Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化

• 利用Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化；
• 实现一套脚本多套环境执行；
• 利用参数化数据驱动模式，实现接口与测试数据分离
• 使用logger定制实现自动化测试日志记录

实现步骤：

框架结构：

1、接口自动化项目代码编写（先在window实现）

1.1 项目准备

先在window安装响应的环境依赖

• 安装python3.7(要保证pip能用，一般安装python3.7会自动安装pip)
• 安装pytest框架---- pip install pytest
• 安装request库---- pip install request
• 安装openpyxl库（测试数据保存在excel中，需要依赖读取excel的库）---- pip install openpyxl
• 安装pycharm(编写python脚本工具)

注意：可能还需要一些依赖的东西，项目步骤里会依据需要进行安装

1.2 设计基于pytest的测试框架结构

在pycharm中开发构建项目结构

common:存放公共方法
config:存放环境配置信息
lib:存放第三方库
main:框架主入口
report:存放allure测试报告
test_case:存放测试用例
test_data:存放测试数据

1.3 实现接口公共请求发送能力

从这一步开始正式编写代码

封装http请求的公共能力（封装request库，变成自己的公共处理能力），放到common目录下。

# encoding: utf-8
 
import requests
import urllib3
# from urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
 
urllib3.disable_warnings()
# 加这句不会报错(requests证书警告)
# requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)
 
 
class HTTPRequests(object):
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.req = requests.session()
        # 依据自己公司的请求头默认值配置
        self.head = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko',
            'Accept': 'image/gif, image/jpeg, image/pjpeg, application/x-ms-application, application/xaml+xml, '
                      'application/x-ms-xbap, application/vnd.ms-excel, application/vnd.ms-powerpoint, '
                      'application/msword, */*',
            'Accept-Language': 'zh-CN'}
 
    # 封装自己的get请求，获取资源
    def get(self, uri='', params='', data='', headers=None, cookies=None, verify=False):
        if headers is None:
            headers = self.head
        # print("请求头是:{}".format(headers))
        url = self.url + uri
        response = self.req.get(url, params=params, data=data, headers=headers, cookies=cookies, verify=verify)
        return response
 
    # 封装自己的post请求，获取资源
    def post(self, uri='', params='', data='', headers=None, cookies=None, verify=False):
        if headers is None:
            headers = self.head
        url = self.url + uri
        response = self.req.post(url, params=params, data=data, headers=headers, cookies=cookies, verify=verify)
        return response
 
    # 封装自己的put请求，获取资源
    def put(self, uri='', params='', data='', headers=None, cookies=None, verify=False):
        if headers is None:
            headers = self.head
        url = self.url + uri
        response = self.req.put(url, params=params, data=data, headers=headers, cookies=cookies, verify=verify)
        return response
 
    # 封装自己的delete请求，获取资源
    def delete(self, uri='', params='', data='', headers=None, cookies=None, verify=False):
        if headers is None:
            headers = self.head
        url = self.url + uri
        response = self.req.delete(url, params=params, data=data, headers=headers, cookies=cookies, verify=verify)
        return response

1.4 抽离测试环境配置信息

这个步骤的目的有三个

• 为了配置三个不同环境（测试、开发、生产）的URL，每个环境接口测试的URL是不一样的，设置这样一个枚举类，方便后面的程序根据不同的环境，获取不同环境的URL，里面的URL依据自己公司的地址修改，放到config目录
• 获取token需要登录，这里可以设置一个全局的账号密码，这个账号密码获取的token可以给整个接口自动化使用
• 配置获取token的uri，这个uri三个环境的是一致的，登录的接口依据环境只是URL不同，URI还是一致的。

# encoding: utf-8
 
import enum
 
class URLConf(enum.Enum):
    """环境配置信息"""
    url_mapping = {
        'dev': 'https://www.dev.com',
        'test': 'https://www.test.com',
        'prod': 'https://www.prod.com'
    }
 
    # token固定的用户名密码，固定用"/"分割用户名和密码
    email_user = {
        'dev': '[email protected]',
        'test': '[email protected]/96e79218965eb72c92a549dd5a330112',
        'prod': '[email protected]'
    }
 
    login_uri = r'/api/auth/login/account/v1'

1.5 创建conftest.py放置一些公共的fixture

1、pytest_addoption，设置了只允许输入dev/test/prod三个参数，以区分测试、开发、生产三个环境
2、get_env的fixture，它的作用是你在命令行执行接口自动化时，可以输入--env test将对应的环境信息传入进去
3、http的fixture，这里依据--env test传入的环境信息，去枚举类里获取对应环境的URL，然后返回一个http的session，供测试案例使用
4、get_token_head，依据--env test传入的环境信息，调用获取token方法，并将token放置到请求头head里返回（token一般放在请求头里，这里依据自己公司的请求，返回对应的token信息就可以了）

