在设计自动化测试框架的时候,我们会经常将测试数据保存在外部的文件(如Excel、YAML、CSV)或者数据库中,实现脚本与数据解耦,方便后期维护。目前非常多的自动化测试框架采用通过Excel或者YAML文件直接编写测试用例,通过脚本读取出来驱动自动化测试代码执行。
至于采用Excel还是YAML格式各位小伙伴都有不同见解,比如用Excel维护直观、修改数据方便,劣势是通过Git这样的版本控制工具不太好比较历史版本差异(因为是二进制格式);YAML的优势是支持数据格式完备、版本控制管理方便(文本格式),劣势是没有Excel这么直观。Excel这种方式大家都比较熟悉了,本文带着大家来了解如何基于YAML设计自动化测试框架。
以接口自动化为例,用YAML编写测试用例要实现的基本功能需求:
1.一个YAML文件能够支持多个用例存储需求,不然几千个用例对应几千个YAML文件管理起来也受不了
2.用例中能够支持单接口测试用例也能支持业务场景用例(多个接口调用组合)
3.用例中需要包含所属模块、用例名、请求信息、断言信息、提取响应(实现接口关联)等信息
基于上述需求我们来设计一版YAML格式用例:
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casename与module字段简单,我们来看下teststeps,为什么teststeps是数组类型?
因为用例中包含一个/多个接口请求步骤,也就是一个TestCase包含了多个teststep,每一个teststep就是一个接口请求。
request中指定接口请求信息,包括接口请求方法、请求地址、请求头、请求参数;其中不同的请求参数类型我们需要进行区别,上述的是json传参,如果是form表单、查询参数传参我们都可以约定为类似的key-value结构,只需要将json改为formparam、queryparam。
需要注意的是文件上传接口的参数会比较特殊,一般来说我们只需要设置要上传文件路径即可,所以我们可以这样设计:
extract字段为要提取的响应数据字段,传递给后续的接口使用。一般我们要求能够支持JsonPath表达式或者正则表达式来提取,对应的key为要提取的字段名,对应的值为要提取的字段表达式。
validate字段是断言信息,也就是验证响应结果是否符合预期。这里我们需要支持常用的判断方法包括:等于、大于、小于、大于等于、小于等于,通过简写eq代替equals(等于)判断,其他的类似:大于等于(ge)、小于等于(le)、小于(lt)、大于(gt)。
上述的是单接口测试用例,我们看下多接口串联(业务场景)用例编写的样式:
ModifyUserProfile.yaml
在多接口测试中重要的是要能够支持参数传递,这里我们在前一个接口使用extract提取接口的响应字段,在后续要使用的接口中通过${token}方式进行引用,熟悉Jmeter接口测试工具的同学应该非常熟悉这种格式。
在读取YAML文件数据之前,我们首先需要了解两个概念:序列化与反序列化
把对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化;
把字节序列恢复为对象的过程称为对象的反序列化。
而我们读取YAML的过程就可以称之为反序列化。
主流的编程语言都能实现对YAML的解析,接下来以Java语言为例讲解如何读取YAML文件的内容:
Java中能够实现YAML序列化和反序列化的库有很多,包括SnakeYaml、Jackson、jYaml等,使用起来大同小异。以使用Jackson为例:
这里用到了jackson-databind与jackson-dataformat-yaml,其中jackson-databind是Jackson
的主库,jackson-dataformat-yaml是支持YAML数据格式的库,在这里同时引入了lombok
,是为了后面编写实体类时简化一些代码的书写:
Lombok可以来帮助我们简化一些必须有但显得很臃肿(比如get/set方法)的Java代码的工具,通过使用对应的注解,可以在编译源码的时候自动生成对应的方法。
对照YAML文件内容比如字段名(比如 “姓名”)和字段的数据类型(比如字符串),创建一个对应的类,用来在 Java 中表示YAML文件的信息。目的是为了能够将YAML文件保存到Java对象中(反序列化)。
TestCase实体类:
Teststep实体类:
Validate实体类:
通过Jackson读取YAML文件内容并保存到TestCase实体类对象中
其中new TypeReference>() {}是因为读取到的YAML文件中有多个TestCase用例,所以我们需要定义为List集合类型来接收。
来看看读取之后的效果:
后续即可通过返回的testCase发起接口请求(比如通过REST-assured)、进行接口断言、提取响应字段等操作。