智博常州网站建设,最近国际新闻大事,阳江网站建设,阎良区建设局网站最近在做公司项目的自动化接口测试#xff0c;在现有几个小框架的基础上#xff0c;反复研究和实践#xff0c;搭建了新的测试框架。利用业余时间#xff0c;把框架总结了下来。
AIM框架介绍
AIM#xff0c;是Automatic Interface Monitoring的简称#xff0c;即自动化…最近在做公司项目的自动化接口测试在现有几个小框架的基础上反复研究和实践搭建了新的测试框架。利用业余时间把框架总结了下来。
AIM框架介绍
AIM是Automatic Interface Monitoring的简称即自动化接口监测。是一种基于python unittest的自动化接口测试框架。
设计思想
框架根据python语言的特点结合了面向对象和面向函数编程。
以高效编程为主要目的避免为了封装而封装。轻配置重编码。
接口测试的主要处理对象是参数。如果完全进行数据与代码的分离就会造成变量传参的冗余降低编程效率。
于是从不做数据与代码分离出发对于需要复用的参数提取到类之外视需要进行数据与代码的分离。
做到有的放矢。兼顾效率和复用性迭代分离更具实用性。 目录结构 case测试用例
common公共函数全局变量
config配置路径等
data数据文件
result测试结果
util工具类
run.py用例执行入口
run_mail.py执行后自动发送邮件入口
case
BaseCase
所有Case的基类。
封装了requests库的post和get函数req用于发送请求。
调用assertEqual等方法封装了用例的断言。比如检查接口返回flag检查接口状态200检查值相等。
项目Case
测试系统的用例。按模块分别建立文件编写脚本。
Env.py环境配置包括url处理登录对象login实例用户名、密码数据库对象dao实例数据库连接)。
Public.py公共模块。存放本系统公共的变量、函数、用例等。
common
Func.py公共函数比如获取时间日期获取随机数处理参数。
Login.py登录模块属于各系统通用故放于此目录下。包括密码加密验证码处理强制登录。
Var.py全局变量。比如token。
config
RelativePath.py配置目录、文件的相对路径。
data
echarts数据存储csv文件项目接口清单等。
result
log日志。logging实现。支持输出到文件和打印控制台。文件暂时使用较少主要打印控制台便于调试。
接口调用记录输出每个测试方法调用接口的记录包括参数、响应、耗时等。
自动化测试报告HTMLTestRunner.py实现的html页面报告。
util
AutoCode.py自动生成结构化测试代码。
CSV.pycsv相关函数封装。比如输出接口调用记录。
Excel.py读取和存储excel文件。
Format.py格式化。比如把浏览器复制的参数格式化为代码中带有缩进的json。
HTMLTestRunner.py用于输出自动化测试报告。
Log.py封装日志方法。
Mysql.py数据库相关操作。
Parewise.py结对测试。一种测试技术后文详述。
Request.py核心工具封装接口发送请求。
Mail.py发送邮件。
run.py
执行测试用例入口可以选择执行一个或多个系统也可以执行一个系统中一个或多个模块。
核心模块
BaseCase.req
通过requests封装的发送接口请求的方法。
定义在BaseCase类的内部。
参数说明p将url、headers、body、method统一封装到一个json里面进行处理。methodpost默认为post方法。接口以post居多。jsondatajson默认json参数。post方法的json或data纯json使用json参数即可。对于receive_json这种dict采用data参数。loglevel3默认为3。日志级别输出请求、响应信息到控制台或接口调用记录.csv。rtextNone一些get请求会返回html或pdf在控制台或csv文件中影响显示可以指定文本进行替换。
发送请求并计算耗时 start time.clock()if method post: # 关闭SSL认证if jsondata json:r self.timeoutTry(requests.post(p[url], headersp[headers], jsonp[body], verifyFalse), p)elif jsondata data:r self.timeoutTry(requests.post(p[url], headersp[headers], datap[body], verifyFalse), p)else:print(jsondata错误)elif method get:r self.timeoutTry(requests.get(p[url], headersp[headers], paramsp[body]), p)else:print(method错误)end time.clock()elapsed decimal.Decimal(%.2f % float(end - start))其中的self.timeoutTry是为了处理响应超时会在后续博文中介绍。
Parewise
结对测试。接口参数一般是多个于是比较适合采用parewise进行用例设计。
parewaise的概念可以百度一下。
大概意思就是大多数的bug都是条件的两两组合造成的parewise就是针对两两组合的情况设计测试用例。
算法为如果某一组用例的组合结果在其他组合中均出现就删除该组用例从而精简用例。
windows下有微软的PICTtxt文件录入参数后命名行执行就出来结果了。
比如参数 执行后结果只有31条精简了很多。 这个基本上一秒就出来结果了。
我自己参考网上算法写的就要慢的多。
估计后面有时间了再看看能不能调优。
parewise算法
cp [] # 笛卡尔积
s [] # 两两拆分
for x in eval(itertools.product str(tuple(param_list))):cp.append(x)s.append([i for i in itertools.combinations(x, 2)])del_row []
s2 copy.deepcopy(s)
for i in range(len(s)): # 对每个进行匹配t 0for j in range(len(s[i])): # 判断所有同时都存在其他中 且位置相同for i2 in [x for x in range(len(s2)) if s2[x] ! s[i]]: # 其他 只比对有效flag Falsefor j2 in range(len(s2[i2])):if s[i][j] s2[i2][j2] and j j2:t t 1flag Truebreakif flag:breakif t len(s[i]):del_row.append(i)s2.remove(s[i])return [cp[i] for i in range(len(cp)) if i not in del_row]网上的例子是用的index函数。在我写过程中发现这里有个坑。比如list中存在相同元素就始终返回前一个匹配的索引结果就会有问题。我就完全避免了index函数。不知道哪个是对的目前满足使用需要将就着用了。有点小尴尬。
