pytest用例管理框架实战(基础篇)
先安装pip install pytest
pytest用例管理框架
默认规则:
1.py文件必须以test_开头或者_test结尾
2.类名必须以test开头
3.测试用例必须以test_开头
get 请求通过params传递参数
post请求通过json或者data传参
data
数据报文:dict字典类型,请求头:application/x-www-form
以form表单的方式传参 格式:id=3&sn=ed24aw
数据报文:str类型,请求头:text/plain
data只能传简单的只有键值对的dict或者是str格式
json
数据报文:不管是dict还是str类型,application/json
data=json.dumps(data) 序列化,把字典格式的数据转化为字符串的数据
json.loads(data) 反序列化,把str格式转化为字典格式
import requests
class TestSendRequest: #Test开头的类
token="" #把token设为全局变量,也称类变量,通过类名来访问TestSendRequest.token
cks =""
session = request.session()
def setup(self):
print("在每个用例之前都执行一次")
def teardown(self):
print("在每个用例之后都执行一次")
def test_login(self): #Test_开头的测试用例
url = "……"
data = { "key":"value" "key":"value" "key":"value" }
rep = session.request("get",url=url,params=data) #传入接口路径和接口参数 #这样去发送请求时就会得到一个response响应
print(rep.json()) #查看接口文档的响应数据是什么格式 #返回一个token值,是一个键值对
TestSendRequest.token =rep.json()['token'] #通过这个键取到这个值
def test_patch_mecharmId(self,conn_database): #将函数方法名conn_database传进来
url = "…… token="+TestSendRequest.token+""
data = {"SN":"","ID":"32"}
rep =session.request("post",url=url,json=data) # data=json.dumps(data) 序列化,把字典格式的数据转化为字符串的数据 #post可传URL,data,json等 print(rep.json())
TestSendRequest.cks =rep.cookies
def test_file_upload(self):
url ="…… token="+TestSendRequest.token+""
data = {
"file":open(r"E:\SHU.png":"rb") #以二进制的形式打开
}
headeres = { #有请求头时
"Accept":"application/json,text/javascript"
"x-Requested-with":"XMLHttpRequest"
}
rep =session.request("post",url=url,files=data,headers=headers,cookies=TestSendRequest.cks) #需要cookies鉴权时
print(rep.json())
运行方式
-v 输出更加详细的运行信息
-s 输入调试信息
-n 多线程运行
--reruns 数字 失败用例重跑
--html= 报告的路径
实际工作中会使用pytest.ini 的配置文件来配置运行
#新建一个配置文件 当.py文件运行时,会自动读取这个配置文件
[pytest]
addopts = -vs #配置命令
testpaths=./testcases #配置文件路径
python_files = test_*.py #配置文件规则
python_classes = test_*
python_function = test_*
新建一个conftest.py文件,用来实现部分的前置
conftest.py文件是单独存放@pytest.fixture的方法,这些方法不需要导入,直接调用即可
用处是可以在多个.py文件之间共享前置配置
@pytest.fixture(scope="function") #定义成一个函数
def conn_database(); #把用例名称传到.py文件需要用的的用例即可
print("连接数据库")
yield #唤醒
print("关闭数据库")
@pytest.fixture(scope="session",autouse=True) #将自动清除写进前置文件里面
def clear_yaml():
YamlUtil().clear_extract_yaml()
一般会新建一个all.py文件来运行
if _name_=='_main_': #写个main方法运行
pytest.main(['-vs']) # -v 输出更加详细的运行信息 -s 输入调试信息
那么怎么做接口的封装呢?
上面的环境变量不过松散,而且每个.py文件都有变量,有着多种关联,建议封装一个读写YAML和写YAML的方法
新建一个extract.yml
再新建一个python package--新建一个公共包--新建yaml_util.py文件
import os
class YamlUtil:
def read_extract_yaml(self): #读取YAML文件
with open(os.getcwd()+"/extract.yml",mode='r',encoding='utf-8') as f: #作为文件流
value = yaml.load(stream=f,Loader=yaml.FullLoader) #通过yaml.load去加载,Loader为加载方式
return value;
def read_extract_yaml(self,data): #写入YAML文件
with open(os.getcwd()+"/extract.yml",mode='a',encoding='utf-8') as f:
value = yaml.dump(data=data,stream=f,allow_unicode=True)
return value;
def clear_extract_yaml(self): #清除YAML文件
with open(os.getcwd()+"/extract.yml",mode='w',encoding='utf-8') as f:
f.truncate() #直接清除即可
import requests
class TestSendRequest: #删除全局变量,将yaml文件写进去
cks =""
session = request.session()
def test_login(self):
url = "……"
data = { "key":"value" "key":"value" "key":"value" }
rep = session.request("get",url=url,params=data)
print(rep.json()) #下面的yaml文件一般是一个键值对
YamlUtil().write_extract_yaml({'token':rep.json()['token']}) #把yaml文件写进去,之前是TestSendRequest.token =rep.json()['token']
def test_patch_mecharmId(self,conn_database):
YamlUtil().write_extract_yaml('token') #读写yaml的token
url = "…… token="+token+"" #直接使用token
data = {"SN":"","ID":"32"}
rep =session.request("post",url=url,json=data)
print(rep.json())
TestSendRequest.cks =rep.cookies def test_file_upload(self):
url ="…… token="+TestSendRequest.token+""
data = {
"file":open(r"E:\SHU.png":"rb")
}
headeres = {
"Accept":"application/json,text/javascript"
"x-Requested-with":"XMLHttpRequest"
}
rep =session.request("post",url=url,files=data,headers=headers,cookies=TestSendRequest.cks)
print(rep.json())
pytest用例管理框架实战(基础篇)的更多相关文章
- Git 沙盒模拟实战(基础篇)
Git 沙盒模拟实战 分支 现有一个主分支 创建分支 # 创建分支 $ git branch bugFix # 切换到指定分支 $ git checkout bugFix 或者 # 创建分支,并切换到 ...
