完美落地的自动化测试框架(pytest):智能生成?业务依赖?动态替换?报告构建?你来,这儿有!

前言

随着软件测试行业的快速发展,去测试化、全员测开化的趋势,技术测试已成为确保软件质量不可或缺的一环。

但对于许多没有代码基础或缺乏系统性自动化知识的测试人员来说,如何入手并实现高质量的自动化测试成为了一个挑战。

为此,我编写了这款自动化测试框架脚手架,给大家提供思路和引导。

它基于Python语言,结合强大的pytest测试框架进行二次开发并融合request、allure、log、openpyxl、pandas、mysql、oracle以及邮件通知等技术

旨在为测试人员提供简单、高效、易用且灵活的自动化测试解决方案,轻松应对各种复杂的测试场景

源码暂不开源,作为我的第一篇知识付费,付费后获取下载链接,可免费讲解。


下载地址:点击 > 微信公众号: 测试开发的烦恼


技术选型

  • 编程语言:Python 3.8.5
  • 测试框架:Pytest 8.2.0
  • 测试报告:Allure 2.13.5
  • 网络请求:requests 2.25.1
  • 响应断言:jsonpath 0.82.2 | jsonpath-ng 1.6.1
  • 数据文件读取:Openpyxl 3.1.2 | pandas 2.2.2
  • 数据库操作:PyMysql 1.1.0 | cx_Oracle 8.3.0
  • pytest:python的一个单元测试框架 https://docs.pytest.org/en/latest/
  • pytest-xdist:pytest的一个插件,可多进程同时执行测试用例 https://github.com/pytest-dev/pytest-xdist
  • allure-pytest:用于生成测试报告 http://allure.qatools.ru/
  • requests:用于HTTP请求 http://docs.python-requests.org/en/master/
  • cx_Oracle:用于操作Oracle数据库 https://cx-oracle.readthedocs.io/en/latest/index.html
  • PyMySQL:用于操作MySQL数据库 https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

框架实现功能

  • 参数化与数据驱动:本框架通过数据驱动的方式,实现了测试业务和测试数据的完全隔离。这不仅降低了测试人员的工作量,还提高了测试数据的可维护性和复用性。
  • 自动生成测试代码:测试人员无需编写繁琐的测试代码,测试人员只需在Excel文件中按照模板填写测试数据,框架便能自动生成对应的测试用例函数代码。这不仅降低了测试人员的技术门槛,还提高了测试效率。
  • 串联接口数据依赖:在复杂的业务场景中,接口之间往往存在数据依赖关系。本框架支持这种依赖关系,例如C接口可以依赖B接口响应内容中的部分数据,而B接口又可以依赖于A接口的返回结果。这种依赖关系的支持,使得框架能够更好地模拟真实业务场景,提高测试的覆盖率。
  • 动态替换测试数据:本框架支持在请求头、请求报文以及前后置SQL语句中进行动态数据替换,使得测试数据更加真实、灵活。这一特性有助于模拟实际场景中的各种情况,提高测试的准确性和可靠性。
  • 支持多种场景断言:可以同时验证响应结果、数据库、第三方接口等多个方面的数据。这种动态多断言机制能够全面覆盖各种测试场景,确保接口的稳定性和可靠性。
  • 统计接口运行耗时:作为扩展功能,本框架提供了接口运行耗时的统计功能。测试人员可以根据需要开启或关闭该功能,以便更好地分析接口性能瓶颈和优化方向。
  • 环境清理与断言:在测试执行前后,框架能够自动执行SQL语句进行环境清理或断言,确保测试环境的纯净性和测试结果的准确性。这有助于减少测试之间的相互影响,提高测试的可重复性。
  • 日志记录与报告生成:本框架提供了详细的日志记录功能,能够记录测试过程中的关键信息和错误信息,方便测试人员进行问题追踪和定位。同时,结合allure插件,框架能够自动生成美观易读的测试报告,展示测试结果、统计数据和失败原因等信息,为团队成员提供全面的测试反馈。
  • 公共变量与二次处理:本框架支持将SQL语句查询结果以及响应内容存储到公共变量池中,方便测试人员在测试过程中共享和使用数据。同时,框架还提供了丰富的二次处理功能,如字符串截取、替换、计数、仅保留数字、执行正则表达式以及JSONPath表达式等,满足测试人员对数据处理的多样化需求。
  • 多线程执行测试用例:为了提高测试效率,框架支持多进程执行测试用例,可根据计算机的核心数量自动适应
  • 即时邮件通知功能:测试执行完成后,本框架支持发送邮件通知。测试人员可以自定义邮件内容,包括测试结果、失败用例详情等信息。这种邮件通知机制使得测试结果传递更加高效,方便相关人员及时了解测试情况并作出响应。

