 @time: 2020/11/20 15:38 """ import datetime import os import unittest from HTMLTestRunner_new import HTMLTestRunner from class_2.common.file_log import logger """ 生成测试报告首先,读取cases路径其次生成case读取器然后生成HTML实例化 """ """ 使用os去定位当前文件的决定路径进行拼接查找cases目录 """ dir_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) file_path = os.path.join(dir_path, 'cases') # 生成case查找器 load_test = unittest.TestLoader() #匹配所有以test_开头的.py文件 suit = load_test.discover(file_path, 'test_*.py') """ 这里进行路径重新拼接,生成HTML报告存放路径 """ report_path = os.path.join(dir_path, 'report') # 使用os.path.exists去判断路径是否存在.如果不存在,则创建 if not os.path.exists(report_path): os.mkdir(report_path) # 为了每次生成报告不重复,将当前时间与report进行拼接生成报告名字 times = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S') print(times) # print(time) file_name = times + 'report.html' file_path = os.path.join(report_path,file_name) # print(file_path) with open(file_path, 'wb') as f: #使用HTMLTestRunner生成报告,HTMLTestRunner,生成的报告为全英文,为了方便观看,我将源码down到本地,进行了源码修改,并添加了tester关键字参数 run = HTMLTestRunner(f,title='接口测试报告',description='调试使用',tester='Test') logger.info('生成测试用例') run.run(suit)

接下来.我们运行all_run.py文件执行成功运行成功. 在这里插入图片描述生成了日志以及测试报告到此.框架的初步模型便搭建好了.剩余的只是填充各种方法了.

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