python+unittest+读取Excel+request+ddt+yaml配置文件接口自动化框架

python+unittest+读取Excel+request+ddt+yaml配置文件接口自动化框架

梳理一下关于如何搭建ddt数据驱动自动化测试框架

cases: 主要为了存放测试用例
common:存放公共方法,列如封装的请求方法,读取excel,读取配置等等方法,都放在了这里
config:存放配置文件,常用的有.conf .ini .yaml 我这里使用的是.yaml文件
Logs:存放日志
report:存放生成的测试报告

首先考虑一下场景,编写自动化框架,其目的是什么
1.去除繁重的手工化.
2.方便使用
3.快速定位问题
4.测试过程数据可视化
根据以上的想法,所以本次编写的自动化框架,用到了
1.:unittest库.因为unittest是一个python标准库,所以不需要下载,只需要import导入即可,用来管理用例
2. requests 只要发送请求,是离不开一个python三方库,request库
3.openexcel 读取excel表格数据,因为openexcel库的原因,不能使用xsl格式的表格,也是一个三方库
4.logging 生成日志
5.ddt 数据驱动
6.HTMLTestRunner 生成测试报告
7.以及写入过程当中使用到的os和datatime

封装一些常用的方法

1.http_req.py
定义了一个基础万能方法,后续关于请求方法,可以放到这个文件,便于管理

# encoding: utf-8
"""
@author:辉辉
@email: 
@Wechat: 不要静音
@time: 2020/11/20 10:44
"""

"""
定义关于requests的请求方法

"""

import requests


class Requests_methods:

    def req_url(self, method, url, data=None, json=None, **kwargs):
        """
        定义请求方法,requests.requests里是可以定义请求方式,列如get.post等,
        :param method: 请求方法
        :param url: 请求路径
        :param data: 表单数据
        :param json: json格式数据
        :param kwargs: 其他参数
        :return: 返回一个json数据
        """
        req = requests.request(method=method, url=url, data=data, json=json, **kwargs)

        if not isinstance(req,dict):
            return req
        return req.json()


if __name__ == '__main__':

    url = 'http://www.baidu.com'
    res = Requests_methods().req_url('get', url, )
    print(res)

2.read_excel方法封装
这里封装的是关于excel操作的方法,因为封装的方法相对独立,所以后续可以灵活添加其余方法

# encoding: utf-8
"""
@author:辉辉
@email: 
@Wechat: 不要静音
@time: 2020/11/20 11:11
"""

import openpyxl

"""

读取Excel表格
1.打开表格
2.读取表头
3.读取所有内容

"""
from class_2.common.read_ymal import yaml_data

# file_path = '../config/data.yaml'
filename = yaml_data.return_data()
file_name= filename['filename']
print(file_name)

class ExcelMethod:
    """定义一个类方法,"""

    def __init__(self):
        """路径名字是固定的,所以定义为实例属性"""
        self.filename = file_name

    def open_excel(self, name):
        """
        打开excel表格,
        :param name: 文件sheet名字
        :return:
        """
        wb = openpyxl.load_workbook(self.filename)
        sheet = wb[name]
        return sheet

    def red_title(self, name):
        """
        读取excel表格第一行表头,并返回一个列表
        :param name:
        :return:
        """
        sheet1 = self.open_excel(name)
        row = sheet1[1]
        title_list = []
        for sheet in row:
            # print(sheet)
            title_list.append(sheet.value)
        return title_list

    def red_all(self, name):
        """
        读取excel表格里除了表头以外所有数据,并返回一个列表嵌套字典
        :param name:
        :return:
        """
        row = self.open_excel(name)
        data_row = list(row.rows)
        title = self.red_title(name)
        print(title)
        data_list = []
        for data in data_row[1:]:
            data_dict = []
            for item in data:
                #     data_dict[title[i]] = data_dict[item.value]
                data_dict.append(item.value)
            data_list.append(dict(zip(title, data_dict)))
        return data_list


if __name__ == '__main__':
#     filename = r'F:\cases.xlsx'
    eb = ExcelMethod().red_all('Sheet1')
    print(eb)

3.read_yaml.py
读取yaml文件,基础方法,看注释即可

# encoding: utf-8
"""
@author:辉辉
@email: 
@Wechat: 不要静音
@time: 2020/11/20 13:59
"""

import yaml

"""
读取yaml配置文件
"""


class ReadYaml:
    """读取yaml配置文件"""
    def __init__(self,file_name):
        """
        初始化,并设置实例属性路径名字
        :param file_name:
        """
        self.file_name = file_name

    def read_yaml(self):
        """
        读取yaml文件,返回数据
        :return:
        """
        with open(self.file_name, encoding='utf-8')as f:
            data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

        return data

    def return_data(self,data_name=None):
        """
        返回数据,如果属性名字为空,则默认返回所有数据
        :param data_name:属性名字
        :return:
        """
        data_ret = self.read_yaml()

        if data_name is None:
            return data_ret
        else:

            return data_ret[data_name]


yaml_data = ReadYaml(file_name=r'C:\Users\Administrator\test_api_new\class_2\config\data.yaml')
if __name__ == '__main__':
    data = yaml_data.return_data()
    print(data)