Excel 字段说明

  • 用例序号:为每一个测试用例分配唯一的序号,便于标识和管理。
  • 用例信息:详细记录每个测试用例的关键信息,包括名称、描述、所属模块、功能、接口名称以及生成路径等,确保测试的全面性和可追溯性
  • 执行开关:灵活控制测试用例的执行状态,通过设置执行开关(如“Y”代表执行,其他代表不执行),实现对测试范围的精确控制。
  • 关联序号:利用用例序号构建复杂的接口链路测试场景,模拟真实业务环境中的接口交互过程。
  • 请求头部:支持配置接口请求时的头部数据,包括参数化动态替换,确保请求符合接口规范。
  • 请求地址:指定接口请求发送的目标服务器地址。
  • 请求方式:支持多种请求方式,如GET、POST、DELETE、PUT等,适应不同接口的需求。
  • 请求参数类型:根据接口类型和内容,灵活选择params查询字符串、data表单或json对象等参数类型
  • 请求参数内容:与“请求参数类型”相匹配的请求参数内容。
  • 响应断言:提供丰富的响应验证机制,包括响应代码、响应信息、响应耗时以及通过JSONPath表达式进行验证,确保接口返回的数据符合预期。
  • 前置SQL处理:在接口请求发送前执行SQL语句,用于清理测试环境、准备测试数据或查询数据用于报文参数化。
  • 后置SQL处理:在接口请求发送后执行SQL语句,用于清理测试环境、验证数据状态或查询数据用于后续测试。
  • 公共变量处理:提供公共变量管理机制,支持对场景测试中产生的变量进行修改或另辟,包括字符串截取、字符串替换、字符串计数、正则表达式执行、JSONPath提取等功能,增强测试数据的灵活性和可维护性。

用例信息详解

在“用例信息”列中,需要填写一个符合特定格式的JSON字符串。

这个JSON字符串必须包含以下七个关键字段:“用例名称”、“用例描述”、“模块名称”、“功能名称”、“接口名称”、“存放路径”以及“所属标记”。

  • 其中,“模块名称”、“功能名称”、“接口名称”、“用例名称”和“所属标记”这几个字段的用于丰富Allure报告的内容。

  • 要求这些数据填写在Excel中,实际上是为了动态地配置Allure报告中的标题、描述等关键信息。

  • 通过这种方式,我们可以确保生成的测试报告内容充实、结构清晰,便于团队成员理解和分析测试结果

  • 此外,“接口名称”和“存放路径”这两个字段在测试数据的构建过程中发挥着重要作用

  • 它们不仅用于标识特定的测试接口,还指定了自动生成测试函数文件的存放位置。

这样,测试框架就能根据这些信息准确地找到所需的测试数据,并将生成的测试函数文件保存在正确的路径下。


要求格式如下所示:

{
    "用例名称": "登录-获取用户类型-001",
    "用例描述": "登录模块-获取用户类型功能的测试用例描述,传递正确的参数,通过断言",
    "模块名称": "登录",
    "功能名称": "获取用户类型",
    "接口名称": "login",
    "存放路径": "LoginDirs",
    "所属标记": [
        "冒烟测试1",
        "冒烟测试2"
    ]
}

关联序号详解
  1. 接口测试通常分为两种:独立接口,关联接口;

    独立接口测试:指的是那些不依赖于其他数据源,只需按照接口文档要求正确提供参数即可进行测试的接口;

    关联接口测试:则涉及多个接口之间的依赖关系,例如C接口需要依赖B接口响应内容中的部分数据,而B接口又依赖于A接口的返回结果;