- [ASP.NET Core开发实战]基础篇03 中间件
什么是中间件 中间件是一种装配到应用管道,以处理请求和响应的组件.每个中间件: 选择是否将请求传递到管道中的下一个中间件. 可在管道中的下一个中间件前后执行. ASP.NET Core请求管道包含一系 ...
- [ASP.NET Core开发实战]基础篇02 依赖注入
ASP.NET Core的底层机制之一是依赖注入(DI)设计模式,因此要好好掌握依赖注入的用法. 什么是依赖注入 我们看一下下面的例子: public class MyDependency { pub ...
- [ASP.NET Core开发实战]基础篇06 配置
配置,是应用程序很重要的组成部分,常常用于提供信息,像第三方应用登录钥匙.上传格式与大小限制等等. ASP.NET Core提供一系列配置提供程序读取配置文件或配置项信息. ASP.NET Core项 ...
- [ASP.NET Core开发实战]基础篇05 服务器
什么是服务器 服务器指ASP.NET Core应用运行在操作系统上的载体,也叫Web服务器. Web服务器实现侦听HTTP请求,并以构建HttpContext的对象发送给ASP.NET Core应用. ...
- [ASP.NET Core开发实战]基础篇04 主机
主机定义 主机是封闭应用资源的对象. 设置主机 主机通常由 Program 类中的代码配置.生成和运行. HTTP项目(ASP.NET Core项目)创建泛型主机: public class Prog ...
- [ASP.NET Core开发实战]基础篇01 Startup
Startup,顾名思义,就是启动类,用于配置ASP.NET Core应用的服务和请求管道. Startup有两个主要作用: 通过ConfigureServices方法配置应用的服务.服务是一个提供应 ...
- 基于Python的接口自动化实战-基础篇之读写配置文件
引言 在编写接口自动化测试脚本时,有时我们需要在代码中定义变量并给变量固定的赋值.为了统一管理和操作这些固定的变量,咱们一般会将这些固定的变量以一定规则配置到指定的配置文件中,后续需要用到这些变量和变 ...
- 基于Python的接口自动化实战-基础篇之pymysql模块操作数据库
引言 在进行功能或者接口测试时常常需要通过连接数据库,操作和查看相关的数据表数据,用于构建测试数据.核对功能.验证数据一致性,接口的数据库操作是否正确等.因此,在进行接口自动化测试时,我们一样绕不开接 ...
- [WF4.0 实战] WPF + WCF + WF 打造Hello World(基础篇)
本篇博客是一个基础的演示样例,也就是一个新手教程吧!让大家熟悉一下WPF + WCF + WF三者的关系!这仅仅是一个基础篇,下篇会继续深入,作为这段时间研究工作流的一个小小总结! 三者关系: WPF ...
随机推荐
- WDA学习(23):UI Element:Radio Button Group & CheckBox Group使用
1.16 UI Element:Radio Button & CheckBox使用 本实例测试Radio Button Group,CheckBox Group等的使用. 注:Dropdown ...
- 杭电oj 求数列的和
Problem Description 数列的定义如下:数列的第一项为n,以后各项为前一项的平方根,求数列的前m项的和. Input 输入数据有多组,每组占一行,由两个整数n(n<10000 ...
- 版图 shrink
先打开模拟部分的版图,然后在ciw 里面执行 dbCreateXFormPCell(geGetEditCellView() "libName") 然后在"libName& ...
- Maven中的DependencyManagement 和 Dependencies
Maven 使用dependencyManagement 元素来提供了一种管理依赖版本号的方式. 通常会在一个组织或者项目的最顶层的父POM 中看到dependencyManagement 元素. 使 ...
- sql-labs less34--less41
less 34 汉 addslashes() 函数返回在预定义的字符前添加反斜杠的字符串. 预定义字符是: 单引号(') 双引号(") 反斜杠(\) NULL 提示:该函数可用于为存储在数据 ...
- 关于JUnit
目录 一.单元测试 二.在LAB中的常用方法 一.单元测试 什么是单元测试呢?单元测试就是针对最小的功能单元编写测试代码.Java程序最小的功能单元是方法,因此,对Java程序进行单元测试就是针对单个 ...
- Spring系列之面向切面编程-15
目录 AOP 概念 AOP 代理 @AspectJ 支持 启用@AspectJ 支持 使用 Java 配置启用 @AspectJ 支持 通过 XML 配置启用 @AspectJ 支持 声明一个方面 声 ...
- pytorch基础 自动求导
1.把pytorch当成是numpy来用就行 2. 一个典型的张量是这样定义的. import pytorch as tt n=tt.tensor([1,2,3],dtype=True,requirg ...
- 杭电OJ刷题指南(ACM)
杭州电子科技大学Oj是著名的算法竞赛刷题网站!!
- percona mongo热备
https://www.percona.com/doc/percona-server-for-mongodb/LATEST/hot-backup.html#hot-backup Hot Backup ...