python3+requests：接口自动化测试（二）

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前言：上篇文章python3+requests+unittest：接口自动化测试（一）：https://www.cnblogs.com/shapeL/p/9179484.html ，已经介绍了基于unittest框架的实现接口自动化，但是也存在一些问题，比如最明显的测试数据和业务没有区分开，接口用例不便于管理等，所以又对此修改完善。接下来主要是介绍该套接口自动化框架的设计到实现，参考代码的git地址：https://github.com/zhangying123456/python3_interface

1.代码框架展示

（1）case：存放测试用例数据的，比如请求类型get/post、请求url、请求header、请求数据等；

（2）data：获取excel文件中相应数据的方法封装，获取excel中对应表格内的数据，excel的行列数据等：get_data.py；判断用例之间是否存在依赖关系并获取依赖数据：dependent_data.py；初始化excel文件：data_config.py；

（3）dataconfig：存放请求中涉及到的header、data、cookies等数据；

（4）log：存放测试完成之后生成的日志文件，可以查看日志定位问题；

（5）main：脚本执行的主函数run_test.py

（6）util：通用方法的封装，各种不同断言方式common_assert.py；对excel文件的读写操作operation_excel.py；从请求返回数据中拿取数据作为下一个接口的请求header数据operation_header.py；从json文件中拿取想要的数据operation_json.py；将接口自动化过程中的相关日志输出到log.txt中print_log.py；根据请求类型的不同执行对应的get/post方法runmethod.py；将测试结果以邮件形式发送给相关人员send_mail.py。

2.代码实现说明

（1）首先看下用例数据

说明：该用例只是用来覆盖一些接口场景而测试使用的，有兴趣的可以参考源码用自己项目的真实数据来实现

先判断是否执行：如果yes，执行该条用例；如果no，直接跳过该条用例。

执行用例：获取用例的url、请求类型、请求头header、请求数据，request.get/post执行该条接口用例。

在执行用例过程中，会存在特殊情况：（1）比如test_04依赖于test_03，test_04中的请求字段supplier的参数数据来源于test_03的response中value[0].biz字段的数据，所以在执行接口过程中需要判断是否存在依赖关系；（2）比如test_06请求数据需要test_05的response中的cookies数据，所以这种类型接口也要特殊处理。

执行完成后：写入实际结果，与预期结果做对比，进行断言。

（2）看了用例excel后，对基本的流程有个大概了解，现在的问题就是如何拿取对应的数据执行接口得到运行结果

    if is_run:

        url = self.data.get_request_url(i)

        method = self.data.get_request_method(i)

        #获取请求参数

        data = self.data.get_data_value(i)

        # 获取excel文件中header关键字

        header_key = self.data.get_request_header(i)

        # 获取json文件中header_key对应的头文件数据

        header = self.data.get_header_value(i)

        expect = self.data.get_expect_data(i)

        depend_case = self.data.is_depend(i)

举例说明1：请求url数据是存放在excel中，我们通过操作excel文件到特定单元格拿到url数据

    #获取url

    def get_request_url(self,row):

        col = int(data_config.get_url())

        url = self.oper_excel.get_cell_value(row,col)

        return url

举例说明2：请求头header或者请求数据中有的数据为空，所以我们在拿取数据过程中要做判断

    #获取请求数据

    def get_request_data(self,row):

        col = int(data_config.get_data())

        data = self.oper_excel.get_cell_value(row,col)

        if data == '':

            return None

        return data

首先拿取excel中表格中的关键字，再通过关键字去对应json文件拿取具体的请求数据。比如先拿取excel中请求数据中的hotwords，再根据此关键字去json文件读取hotwords的键值数据

    "hotwords": {

        "bizName": "globalSearchClient",

        "sign": "8c8bc3ee9d6c4b7b8a390ae298cb6db5",

        "timeMills": ""

    }

    #通过获取请求关键字拿到data数据

    def get_data_value(self,row):

        oper_json = OperationJson('../dataconfig/request_data.json')

        request_data = oper_json.get_data(self.get_request_data(row))

        return request_data

    #根据关键字获取数据

    '''

    dict['key']只能获取存在的值，如果不存在则触发KeyError

    dict.get(key, default=None)，返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值None

    excel文件中请求数据有可能为空，所以用get方法获取

    '''

    def get_data(self,key):