    在这种场景下:为了测试C接口,必须首先执行A接口,再执行B接口,并将A接口的返回数据传递给B接口,最后将B接口的返回数据传递给C接口;

  2. 为了更有效地支持“testcase”文件的自动生成、Allure报告中对执行步骤的详细记录,以及关联接口之间变量的共享;

    决定放弃使用pytest-dependency和pytest-ordering等插件。
    选择自定义一种更适合当前框架的数据结构,并将其传递给特定的case函数中使用;
    这样,我们可以更灵活地控制测试用例的执行顺序和依赖关系,同时确保变量在关联接口之间得到正确的共享和传递

  3. 读取指定路径的Excel文件,获取指定的sheet名称全部数据(这些数据以列表嵌套字典的形式呈现,确保每个元素都是易于解析和操作的结构化数据);

  4. 对提取出的数据进行遍历和处理,目的是识别并分离出独立案例和关联案例。

    独立案例收集规则:

    • 如果其“执行开关”列值为Y、“关联序号”列值为空,并且“用例序号”没有在“关联序号”列中的任何位置出现;
    • 将以“用例信息”列中的“接口名称”(以json格式提供)作为key,整行数据作为value;

      关联案例收集规则:
    • 当一个用例的“执行开关”为’Y’且“关联序号”不为空时,该用例将被视为关联案例的一部分;
    • 所有在“关联序号”列中存在的“用例序号”的数据将从独立案例字典中删除,并按顺序添加到子列表中,最后将“关联序号”不为空数据行添加到列表末尾。
    • 将以子列表中所有“用例信息”列中的“接口名称”(以json格式提供)拼接成以“-”分隔的字符串作为key,子列表作为value;

      最终测试数据结构:
      {key1: [[{}, {}, {}]], key2: [[{}, {}, {}]], key3: [[{}, {}, {}]], …}

响应断言详解

代码设计思想
利用JSONPath对响应内容完成断言校验
    1.断言响应代码
    2.断言响应信息
    3.断言响应text中是否包含某值
    4.断言响应json中是否包含某jsonpath路径
    5.断言响应json中的某jsonpath路径下的值是否符合预期
    6.断言响应json中的某jsonpath路径下的值是否满足比较运算
    7.断言响应耗时是否小于预期耗时
    8.获取响应json中的某jsonpath路径下的值
    
- JSONPath是一种用于在JSON(JavaScript Object Notation)数据中定位和提取特定元素的查询语言。
- 它类似于XPath对XML的作用,可以帮助我们轻松地按照特定的路径表达式从复杂的JSON结构中获取所需的数据。
- 使用JSONPath,可以指定一个或多个路径表达式,以匹配JSON数据的特定部分。
- 这些路径表达式由一系列操作符、通配符和属性键组成,用于描述所需数据的位置和结构。
- JSONPath还支持过滤器,可以根据条件筛选出满足要求的数据。


- 模拟一个接口响应内容(响应内容按照封装后的格式,详见RequestUtils.py封装文件)
mock_response = {
    "response_text": "xxxxxxxxxxxxxx假设这是一个接口的响应text文本内容xxxxxxxxxxxxxx",
    "response_json": {
        "name": "zhangsan",
        "age": 30,
        "address": "上海市浦东新区",
        "phone": "13800001234",
        "cars": [
            {"model": "Ford", "mpg": 25.0},
            {"model": "BMW", "mpg": 28.0},
            {"model": "Fiat", "mpg": 30.0}
        ]
    },
    "response_code": 200,
    "response_info": "ok",
    "response_time": 1,
    "response_url": "xxx",
    "response_xxx": "..."
}

# 创建断言工具对象
assert_tool = AssertUtils(mock_response)

# 进行断言测试
assert_tool.assert_status_code(200)
assert_tool.assert_status_message('OK')
print(assert_tool.get_jsonpath_value('$.name')) # zhangsan
assert_tool.assert_jsonpath_exists('$.cars[0]')
assert_tool.assert_jsonpath_exists('$.cars[1]')
print(assert_tool.get_jsonpath_value('$.cars[0]'))  # {'model': 'Ford', 'mpg': 25.0}
assert_tool.assert_jsonpath_value('$.cars[0]["mpg"]', 25.0)
assert_tool.assert_contains_text("123")
assert_tool.assert_jsonpath_value_compare('$.cars[0]["mpg"]', 25, "等于")
assert_tool.assert_response_time(10.5)


