Web自动化测试【分层架构设计与实现】一：总纲及数据驱动层
备注：这是笔记，不是经验！
一、通用分层框架结构示意：
其核心思想是把写在一个测试用例里的业务进行分层拆解，把不同的数据类型、业务模型进行分离，降低业务与数据间的耦合度，提高测试脚本的可维护性。上面的框架图中，把不同功能模块、业务数据都进行了分离，好处是当测试需求有变化时，始终只需改动特定模块内部的代码；例如，如果页面元素定位变了，只需修改定位符驱动层的数据即可；又如，某个页面元素的等待需要延时，只需在页面操作层添加延时语句即可。下面逐一熟悉框架的逻辑与模块的关联；
1.数据驱动层
测试数据驱动层主要用来提供测试数据的独立存储。具体的数据可以来自文本文件（如：TXT、XML等），也可来自数据库（如：MySQL、SQLite等）下面简单阐述一下数据驱动层的设计与使用方法。下面分文件存储、数据库存储依次说明；
1.1 文件存储
文件存储即把测试数据直接放在独立的文本文档中，如：TXT文件、CSV文件、XML文件、JSON文件等；因为我使用python，所以存储文件直接就是Python文件（其优点：不用再对数据文件进行解析）；当然，若数据驱动层对测试数据的管理有其它要求的情况下，况下，则可以根据具体的需求来选择最合适的方式；
举例：将下面的一个访问百度查询一个关键词的用例，使用数据驱动层进行拆分；
driver.get("https://www.baidu.com/")
driver.find_element_by_id("kw").send_keys("屮艸芔茻")可以看出，属于可拆分的数据包括：https://www.baidu.com 、 屮艸芔茻
好，现在就截图进行解释：
在需要使用时，引入独立出来的python文件；get("关键字")的方式获取具体数据。
1.2数据库存储
数据库存储就是将测试数据直接存储在数据库中，其更方便于对数据的管理和设计；缺点是，需要做额外的事情来支持，如：数据库安装、数据库驱动的安装、数据库读取代码的编写、测试数据获取方法的封装等。
这次简单介绍从0到从数据库中获取测试数据；下面是系列步骤：
步骤1：MySQL数据库安装链接：https://blog.csdn.net/ak739105231/article/details/102487921详细的关于数据库的安装步骤；
步骤2：安装python的MySQL驱动；python3支持PyMySQL;
pip3 install PyMySQL
步骤3：数据库读取代码编写（关于pymysql的基本了解：https://blog.csdn.net/ak739105231/article/details/90749719）
接下来，就是可以将这段代码封装到DataPool类的方法中，具体代码如下：
步骤4：在Navcat数据库管理管理工具上，连接本地MySQL，完成测试数据表的设计；
CREATE TABLE `test_case` (
`id` int(255) NOT NULL ,
`modle` varchar(255) NULL ,
`test_case` varchar(255) NULL COMMENT '测试用例名称' ,
`name` varchar(255) NULL COMMENT '测试数据名' ,
`value` varchar(255) NOT NULL COMMENT '测试数据的值' ,
`desc` varchar(255) NULL DEFAULT NULL COMMENT '测试数据的描述' ,
`result` text NULL COMMENT '对应的测试期望结果' ,
`status` enum('inactive','active') NULL DEFAULT 'active' COMMENT '数据是否有效' ,
`createAt` date NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建日期' ,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE INDEX `test_case` (`test_case`)
)
;创建后，在Navcat工具上，可以看到：
步骤5：更加步骤3的代码，进一步封装，完成测试数据获取方法封装；
步骤6：在数据库表中，准备好需要用的数据
步骤7：测试数据层的引入与使用
总的来说，关于对测试数据的管理可以使用最简单的文本方式来存储，也可以使用数据库来存储。文本文档，更简洁、更容易，但是不利于统一管理。数据库的方式保证测试数据的统一性，更方便管理；
总之，这两种方式，都可以选择，我个人觉得，如果项目较为复杂，推荐数据库存储方式，方便管理。
定位符驱动层：https://blog.csdn.net/ak739105231/article/details/102517323
页面操作层：https://blog.csdn.net/ak739105231/article/details/102544527
结果驱动层：https://blog.csdn.net/ak739105231/article/details/102602516