自动化测试中临时数据如何保存 ?这里提供一个简单又好用的第三方包 ,可以放弃redis了。

1.数据缓存说明

数据缓存可以说也是项目开发中比不可少的一个工具 ,像我们测试的系统中 ,你都会见到像Redis一样的数据缓存库 。使用缓存数据库的好处不言而喻,那就是效率高 ,简单数据直接放在缓存中 ,存取简单方便 。

在python中也有这样的缓存库 ,接下来我们介绍的这个第三方包就是一个缓存库 ,它也可以将数据临时缓存到内存中,可以做到随存随取。做自动化测试也是一样,你肯定也离不开这样的包 ,因为像token这样的值,存储在缓存中是最方便的 。

2.cacheout介绍

1.下载安装

# 下载
pip install cacheout

# 验证
pip show cacheout

2 . 导包

from cacheout import Cache

3.创建cache对象

cache = Cache()		# 创建cache对象,这样的对象创建都使用的是默认值

Cache()的默认参数有:

  • maxsize : 缓存默认值大小为256

  • ttl : 生存时间 ,过期关闭

  • timer :计时器 ,以s为单位

  • default : 缺少键名的默认值为None

cache = Cache(maxsize=256, ttl=0, timer=time.time, default=None)  # defaults

不过我们创建cache对象时一般都会使用默认值 ,也没必须修改这些参数

3.cacheout功能

# 数据缓存 :cacheout
"""
作用 :就是将全局的变量值临时保存起来(内存中) ,以便跨文件访问 。

下载安装 :
    pip install cacheout
    pip show cacheout

# 导包
from cacheout import Cache()

# 初始化对象
cache = Cache()

主要功能 :
cache.set(key,value)        # 将key=value形式保存到内存中
cache.get(key)              # 获取键名对应的值。
cache.has(kye)              # 判断键是否存在
cache.items()               :返回所有的键值对
cache.keys()                : 返回所有的键名
cache.values()              : 返回所有的值
cache.delete(key)           : 删除其中的一组键值队
cache.clear()               : 删除所有的键值对
cache.popitem()             : 移除所有的键值对
cache.copy()                : 拷贝所有的键值对
cache.size()                : 查看已缓存的键值对数
cache.add()                 : 添加一对键值对
cache.add_many(items)       : 添加多组键值对
cache.delete_man(iteratee)  : 删除多组键值对
cache.get_many(items)       : 获取多组键值对
cache.set_many(items)       : 设置多组键值对
cache.full()                : 判断键值对是否已满,返回bool类型,若存放的键值对已满,返回TRUE,否则返回FALSE
cache.setup()

=====以下为属性=======
cache.default           : 查看参数default的默认值
cache.maxsize           : 查看缓存最大数
cache.timer             : 查看计算器
cache.ttl               : 查看ttl值
"""


from cacheout import Cache

cache = Cache()

# 设置键值对到缓存中
cache.set('a',10)
cache.set('b',20)


# 查看所有的键值对
print(cache.items())		# 输出 :odict_items([('a', 10), ('b', 20)])

# 获取键名a对应的值
print(cache.get('a'))		# 输出 :10

# 获取键名c对应的值
print(cache.get('c'))		# 输出 :None


# 拷贝当前缓存中的所有键值对
x = cache.copy()
print(x)					# 输出 :odict_items([('a', 10), ('b', 20)]) 

# 查看键值对数 ,即缓存的键值对有几对
print(cache.size())			# 输出 :2

# 添加键值对
cache.add('c',123)
print(cache.items())		# 输出 :odict_items([('a', 10), ('b', 20), ('c', 123)])

print("============")
print(cache.full())

# 使用和执行批量操作:cache.set_many()cache.get_many()cache.delete_many()
cache.set_many({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
assert cache.get_many(['a', 'b', 'c']) == {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
cache.delete_many(['a', 'b', 'c'])
assert cache.count() == 0


# 使用复杂的过滤:cache.get_many()cache.delete_many()
import re
cache.set_many({'a_1': 1, 'a_2': 2, '123': 3, 'b': 4})
assert cache.get_many('a_*') == {'a_1': 1, 'a_2': 2}
assert cache.get_many(re.compile(r'\d')) == {'123': 3}
assert cache.get_many(lambda key: '2' in key) == {'a_2': 2, '123': 3}

cache.delete_many('a_*')
assert dict(cache.items()) == {'123': 3, 'b': 4}


#使用以下方法管理多个缓存:CacheManager , 以下功能需要在python>=3.7版本中才支持

from cacheout import CacheManager

cacheman = CacheManager({'a': {'maxsize': 100},
                         'b': {'maxsize': 200, 'ttl': 900},
                         'c': {})

cacheman['a'].set('key1', 'value1')
value = cacheman['a'].get('key')

cacheman['b'].set('key2', 'value2')
assert cacheman['b'].maxsize == 200
assert cacheman['b'].ttl == 900

cacheman['c'].set('key3', 'value3')

cacheman.clear_all()
for name, cache in cacheman:
    assert name in cacheman
    assert len(cache) == 0

4.项目实践

在项目中的很多地方都会用到cacheout ,就比如最常见的就是处理token值 。

第一步 :调用登录接口将token值先缓存起来

# 实现登录
def login(self):
    """
        请求登录,返回结果,将token缓存起来
        :return:
        """
    # 1. 请求登录
    login_path = '/admin/auth/login'
    login_url = self.get_url(login_path)
    result = self.post(login_url,LOGIN_INFO)
    # 2. 进行判断
    if 0 == result.get('errno'):
        logger.success("请求登录接口成功")
        token = result.get('data').get('token')     # 获取token的值
        cache.set('token',token)            # 缓存token,为了后面被调用使用
    else:
        logger.error("登录失败:{}".format(result))
        return result

第二步:在请求头中将token值传进去,将token值获取到最终传入到headers中。

# 实现请求头的处理
def _get_headers(self):
    """
        将请求头中数据以字典形式返回,包括键值对 :Conetent-Tpye ,X-Litemall-Admin-Token
        :return:
        """
    headers = {"Content-Type":"application/json"}
    token = cache.get('token')      # 获取缓存中的token值
    if token:
        headers.update({'X-Litemall-Admin-Token':token})
        return headers
    return headers

5.项目总结

至此,我们已经实现了五步了 ,分别是 :

第一 、如何编写一个接口自动化框架 ,在第一篇博文中介绍了 。

第二、如何使用unittest编写测试用例 ,已经在第二篇博文中介绍了 。

第三、如何使用requests实现接口请求 ,并和测试用例如何对接 ,已经在第三篇博文中介绍了。

第四、如何使用yaml编写测试数据 ,已经在第四篇博文中介绍了 。

第五,如何使用allure生成测试报告,已经在第五篇博文中介绍了 。

第六 ,如何使用loguru记录日志 ,已经在第六篇博文中介绍了 。

第七,如何使用pymysql连接数据库,已经在第七篇博文中介绍了 。

第八,如何进行数据参数化 ,已经在第八篇博文中介绍了 。

第九,如何进行读取配置文件数据,已经在第九篇博文中介绍了 。

第十、如何进行数据缓存,也就是本篇博文 ,自此本系列的文章就到此结束了 。

你可能感兴趣的:(接口测试,接口自动化,python,python,缓存,自动化,功能测试)