填写格式和断言类型

针对断言功能,做了统一的调用封装,以便在Excel文件中填写符合特定格式的JSON字符串时能够便捷使用。

该封装支持七大类断言操作,分别是“响应代码”验证、“响应信息”校验、“响应耗时”分析、“文本查找”功能、“路径查找”机制、“数据比较”逻辑以及“存储变量”操作。

  • 这些断言操作可以根据实际需求任意搭配使用,一个或多个均可

  • 针对断言数据的填写进行了汉化处理,旨在提供更加友好、易于理解的用户体验。

  • 其中,“数据比较”功能尤为关键,它支持数值的大小运算以及字符串的相等运算,满足了复杂的数据校验需求。

  • 此外,“存储变量”功能允许将响应内容中的数据保存到公共变量池中,这样在后续的关联案例中,如请求头、请求参数、SQL语句等数据依赖时,可以方便地引用这些变量,提高了测试用例的复用性和维护性。


{
    "响应代码": [
        {
            "预期值": "200"
        }
    ],
    "响应信息": [
        {
            "预期值": "OK"
        }
    ],
    "响应耗时": [
        {
            "预期值": "5"
        }
    ],
    "文本查找": [
        {
            "预期值": "success"
        }
    ],
    "路径查找": [
        {
            "JSONPath": "$.status"
        }
    ],
    "数据比较": [
        {
            "JSONPath": "$.status",
            "预期值": "success",
            "运算符": "等于"
        }
    ],
    "存储变量": [
        {
            "JSONPath": "$.userinfo.usertype",
            "变量名称": "UserType66"
        }
    ]
}

前后置SQL处理详解

代码设计思想
  • 利用正则表达式技术,精准匹配并提取出每一条SQL语句中所有以${xxx}形式包裹的占位符
  • 随后,将这些占位符与公共变量池中的数据进行同名绑定,实现占位符的自动替换功能,确保SQL语句的正确执行。

  • 为了提高数据库操作的性能,采用了数据库连接池技术。
  • 连接池能够高效地管理和复用数据库连接,避免了频繁地创建和关闭连接所带来的性能损耗,从而显著提升了系统的整体响应速度。
  • 在执行SQL语句时,将数据库操作分为两大类:查询和其他操作

  • 对于查询操作,将查询结果按照指定的变量名称一一对应地保存到公共变量池中,以便后续操作能够方便地引用这些结果数据。
  • 如果未上送变量名称,则默认以数据库字段名作为变量名保存到公共变量池。
  • 对于其他操作(增、删、改),默认记录受影响的行数,并将其作为操作结果的一部分进行返回。
  • 此外,需要注意的是,如果指定的变量名称或数据库字段存在重复,我们会优先使用最新的数据,即覆盖已有数据,以确保数据的准确性和一致性。

在这里插入图片描述

填写格式和操作类型

要求在Excel文件中填写符合特定格式的JSON字符串

{
    "查询": [
        {
            "变量名称": {},
            "执行语句": "select sno,sname from student  where sno = 111"
        },
        {
            "变量名称": {
                "sno": "student_no1",
                "sname": "student_name1"
            },
            "执行语句": "select sno,sname from student  where sno = 112"
        },
        {
            "变量名称": {
                "sno": "student_no2",
                "sname": "student_name2"
            },
            "执行语句": "select sno,sname from student  where sno = 113"
        }
    ],
    "其他": [
        {
            "变量名称": "count1",
            "执行语句": "INSERT INTO student(sno, sname, ssex, sbirthday, sclass) VALUES('116', '鱼丸子', '女', NULL, '95031')"
        },
        {
            "变量名称": "count2",
            "执行语句": "DELETE FROM tudent WHERE sno > 999"
        }
    ]
}

