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软件测试开发实战｜接口自动化测试框架开发( 三 )

框架


function_express = """ def {}(self, response, validata): with allure.step(response.pop('case_name')): validator(response,validata)""" class CaseMetaClass(type): """ 根据接口调用的结果自动生成测试用例 """ def __new__(cls, name, bases, attrs): test_cases_data = attrs.pop('test_cases_data') for each in test_cases_data: api = each.pop('api') function_name = 'test' + api test_data = [tuple(x.values()) for x in each.get('responses')] function = gen_function(function_express.format(function_name), namespace={'validator': validator, 'allure': allure}) # 集成allure story_function = allure.story('{}'.format(api.replace('_', '/')))(function) attrs[function_name] = pytest.mark.parametrize('response,validata', test_data)(story_function) return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
CaseMetaClass 是一个元类，它读取test_cases_data属性的内容，然后动态生成方法对象，每一个接口都是单独一个方法，在相继被allure的细粒度测试报告功能和pytest提供的参数化测试功能装饰后，把该方法对象赋值给 test+api 的类属性，也就是说，TestxxAPI 在生成之后便有了若干 testxx 的方法，此时内部再运行起pytest，pytest也就能发现这些用例并执行了 。
def gen_function(function_express, namespace={}): """ 动态生成函数对象, 函数作用域默认设置为builtins.__dict__，并合并namespace的变量 :param function_express: 函数表达式，示例 'def foobar(): return "foobar"' :return: """ builtins.__dict__.update(namespace) module_code = compile(function_express, '', 'exec') function_code = [c for c in module_code.co_consts if isinstance(c, types.CodeType)][0] return types.FunctionType(function_code, builtins.__dict__)
在生成方法对象时要注意namespace的问题，最好默认传 builtins.__dict__，然后自定义的方法通过namespace参数传进去 。
后续（yml测试文件自动生成）至此，框架的核心功能已经完成了，经过几个项目的实践，效果完全超过预期，写起用例来不要太爽，运行起来不要太快，测试报告也整的明明白白漂漂亮亮的，但我发现还是有些累，为什么呢？
我目前做接口测试的流程是，如果项目集成了swagger，通过swagger去获取接口信息，根据这些接口信息来手工起项目创建用例 。这个过程很重复很繁琐，因为我们的用例模板已经大致固定了，其实用例之间就是一些参数比如目录、用例名称、method等等的区别，那么这个过程我觉得完全可以自动化 。
因为swagger有个网页啊，我可以去提取关键信息来自动创建.yml测试文件，就像搭起架子一样，待项目架子生成后，我再去设计用例填传参就可以了 。
于是我试着去解析请求swagger首页得到的html，然后失望的是并没有实际数据，后来猜想应该是用了ajax，打开浏览器控制台的时，我发现了 api-docs 的请求，一看果然是json数据，那么问题就简单了，网页分析都不用了 。
import re import os import sys from requests import Session template =""" args: - {method} - {api} kwargs: - caseName: {caseName} {data_or_params}: {data} validator: - json: successed: True """ def auto_gen_cases(swagger_url, project_name): """ 根据swagger返回的json数据自动生成yml测试用例模板 :param swagger_url: :param project_name: :return: """ res = Session().request('get', swagger_url).json() data = https://www.isolves.com/it/cxkf/kj/2021-04-01/res.get('paths') workspace = os.getcwd() project_ = os.path.join(workspace, project_name) if not os.path.exists(project_): os.mkdir(project_) for k, v in data.items(): pa_res = re.split(r'[/]+', k) dir, *file = pa_res[1:] if file: file = ''.join([x.title() for x in file]) else: file = dir file += '.yml' dirs = os.path.join(project_, dir) if not os.path.exists(dirs): os.mkdir(dirs) os.chdir(dirs) if len(v) > 1: v = {'post': v.get('post')} for _k, _v in v.items(): method = _k api = k caseName = _v.get('description') data_or_params = 'params' if method == 'get' else 'data' parameters = _v.get('parameters') data_s = '' try: for each in parameters: data_s += each.get('name') data_s += ': n' data_s += ' ' * 8 except TypeError: data_s += '{}' file_ = os.path.join(dirs, file) with open(file_, 'w', encoding='utf-8') as fw: fw.write(template.format( method=method, api=api, caseName=caseName, data_or_params=data_or_params, data=data_s )) os.chdir(project_)
现在要开始一个项目的接口测试覆盖，只要该项目集成了swagger，就能秒生成项目架子，测试人员只需要专心设计接口测试用例即可，我觉得对于测试团队的推广使用是很有意义的，也更方便了我这样的懒人 。


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