pytest+yaml实现接口自动化

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最近在学pytest的使用，不一样于httprunner自动化测试框架，建立项目的时候就能把全部的项目文件目录整理出来，须要手动建立文件分类，无论怎么样，先学会用，在去了解它的底层原理。

这篇文章我把pytest+yaml+参数化一块儿讲解了。

一个简单的接口案例

# def test_movie_check():# url = 'http://api.douban.com/v2/movie/in_theaters'# params = {# 'apikey': '0df993c66c0c636e29ecbb5344252a4a',# 'start': 0,# 'count': 10# }# headers = {# "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36"# }# r = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)# response = r.json()# assert response['count'] == params['count']# assert response['start'] == params['start']# assert response['title'] == '正在上映的电影-北京'

以上就是一个简单的python自带的requests的请求接口，并经过assert作断言，判断脚本运行是否正确。

pytest+yaml

看过我httprunner的应该都知道，httprunner主要就是经过yaml文件来进行接口调用的，原来pytest也能调用yaml文件，这里咱们把yaml文件做为咱们的接口数据准备文件，以下代码所示：

yaml方法的使用：

       ◆   yaml.load() : 读取yaml文件;

       ◆   yaml.load_all() :  生成迭代器，若存在多块yaml文档的时候，使用解析所有文档;

       ◆  yaml.dump(params1,params2) : yaml.dump将python对象生成yaml文档 params1 json格式的文档 ,params2 打卡一个文本或二进制文件，将生成的yaml文件写到文件中;

       ◆  yaml.dump_all() 将多个段输出到一个文件;

第一步：编写yaml文件，准备测试接口数据

test: - case: 验证响应参数是否一致 requests: method: GET path: /v2/movie/in_theaters headers: User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36 params: apikey: 0df993c66c0c636e29ecbb5344252a4a start: 0 count: 10 validate: title: 正在上映的电影-北京 count: 10 start: 0

第二步：编写test_movie.py文件，get_test_data方法返回测试数据

python的zip用法：

☆  将可迭代的对象做为参数，打包成元祖，而后返回元祖组成的对象

☆ 若每一个迭代器的元素个数不同，返回列表长度最短的对象

☆ 利用zip(*)将元祖解压成列表

☆ 经过list（zipped）来打印出压缩结果

☆ 好处：节省内存

def get_test_data(filepath): case = [] # 存放测试用例名 requests = [] # 存放http请求对象    validate = []  # 存放断言    with open(filepath, encoding='utf-8') as f: data = yaml.load(f.read(), Loader=yaml.SafeLoader) case.append(data.get('test')) requests.append(data.get('requests')) validate.append(data.get('validate')) params = zip(case, requests, validate) return case, paramscases, parameters = comm_function.get_test_data('D:/workFile/test/pytest_demo/data/test_movie.yaml')list_params = list(parameters)print(list_params[0][1])

第三步：判断测试案例是否经过

@pytest.mark.parametrize 参数化，若yaml中有多条案例，会执行屡次。

class TestInTheaters(object): @pytest.mark.parametrize('case,http,validate', list(list_params), ids=cases) def test_in_theaters(self, case, http, validate): host = 'http://api.douban.com' res = requests.request(http['method'], url=host+http['path'], headers=http['headers'], params=http['params']) response = res.json() assert response['count'] == validate['count'] assert response['start'] == validate['start'] assert response['title'] == validate['title']

结果以下：

欢迎小伙伴们进群一块儿学习，一块儿加油！

END

本文分享自微信公众号 - 软件测试小助手（gh_2282fef3410c）。
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