公共变量处理详解

代码设计思想
  • 在关联案例测试中,被测接口往往依赖于一系列特定的变量值来执行其功能。

  • 然而,实际获取的原始数据可能无法直接使用,这就需要对数据二次处理,以便其能够更精准地应用于测试场景。

  • 二次处理的过程可能涉及多种操作,比如从数据库或外部数据源获取的字符串数据,可能需要进行截取、替换或正则匹配等步骤,以提取出测试所必需的关键信息。

  • 以身份证号码为例,我们可能需要通过截取的方式,从身份证号码中提取出生年月日信息,以满足birthday字段的yyyyMMdd格式要求

  • 通过一系列的数据转换和格式化操作,将原始数据转化为符合测试要求的格式或状态。

  • 这样,就能够更加高效、准确地执行测试,从而确保被测接口的功能正常且符合预期。

  • 这种处理的核心原理在于数据处理和转换的灵活性,它使得我们能够适应各种不同的测试场景和需求。


填写格式和操作类型
[
    {
        "变量名称": "被处理的变量名称",
        "处理类型": "字符串截取",
        "处理规则": "start_index:end_index:step_index",
        "变量保存": "变量是否需要另存,如果为空则覆盖原变量"
    },
    {
        "变量名称": "被处理的变量名称",
        "处理类型": "字符串替换",
        "处理规则": "old_text:new_text",
        "变量保存": "变量是否需要另存,如果为空则覆盖原变量"
    },
    {
        "变量名称": "被处理的变量名称",
        "处理类型": "字符串计数",
        "处理规则": "",
        "变量保存": "变量是否需要另存,如果为空则覆盖原变量"
    },
    {
        "变量名称": "被处理的变量名称",
        "处理类型": "正则表达式",
        "处理规则": "正则表达式语句",
        "变量保存": "变量是否需要另存,如果为空则覆盖原变量"
    },
    {
        "变量名称": "被处理的变量名称",
        "处理类型": "仅保留数字",
        "处理规则": "",
        "变量保存": "变量是否需要另存,如果为空则覆盖原变量"
    },
    {
        "变量名称": "被处理的变量名称",
        "处理类型": "JSONPath提取",
        "处理规则": "JSONPath语句",
        "变量保存": "变量是否需要另存,如果为空则覆盖原变量"
    }
]

数据动态替换策略

本框架在处理请求头、请求报文以及前后置SQL语句时,支持动态数据替换功能。在数据替换的过程中,每项数据都会经历两次扫描操作。

  • 第一次扫描所有形如${xxxx}的占位符:
    对于这些占位符,框架会尝试在公共变量池中查找与其同名的变量,并将这些变量的值替换到相应的占位符位置。

  • 第二次扫描所有形如${xxxx}的占位符:
    此时,框架会执行与占位符同名的内置函数,并将函数执行的结果替换到占位符上。
    同时,框架还会将占位符中的内容作为键(key),将函数执行的结果作为值(value),保存到公共变量池中,以便后续可能的使用。

如果经过这两次扫描和替换操作后,公共变量池和内置函数都无法完成某个占位符的替换,框架将会抛出一个异常错误,以提示用户存在无法处理的占位符或相关的配置问题。


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自动生成testcase文件

在编写好Excel文件之后,可以直接执行 TestcaseAutomaticGenerate.py 会根据你设计的测试用例数据,进行构建独立testcase还是关联testcase。

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安装教程

  1. 搭建 python 环境Python安装 Pycharm安装
  2. 搭建 allure 环境Allure安装 Java JDK安装

安装依赖库

如上环境如都搭建好,则安装本框架的所有第三方库依赖,执行如下命令

pip3 install -r requirements.txt


使用方法

  1. 在Excel文件中按照模板填写各类数据,框架会自动根据编写的测试用例数据生成pytest对应的testcase代码
  2. 根据需求在config/setting.yaml文件中配置:logger、project、excel、email相关数据。
  3. 当Excel文件编写好之后,直接运行main.py主程序,执行所有自动化接口
  4. 在output/reports/html中会生成最新的测试报告

