unittest框架扩展(自动生成用例)自动化-上

一.思想:

 基于数据驱动和代码驱动结合的自动化测试框架。

二.自动化测试框架步骤:

1.获取用例,用例格式:.ymal

2.调用接口

3.校验结果

4.发送测试报告

5.异常处理

6.日志模块

三.基于上一篇文章中,使用unittest模块框架,编写自动化调用接口测试,拷贝生成用例的python文件作为模板,在conf下新建base.txt,只需每次修改文件中类名:和文件名:生成同样的python文件作为用例即可。

base.txt如下:

unittest框架扩展(自动生成用例)自动化-上_第1张图片

import unittest,requests
import ddt
from BeautifulReport import BeautifulReport as bf
from BeautifulReport import BeautifulReport as bf
from urllib import parse
from conf.setting import BASE_URL
@ddt.ddt
class %s(unittest.TestCase): #是百分号s指变量class_name
	base_url = BASE_URL
	@ddt.file_data(r'%s')#ddt帮你读文件,获取文件内容,循环调用函数 百分号s是指变量file_name
	def test_request(self,**kwargs):
		detail = kwargs.get('detail','没写用例描述')
		self._testMethodDoc = detail  #动态的用例描述
		url = kwargs.get('url')#url
		url = parse.urljoin(self.base_url,url)#拼接好url
		method = kwargs.get('method','get')#请求方式
		data = kwargs.get('data',{}) #请求参数
		header = kwargs.get('header',{})#请求头
		cookie = kwargs.get('cookie',{})#cookie
		check = kwargs.get('check')
		method = method.lower() #便于处理
		try:
			if method=='get':
				res = requests.get(url,params=data,cookies=cookie,headers=header).text
				#因为接口有异常的情况下, 可能返回的不是json串,会报错
			else:
				res = requests.post(url,data=data,cookies=cookie,headers=header).text
		except Exception as e:
			print('接口请求出错')
			res = e
		for c in check:
			self.assertIn(c,res,msg='预计结果不符,预期结果:'+c + '实际结果:' +res)

四.自动化框架的文件布局:

  unittest框架扩展(自动生成用例)自动化-上_第2张图片

五.写代码:

1.新建用例,举例:注册reg.yaml和注册login.yaml

unittest框架扩展(自动生成用例)自动化-上_第3张图片

reg.yaml:

unittest框架扩展(自动生成用例)自动化-上_第4张图片

2.配置setting文件,将所有文件中用到的变量定义在该文件,需要修改的时候,直接在该文件中修改即可。setting:

import os
BASE_PATH = os.path.dirname(   #找到utp的目录
    os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
)
MAIL_HOST='smtp.163.com'
MAIL_USER='[email protected]'
MAIL_PASSWRD = 'xxxxxxxxx1'
TO = [
    '[email protected]',
]
LEVEL = 'debug' #日志级别

LOG_PATH = os.path.join(BASE_PATH,'logs') #存放日志的路径
CASE_PATH = os.path.join(BASE_PATH,'cases') #存放用例的路径
YAML_PATH = os.path.join(BASE_PATH,'case_data') #存放yaml文件的路径
CASE_TEMPLATE = os.path.join(BASE_PATH,'conf','base.txt') #用例模板的路径
REPORT_PATH = os.path.join(BASE_PATH,'report') #存放报告的目录
BASE_URL = 'http://118.xx.xx.xx' #接口的地址
LOG_NAME='utp.log' #日志的文件名

3.在lib文件下新建tools.py:首先判断case_data下的.yaml文件个数,创建对应的python文件。具体:打开并读取base.txt文件,将文件中的类和文件名替换后,再创建python文件。生成用例-->运行所有用例:

import datetime
import yagmail
from lib.log import utp_log  #要用到日志文件
from conf import setting  #要用到配置文件中的变量
import os
import unittest  
from BeautifulReport import BeautifulReport as bf  #生成报告
def makeCase():  #生成用例
    all_yaml = os.listdir(setting.YAML_PATH)  #获取所有的ymal文件
    base_case_str = open(setting.CASE_TEMPLATE,encoding='utf-8').read()#读取到base.txt文件里的内容,写在循环外面
    for yaml in all_yaml:  #判断读取的文件是否为.yaml或.yml
        if yaml.endswith('.yaml') or yaml.endswith('.yml'):#判断是否是yml文件
            class_name = yaml.replace('.yml','').replace('.yaml','').capitalize()#将文件名的后缀去掉获取类名,并首字母大写
            file_name = os.path.join(setting.YAML_PATH,yaml)#拼接生成的ymal文件的绝对路径
            content = base_case_str %(class_name,file_name)
            py_file_name = os.path.join(setting.CASE_PATH,class_name)#拼好生成python文件的绝对路径
            open('%s.py'%py_file_name,'w',encoding='utf-8').write(content)  #以w格式打开,保证每次打开ymal文件都会清空重新写