# encoding: utf-8
# 代码来源：全栈测开训练营
 
import logging
import os
 
import pytest
 
from common.http_request import HTTPRequests
from config.url_config import URLConf
 
 
datadir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), "test_data")
logger = logging.getLogger('conftest日志')
 
 
def pytest_addoption(parser):
    # choices 只允许输入的值的范围
    parser.addoption(
        "--env", action="store", default='test', choices=['dev', 'test', 'prod'], help="set env"
    )
 
 
# 获取命令行参数的fixture
@pytest.fixture(scope='session')
def get_env(request):
    # print("fixutre..................")
    return request.config.getoption('--env')
 
# 声明一个返回http请求对象的fixture，所有用例在一个session中
# @pytest.fixture(scope='module', autouse=True)
@pytest.fixture(autouse=True)
def http(request):
    env = request.getfixturevalue("get_env")
    url_mapping = URLConf.url_mapping.value
    url = url_mapping.get(f'{env}')
    http = HTTPRequests(url)
 
    return http
 
 
@pytest.fixture(scope='session')
def get_token_head(request):
    env = request.getfixturevalue("get_env")
    url_mapping = URLConf.url_mapping.value
    url = url_mapping.get(f'{env}')
    http = HTTPRequests(url)
 
    user = URLConf.email_user.value
    user_list = user.get(f'{env}').split("/")
    username = user_list[0]
    password = user_list[1]
 
    param = {'clientType': 2,
             'language': 'en',
             'loginId': username,
             'loginPassword': password}
 
    logger.info("请求的url=={}".format(url))
    response = http.post(uri=r'/api/auth/login/account/v1', data=param)
    logger.info("获取的返回值是:".format(response.text))
    token = None
    if response.status_code == 200:
        token = response.json().get('result')['token']
    else:
        token = 'get token fail'
 
    head = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko',
        'Accept': 'image/gif, image/jpeg, image/pjpeg, application/x-ms-application, application/xaml+xml, '
                  'application/x-ms-xbap, application/vnd.ms-excel, application/vnd.ms-powerpoint, '
                  'application/msword, */*',
        'Accept-Language': 'zh-CN',
        'Authorization': token}
 
    yield head

1.6 将测试数据放到excel中

我们的测试数据是放在excel中，注意，这里有prod\test\dev三个目录，对应三个环境的测试数据，我这里只创建了test测试环境的测试数据。这里的测试数据需要包含两部分：

• 你调用接口传入的所有参数；
• 你要断言的所有信息，因为你传的参数不同，返回的内容就不同，你断言的内容也就不相同了。

那么这时候，就需要一个读取excel的公共方法了，放到common里

# 创建解析excel的方法
import logging
 
from openpyxl import load_workbook
 
logger = logging.getLogger("读取excel")
 
 
class ParseExcel(object):
    def __init__(self, excelPath, sheetName):
        self.wb = load_workbook(excelPath)
        self.sheet = self.wb[sheetName]
        self.maxRowNum = self.sheet.max_row
 
 
    # 依据传入的数字，决定获取几列excel数据
    def getDataFromSheet(self, num):
        dataList = []
        for line in self.sheet.rows:
            tmplist = []
            for i in range(num):
                tmplist.append(line[i].value)
            dataList.append(tmplist)
            print("dadddddd:{}".format(dataList))
 
        return dataList[2:]

这里，还需要再test_data中，创建一个文件，为了获取前面test_data依据环境创建的dev/test或prod文件目录

1.7 开始编写自动化测试案例了

测试案例中有几个点，需要解释一下：
1、authBaseDir，这个就是根据test_data/test拼接出来的获取测试数据的目录
2、allure.feature，在测试报告中，会展现这个接口名称，这个名称最好与你公司的开发写的接口模块保持一致，方便后续查找问题
3、allure.story 这里也要与开发写的具体某个接口的名称保持一致。
4、pytest.mark.parametrize，这里就是运用的DDT数据驱动的模式，从excel中一条一条的获取数据，然后执行同一条接口测试用例，excel中比如有3条数据，那么就表示这个案例依据每一条数据的参数，总共执行了三次

# encoding: utf-8
 
"""
 
Account Api模块
"""
import logging
import os
 
import allure
import pytest
 
from common.get_data_url import get_data_url
from common.parse_excel import ParseExcel
 
datadir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), "test_data")
data_url = get_data_url()
# 获取到test_data\test的目录，如果是prod环境，那么就是获取test_data\prod目录
authBaseDir = os.path.join(datadir, data_url)
 
logger = logging.getLogger("Account Api模块日志")
 
 
@allure.feature("AccountApi模块")
@pytest.mark.webtest
class TestAccountApi(object):
    """Query Related Achievements: /api/auth/account/achievement/related/query/v1
 
    """
    Query_Related_Achievements_dir = os.path.join(authBaseDir, 'Query_Related_Achievements.xlsx')
    logger.info("Query_Related_Achievements测试数据的路径是:{}".format(Query_Related_Achievements_dir))
    parse = ParseExcel(Query_Related_Achievements_dir, 'Sheet1')
    Query_Related_Achievements_params = parse.getDataFromSheet(5)
 