4.file_log.py
生成日志
因为这里要多次使用.logging,所以使用了父类继承,从写了方法,避免日志打印行列不精准,同时为了不出现多个初始化导致产生新的日志文件,这里在类里进行了类属性初始化,

# encoding: utf-8
"""
@author:辉辉
@email: 
@Wechat: 不要静音
@time: 2020/11/20 14:37
"""
"""
生成log文件
"""
import logging

from class_2.common.read_ymal import yaml_data

log_name = yaml_data.return_data(data_name='logname')
levels = yaml_data.return_data(data_name='level')
filename = r'../Logs/log.txt'
"""
读取yaml文件
1.先读取logname
2.读取level
3.设置log地址

"""


class FileLogs(logging.Logger):
    """  定义日志类  """

    def __init__(self, name, file, level='DEBUG',
                 fmt="%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s"):
        super().__init__(name)
        # 超继承,继承父类初始化实例
        self.setLevel(level)
        file_headers = logging.FileHandler(file)
        file_headers.setLevel(level)
        self.addHandler(file_headers)
        fmt = logging.Formatter(fmt)
        file_headers.setFormatter(fmt)


logger = FileLogs(log_name, filename, levels)
# 类里初始化,防止多次初始化
if __name__ == '__main__':
    logger = FileLogs(log_name, filename, levels)
    logger.info('哼,无聊的姿势又增加了')

5.在cases文件下新建测试用例模块.test_login.py

# encoding: utf-8
"""
@author:辉辉
@email: 
@Wechat: 不要静音
@time: 2020/11/20 16:00
"""
import unittest

import ddt

from class_2.common.file_log import logger
from class_2.common.http_req import Requests_methods
from class_2.common.read_excel import ExcelMethod

name = 'Sheet1'
"""
定义一个excel表格名称
"""

# print(data)
# 使用ddt驱动
@ddt.ddt()
class TestLogin(unittest.TestCase):
	""" 使用类属性方法,定义读取Excel"""
    data = ExcelMethod().red_all(name)

    # requests = Requests_methods()
	#将excel表格数据读取出来放到@ddt.data(*data)里,进行多次循环跑用例
    @ddt.data(*data)
    def test_login(self, data):
        req = Requests_methods().req_url(data['method'],
                                         data['url'],
                                         )
		#断言code=预期结果
        self.assertEqual(req.status_code, data['预期结果'])
        logger.info('正在进行用例测试')


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

6.编写all_run.py文件,执行所有脚本

# encoding: utf-8
"""
@author:辉辉
@qq:372148872
@Wechat: 不要静音
@time: 2020/11/20 15:38
"""
import datetime
import os
import unittest

from HTMLTestRunner_new import HTMLTestRunner
from class_2.common.file_log import logger
"""
生成测试报告


首先,读取cases路径
其次生成case读取器
然后生成HTML实例化
"""
"""
使用os去定位当前文件的决定路径
进行拼接查找cases目录
"""
dir_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
file_path = os.path.join(dir_path, 'cases')

# 生成case查找器
load_test = unittest.TestLoader()
#匹配所有以test_开头的.py文件
suit = load_test.discover(file_path, 'test_*.py')


"""
这里进行路径重新拼接,生成HTML报告存放路径
"""

report_path = os.path.join(dir_path, 'report')
# 使用os.path.exists去判断路径是否存在.如果不存在,则创建
if not os.path.exists(report_path):
    os.mkdir(report_path)
#  为了每次生成报告不重复,将当前时间与report进行拼接生成报告名字
times = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S')
print(times)

# print(time)
file_name = times + 'report.html'
file_path = os.path.join(report_path,file_name)
# print(file_path)
with open(file_path, 'wb') as f:
#使用HTMLTestRunner生成报告,HTMLTestRunner,生成的报告为全英文,为了方便观看,我将源码down到本地,进行了源码修改,并添加了tester关键字参数
    run = HTMLTestRunner(f,title='接口测试报告',description='调试使用',tester='Test')
    logger.info('生成测试用例')
    run.run(suit)

接下来.我们运行all_run.py文件

运行成功.

生成了日志以及测试报告


到此.框架的初步模型便搭建好了.剩余的只是填充各种方法了.

本文地址：https://blog.csdn.net/nbt_silent1/article/details/109855239