        # return self.data[key]

        return self.data.get(key)

（3）一般的接口都是单接口，即是单独请求，没有上下依赖关系的，针对这种只要模拟请求拿到数据进行断言就可以了。但是实际项目中会存在特殊场景，比如test_03和test04

说明：test_04中，请求数据qqmusic_more中的supplier字段依赖于test_03中的返回数据value[0].biz的值

"qqmusic_more": {

        "bizName": "globalSearchClient",

        "appLan": "zh_CN",

        "musicLimit": "",

        "imei": "",

        "keyword": "fly",

        "timeMills": "",

        "page": "",

        "sign": "17daa7e3e84bd4dfbe9a1bd9a1bd7e62",

        "mac": "90f05205d7b7",

        "sessionId": "43e605b914874cd99b47ac997e19c1a1",

        "network": "",

        "supplier": "",

        "language": "zh_CN",

    }

先执行test_03，获取依赖的返回数据value[0].biz的值

    #执行依赖测试，获取test_03返回结果

    def run_dependent(self):

        row_num = self.oper_excel.get_row_num(self.case_id)

        request_data = self.data.get_data_value(row_num)

        header = self.data.get_request_header(row_num)

        method = self.data.get_request_method(row_num)

        url = self.data.get_request_url(row_num)

        res = self.method.run_main(method,url,request_data,header,params=request_data)

        return res

    #获取依赖字段的响应数据：通过执行依赖测试case来获取响应数据，响应中某个字段数据作为依赖key的value

    def get_value_for_key(self,row):

        #获取依赖的返回数据key

        depend_data = self.data.get_depend_key(row)

        print(depend_data)  #depend_data打印数据：value[0].biz

        #执行依赖case返回结果

        response_data = self.run_dependent()

        # print(depend_data)

        # print(response_data)

        return [match.value for match in parse(depend_data).find(response_data)][0]

再将value[0].biz值放入test_04请求数据qqmusic_more中的supplier字段中

        if depend_case != None:

            self.depend_data = DependentData(depend_case)

            #获取依赖字段的响应数据

            depend_response_data = self.depend_data.get_value_for_key(i)

            #获取请求依赖的key

            depend_key = self.data.get_depend_field(i)

            #将依赖case的响应返回中某个字段的value赋值给该接口请求中某个参数

            data[depend_key] = depend_response_data

（4）拿到请求相关数据后，执行该条case，获取response；然后实际结果与预期结果进行断言

res = self.run_method.run_main(method,url,data,header,params=data)

'''

get请求参数是params:request.get(url='',params={}),post请求数据是data:request.post(url='',data={})

excel文件中没有区分直接用请求数据表示,则data = self.data.get_data_value(i)拿到的数据，post请求就是data=data,get请就是params=data

'''

根据get、post类型区分

class RunMethod:

    def post_main(self,url,data,header=None):

        res = None

        if header != None:

            res = requests.post(url=url,data=data,headers=header)

        else:

            res = requests.post(url=url,data=data)

        return res.json()

    def get_main(self,url,params=None,header=None):

        res = None

        if header != None:

            res = requests.get(url=url, params=params, headers=header)

        else:

            res = requests.get(url=url, params=params)

        return res.json()

    def run_main(self,method,url,data=None,header=None,params=None):

        res = None

        if method == 'post':

            res = self.post_main(url,data,header)

        else:

            res = self.get_main(url,params,header)

        return res

（5）执行接口case过程中，可能存在某条case异常报错，导致下面的case无法运行，所以我们既要将异常日志存放在特定文件中方便后续排查，也要保证下面的case能够不受影响继续执行完

           try:...

           except Exception as e:

                # 将报错写入指定路径的日志文件里

                with open(log_file,'a',encoding='utf-8') as f:

                    f.write("\n第%s条用例报错:\n" % i)

                initLogging(log_file,e)

                fail_count.append(i)