Case
BaseCase断言 def checkFlag(self, p, r):预期实际err str([p[url], p[body], r.text])try:b Falseif (r.json()[flag] in [1, 1, , None, statistic_by_result, 0,0, struct_product, v_select_jz_single]or r.json()[message] in (暂无数据, 未查询到数据)):b Trueself.assertEqual(True, b, msgerr)except (json.JSONDecodeError, KeyError): # 1.返回的不是json比如下载、404 2.无flagself.assertEqual(200, r.status_code, msgerr)最简单的一个测试用例
from case.PyPlatform2_0_2.Public import *class Home(BaseCase):首页def setUp(self):log(testname(self.__repr__()) \n)record([testname(self.__repr__())])def test(self):xxxself.req({url: full_url(xxx),body: {}})setup输出日志。
Token
因为公司登陆用的token跟cookie类似保留登陆状态避免重复登陆。
如何处理token也是框架设计的一个要点。 Env设置token因为每个系统的登陆参数值都不一样。
Var.token login.get_token()BaseCase.req在每次请求时获取token从而免登录。
if headers not in p.keys():p[headers] {token: }p[headers][token] Var.tokenCSV
写文件
if not os.path.exists(path):f open(path, a, newline)a csv.writer(f)a.writerow(title)f.close()f open(path, a, newline)
a csv.writer(f)
try:a.writerow(d)
except UnicodeEncodeError:d[4] Unicode隐藏 # responsea.writerow(d)
f.close()if get_file_size(path) 50 * 1024 * 1024: # 超过50M删除文件os.remove(path)record(title)traceback自动生成文件名
def _sys_name():t str(traceback.extract_stack())b Truefor x in os.listdir(case_dir):if x not in [BaseCase.py, __pycache__]:if x in t:return x 接口调用记录 current_date() .csvif b:print(request找不到sysname)print(t)HTMLTestRunner
根据通用的版本也是参考网上一些现有的美化代码综合了一下根据自己需求做了改造。
近20交易日测试通过率 加了一个echarts把最近20交易日的测试通过率通过折线走势图的方式展示出来。监测系统稳定性。
数据存放和读取在data目录的csv文件中。
统计表格 按项目进行分组统计增加测试说明一列按颜色区别测试结果状态可点击查看详细描述和错误信息。
同时优化了整体的样式效果。
排序
# 按照通过率从小到大排序
passrate_value []
for key in passrate:if key ! total:passrate_value.append(float(passrate[key].replace(%, )))passrate_value.sort()保存折线图数据
today datetime.datetime.now().strftime(%Y-%m-%d)
if -- not in names: # 跑单个系统不存if dao_is_trade_date(today): # 非交易日不存with open(self.rct20_path, r) as f: # 读取数据lines csv.reader(f)lines list(lines)for lin in lines:lin[0] lin[0].replace(月, -)lin[0] lin[0].replace(日, )rct_data lines# print(rct_data)nowdate datetime.datetime.now().strftime(%m-%d)# 如果有重复日期先删l len(rct_data)while l ! 0 and nowdate rct_data[l - 1][0]:rct_data.pop(l - 1)l len(rct_data)for pt in self.passrate_tl:n pt[0]v pt[1]row []row.append(str(nowdate))row.append(str(n))row.append(str(v).replace(%, ))rct_data.append(row)# 只存近20条row_20 len(names) * 20if len(rct_data) row_20: # 超过20条for i in range(0, len(names)):rct_data.pop(0)with open(self.rct20_path, w, newline) as f:writer csv.writer(f)writer.writerows(rct_data)拼接折线图数据用于展示
while ri len(rct_data): # 遍历 -s_datascan []while ri len(rct_data) and rct_data[ri][0] trade_date[di]:s_data[rct_data[ri][1]].append(rct_data[ri][2])scan.append(rct_data[ri][1])ri 1chg list(set(names) ^ set(scan)) # 差集for c in chg:s_data[c].append(--) # 增加/减少的项目为--di 1series [] # 系列序列
s_names s_data.keys()
for k in s_names:s {} # 单个系列s[name] ks[type] lineif s_data ! {}:s[data] s_data[k]series.append(s)这部分代码是很久之前写的了代码应该是不够简洁、高效、规范滴是可以优化滴。偷了懒没有重构了。
用例设计
测试类型描述冒烟测试所有接口写单独的test确保调用正常。全选测试将所有参数尽可能多的全选上调用接口。 一定程序上可以弥补结对测试的不足。结对测试如前文所述关注两两组合的情况。
参数值部分采用随机数。也视需求从数据库或其他接口获取数据。 【接口自动化测试入门】从0到1落地实施接口自动化测试框架