独立用例编写

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关联用例编写

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邮件通知

实现了测试用例执行通过率反馈、失败信息回溯、日志文件附件

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测试报告

实现了非CI模式下,pytest中使用allure生成的报告,附有历史趋势信息

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详细的记录了所有测试用例的执行过程和数据变化,让错误有迹可循

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目录结构

├── common
│   ├── excel
│   │   ├── OpenpyxlUtils.py                Excel工具类1
│   │   └── PandasUtils.py                  Excel工具类2
│   ├── logger
│   │   └── LoggerUtils.py                  日志收集工具类
│   ├── mysql
│   │   ├── MysqlConnectionPool.py          Mysql数据库连接池  
│   │   └── MysqlOperationUtils.py          Mysql数据库增删改查工具类  
│   ├── oracle
│   │   ├── OracleConnectionPool.py         Oracle数据库连接池  
│   │   └── OracleOperationUtils.py         Oracle数据库增删改查工具类  
│   ├── AssertUtils.py                      响应内容断言工具类
│   ├── ConfigparserUtils.py                配置文件读写工具类
│   ├── DatetimeUtils.py                    时间日期工具类
│   ├── FileUtils.py                        文件或目录工具类
│   ├── JSONPathUtils.py                    JSON数据增删改查工具类
│   ├── RequestUtils.py                     HTTP网络请求工具类
│   ├── ShellUtils.py                       shell命令执行工具类
│   ├── YamlUtils.py                        yaml文件增删改查工具类
├── config
│   ├── setting.yaml                        框架整体配置
│   ├── database.ini                        数据库连接配置
│   ├── PathConfig.py                       框架内文件路径配置
├── output
│   ├── documents                           框架实现文档、策略文档
│   ├── logs                                执行日志
│   ├── reports                             测试报告
├── services                                
│   ├── core
│   │   ├── AllureCustormization.py         Allure报告定制化
│   │   ├── DatagramProcess.py              测试数据预处理
│   │   ├── EmailNotification.py            邮件通知
│   │   ├── TestcaseAutomaticGenerate.py    自动生成测试函数代码
│   ├── CheckInstanceType.py                报文类型检查
│   ├── ExtendedDecorator.py                扩展装饰器
│   ├── FakeDataHook.py                     造数函数封装
│   ├── RelevanceCaseData.py                测试数据组装
│   ├── ReplaceCaseData.py                  测试数据动态替换
│   ├── ResponseModel.py                    响应模型
├── testcase                                测试函数代码
│   ├── template                            
│   │   ├── single                
│   │   │   └── test_single_case.py         独立用例测试函数代码示例                      
│   │   ├── multiple                
│   │   │   └── test_multiple_case.py       关联用例测试函数代码示例    
├── testdata
│   ├── test_example.xlsx                   测试用例数据文件示例
├── tools
│   ├── allure-2.10.0.zip                   allure插件
│   └── ...
├── README.md                               帮助文档
├── pytest.ini                              pytest框架配置文件
├── main.py                                 运行入口
├── requirements.txt                        依赖库文档

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依赖库

    allure-pytest==2.13.5
    allure-python-commons==2.13.5
    attrs==23.2.0
    certifi==2024.2.2
    chardet==4.0.0
    charset-normalizer==3.3.2
    cx_Oracle==8.3.0
    DBUtils==3.1.0
    et-xmlfile==1.1.0
    exceptiongroup==1.2.1
    execnet==2.1.1
    Faker==24.11.0
    idna==2.5
    iniconfig==2.0.0
    jsonpath==0.82.2
    jsonpath-ng==1.6.1
    numpy==1.26.4
    openpyxl==3.1.2
    packaging==24.0
    pandas==2.2.2
    pluggy==1.5.0
    ply==3.11
    PyMySQL==1.1.0
    pytest==8.2.0
    pytest-ordering==0.6
    pytest-repeat==0.9.3
    pytest-rerunfailures==14.0
    pytest-xdist==3.6.1
    python-dateutil==2.9.0.post0
    pytz==2024.1
    PyYAML==6.0.1
    requests==2.25.1
    six==1.16.0
    tomli==2.0.1
    tzdata==2024.1
    urllib3==1.26.5
    xlrd==2.0.1

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