    @allure.story("Query Related Achievements(查询用户成就信息)")
    @pytest.mark.parametrize("clientType,language,retCode,istoken,result", Query_Related_Achievements_params)
    def test_001_Query_Related_Achievements(self, get_token_head, http, clientType, language, retCode, istoken, result):
        uri = '/api/auth/account/achievement/related/query/v1'
        params = {"clientType": clientType, "language": language}
 
        if istoken == 'yes':
            header = get_token_head
            response = http.get(uri=uri, params=params, headers=header)
            json_req = response.json()
            logger.info("Query_Related_Achievements有token的返回值是:{}".format(json_req))
 
            assert json_req.get('retCode') == 200
            assert json_req.get('result')[0]['smallImg'] == result
        else:
            response = http.get(uri=uri, params=params)
            json_req = response.json()
            logger.info("Query_Related_Achievements没有token的返回值是:{}".format(json_req))
 
            assert json_req.get('retCode') == 401
            assert json_req.get('message') == result

1.8 集成allure

写到这里，是不是发现前面的allure.feature是不是用不了呢？这是因为我们还没有集成allure进去。
1、下载allure，放到lib目录下，使你的工程具备allure的能力。

2、pip install allure-pytest安装pytest对应的allure包

1.9 这时候就可以创建一些执行策略了

1、先在main中创建一个pytest.ini文件，设置一些执行参数

2、在main中创建执行策略

• 先在run_pytest方法中，执行案例并生成allure的json格式的报告文件，这里可以带--env prod将对应环境信息传入，这里没有传是因为默认是test环境，不传入的话就是执行的test环境测试数据
• general_report方法时将生成的json格式的报告，最终生成html文件放置到report下面的目录中
• 创建一个线程，先执行run_pytest，再执行general_report，避免json文件没有生成，这样生成html文件的报告数据可能不全，甚至没有。

# encoding: utf-8
 
 
"""
所有案例执行并生成allure测试报告的执行策略
"""
 
import os
import sys
import threading
import pytest
 
 
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/../')
from common.report import Report
 
 
project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))
report_dir = os.path.join(project_root, 'report')
# 存放测试结果的目录，会生成一推json文件
result_dir = os.path.join(report_dir, 'allure_result')
allure_report = os.path.join(report_dir, 'allure_report')
 
report = Report()
 
#  定义搜索条件，搜索所有以test开头的用例
tag = 'test'
 
 
def run_pytest():
    # --clean-alluredir
    # pytest.main(['-vv', '-s', '-m', 'webtest', f'--alluredir={result_dir}', '--clean-alluredir'])
    # 执行前清除allure_result数据，避免生成报告时，会把上次执行的数据带进去
    pytest.main(['-vv', '-s', '-k', f'{tag}', f'--alluredir={result_dir}', '--clean-alluredir'])
 
 
def general_report():
    # 调用cmd方法 report.allure，根据windows或linux环境判断
    # 然后执行生成报告的方法generate
    # --clean 覆盖路径，将上次的结果覆盖掉
    cmd = "{} generate {} -o {} --clean".format(report.allure, result_dir, allure_report)
    # 执行命令行命令，并通过read()方法将命令的结果返回
    print(os.popen(cmd).read())
 
 
if __name__ == '__main__':
    # 创建两个线程，分别执行两个方法
    run = threading.Thread(target=run_pytest)
    gen = threading.Thread(target=general_report)
    run.start()
    # 先执行第一个线程，这个线程执行完才会执行下面的线程和主线程
    run.join()
    gen.start()
    gen.join()

1.10 自动化执行生成结果

在windows下，右键执行main下面的run_test_allure_html.py（就是上一个步骤的python文件），然后打开report/allure_report/index.html看看报告是否生成成功

2. jenkins环境搭建（linux环境）

好了，到这一步，在windows下我们已经执行成功，现在我们要集成到jenkins环境去，并搭建在linux环境下。
1、将代码上传到公司的git（没有git的自己搭建一套吧）
2、找一台linux机器（自己去自己公司找资源）
3、在linux下安装jenkins（我是放到tomcat中）、python3、pytest、allure、openpyxl（这些步骤在网上可以搜索到，这里不赘述了）
4、启动linux下的tomcat，然后在window下打开jenkins的服务地址

5、创建一个自由风格的job

6、Job需要填写的具体内容有：

A、选择丢弃旧的构建（保留的构建天数依据自己的情况选择）

B、“限制项目的运行节点”依据自己的情况选择（我这里给我的jenkins主服务器取了一个叫linux的标签，我的机器也是linux机器）

C、git--将git上的代码拉下来

D、“执行shell”，这里把代码从git拉到了jenkins的执行目录里，一般在linux下的root/.jenkins里，在执行shell时，最好chmod修改下整个工程的目录权限，因为有可能因权限问题执行不了

E、构建后的操作：这里需要再jenkins里安装allure插件才能看到allure Report，第一个Path，这里写的是allure生成的json文件的目录，所以是report/allure_result，第二个Report path指的是生成的index.html文件的目录，所以是report/allure_report

立即构建并查看报告

上面的job建成后，就可以点击立即构建，执行了。执行完后，点击allure Report查看最终的报告。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。