def run_all_case():  #找到所有的python用例文件,并运行
    suite = unittest.TestSuite()  #调用unittest模块的TestSuite(),实例化
    all_py = unittest.defaultTestLoader.discover(setting.CASE_PATH,'*.py')  #在指定目录下找python文件:以.py结尾的python文件
    #找到所有的python文件
    [ suite.addTests(py) for py in all_py]  #这里用addTests,是因为py文件里可能有多个函数,都要添加进来
    #列表生成式,添加文件里面的case到测试集合里面
    # for py in all_py:  #等同于上面的列表生成式
    #     suite.addTests(py)
    run=bf(suite)
    today = datetime.datetime.today().strftime('%Y%m%d%H%M%S')  #.strftime将时间格式化取到秒
    title = '%s_接口测报告.html'%today
    report_abs_path = os.path.join(setting.REPORT_PATH,title) #拼接报告的绝对路径
    run.report(title,filename=title,log_path=setting.REPORT_PATH)
    return run.success_count,run.failure_count,report_abs_path


def sendmail(title,content,attrs=None):
    try:
        m = yagmail.SMTP(host=setting.MAIL_HOST,user=setting.MAIL_USER
                     ,password=setting.MAIL_PASSWRD
                     )
        m.send(to=setting.TO,subject=title,
               contents=content,
               attachments=attrs)
    except Exception as e:
        msg = '邮件发送失败,%s'%e
        utp_log.error(msg)

4.在bin文件下新建run.py,按照逻辑运行文件。分别调用生成用例,运行用例,发报告的类。

import os,sys
import datetime

BASE_PATH = os.path.dirname(  #因为run.py是入口文件,还没有加载setting文件,所以不能找到环境变量,需在此定义BASE_PATH找到utp目录
    os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
)
sys.path.insert(0,BASE_PATH)
from lib import tools

def main():
    tools.makeCase()#自动产生用例的python文件
    pass_count,fail_count,abs_path = tools.run_all_case()#运行所有用例并获取其返回值
    msg='''
    各位好!
        本次接口测试结果如下:
            通过用例:%s条
            失败用例:%s条
            详细信息见附件【%s】。
    '''%(pass_count,fail_count,os.path.basename(abs_path)) #os.path.basename()获取绝对路径的文件名
    today = datetime.datetime.today().strftime('%Y%m%d%H%M%S')
    title = '接口测试报告_%s'%today #邮件标题
    tools.sendmail(title,msg,abs_path) #发送邮件,标题,提示信息,附件
main()

5.生成的python文件举例,Login.py:

import unittest,requests
import ddt
from BeautifulReport import BeautifulReport as bf
from BeautifulReport import BeautifulReport as bf
from urllib import parse
from conf.setting import BASE_URL
@ddt.ddt
class Login(unittest.TestCase): #是百分号s指变量class_name
    base_url = BASE_URL
    @ddt.file_data(r'C:\Users\Fancy\Desktop\学习笔记\day11\utp\case_data\login.yaml')#ddt帮你读文件,获取文件内容,循环调用函数 百分号s是指变量file_name
    def test_request(self,**kwargs):
        detail = kwargs.get('detail','没写用例描述')
        self._testMethodDoc = detail  #动态的用例描述
        url = kwargs.get('url')#url
        url = parse.urljoin(self.base_url,url)#拼接好url
        method = kwargs.get('method','get')#请求方式
        data = kwargs.get('data',{}) #请求参数
        header = kwargs.get('header',{})#请求头
        cookie = kwargs.get('cookie',{})#cookie
        check = kwargs.get('check')
        method = method.lower() #便于处理
        try:
            if method=='get':
                res = requests.get(url,params=data,cookies=cookie,headers=header).text
                #因为接口有异常的情况下, 可能返回的不是json串,会报错
            else:
                res = requests.post(url,data=data,cookies=cookie,headers=header).text
        except Exception as e:
            print('接口请求出错')
            res = e
        for c in check:
            self.assertIn(c,res,msg='预计结果不符,预期结果:'+c + '实际结果:' +res)

6.log.py,生生日志的文件:

import logging,os
from logging import handlers
from conf import setting
class MyLogger():
    def __init__(self,file_name,level='info',backCount=5,when='D'):
        logger = logging.getLogger()  # 先实例化一个logger对象,先创建一个办公室
        logger.setLevel(self.get_level(level))  # 设置日志的级别的人
        cl = logging.StreamHandler()  # 负责往控制台输出的人
        bl = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=file_name, when=when, interval=1, backupCount=backCount, encoding='utf-8')
        fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
        cl.setFormatter(fmt)  # 设置控制台输出的日志格式
        bl.setFormatter(fmt)  # 设置文件里面写入的日志格式
        logger.addHandler(cl)
        logger.addHandler(bl)
        self.logger = logger

    def get_level(self,str):
        level = {
            'debug':logging.DEBUG,
            'info':logging.INFO,
            'warn':logging.WARNING,
            'error':logging.ERROR
        }
        str = str.lower()
        return level.get(str)


path = os.path.join(setting.LOG_PATH,setting.LOG_NAME) #拼好日志的绝对路径
utp_log = MyLogger(path,setting.LEVEL).logger  #日志级别
#直接在这里实例化,用的时候就不用再实例化了

 

总结:

该自动化框架是基于unittest重新封装的,也是基于数据驱动进行的,只是数据的格式不是excel而是yaml格式的。与第一篇自动化框架相比,不需要自己写框架。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fancyl/p/9167015.html

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