抓取日志的方法可以使用python内置模块logging，具体用法可以参考：https://www.cnblogs.com/shapeL/p/9174303.html

import logging

def initLogging(logFilename,e):

  logging.basicConfig(

                    level = logging.INFO,

                    format ='%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s',

                    datefmt = '%y-%m-%d %H:%M',

                    filename = logFilename,

                    filemode = 'a')

  fh = logging.FileHandler(logFilename,encoding='utf-8')

  logging.getLogger().addHandler(fh)

  log = logging.exception(e)

  return log

日志文件log.txt结果：直接定位问题出在哪儿

第5条用例报错:

18-06-19 10:27-ERROR-string indices must be integers

Traceback (most recent call last):

  File "C:/Users/xxx/Documents/GitHub/python3_interface/main/run_test.py", line 70, in go_on_run

    op_header.write_cookie()

  File "C:\Users\xxx\Documents\GitHub\python3_interface\util\operation_header.py", line 30, in write_cookie

    cookie = requests.utils.dict_from_cookiejar(self.get_cookie())

  File "C:\Users\zhangying1\Documents\GitHub\python3_interface\util\operation_header.py", line 25, in get_cookie

    url = self.get_response_url()+"&callback=jQuery21008240514814031887_1508666806688&_=1508666806689"

  File "C:\Users\xxx\Documents\GitHub\python3_interface\util\operation_header.py", line 18, in get_response_url

    url = self.response['data']['url'][0]

TypeError: string indices must be integers

（6）接口自动化测试执行完成后，需要将测试结果发送给项目组相关人员，邮件发送实现方法参考：https://www.cnblogs.com/shapeL/p/9115887.html

self.send_mail.send_main(pass_count,fail_count,no_run_count)

#coding:utf-8

import smtplib

from email.mime.text import MIMEText

from email.mime.multipart import MIMEMultipart

import datetime

class SendEmail:

    global send_user

    global email_host

    global password

    password = "lunkbrgwqxhfjgxx"

    email_host = "smtp.qq.com"

    send_user = "xxx@qq.com"

    def send_mail(self,user_list,sub,content):

        user = "shape" + "<" + send_user + ">"

        # 创建一个带附件的实例

        message = MIMEMultipart()

        message['Subject'] = sub

        message['From'] = user

        message['To'] = ";".join(user_list)

        # 邮件正文内容

        message.attach(MIMEText(content, 'plain', 'utf-8'))

        # 构造附件（附件为txt格式的文本）

        filename = '../log/log.txt'

        time = datetime.date.today()

        att = MIMEText(open(filename, 'rb').read(), 'base64', 'utf-8')

        att["Content-Type"] = 'application/octet-stream'

        att["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="%s_Log.txt"'% time

        message.attach(att)

        server = smtplib.SMTP_SSL()

        server.connect(email_host,465)# 启用SSL发信, 端口一般是465

        # server.set_debuglevel(1)# 打印出和SMTP服务器交互的所有信息

        server.login(send_user,password)

        server.sendmail(user,user_list,message.as_string())

        server.close()

    def send_main(self,pass_list,fail_list,no_run_list):

        pass_num = len(pass_list)

        fail_num = len(fail_list)

        #未执行的用例

        no_run_num = len(no_run_list)

        count_num = pass_num + fail_num + no_run_num

        #成功率、失败率

        '''

        用%对字符串进行格式化

        %d 格式化整数

        %f 格式化小数；想保留两位小数，需要在f前面加上条件：%.2f；用%%来表示一个%

        如果你不太确定应该用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串

       '''

        pass_result = "%.2f%%" % (pass_num/count_num*100)

        fail_result = "%.2f%%" % (fail_num/count_num*100)

        no_run_result = "%.2f%%" % (no_run_num/count_num*100)

        user_list = ['xxx@qq.com']

        sub = "接口自动化测试报告"

        content = "接口自动化测试结果:\n通过个数%s个，失败个数%s个，未执行个数%s个：通过率为%s，失败率为%s，未执行率为%s\n日志见附件" % (pass_num,fail_num,no_run_num,pass_result,fail_result,no_run_result)

        self.send_mail(user_list,sub,content)

到此，就基本完成。

说明：

1.只是大概整理了接口自动化实现的设计流程，需要源码参考的可查看：https://github.com/zhangying123456/python3_interface

2.这套接口框架中还有很多需要完善的地方，比如断言方法不够丰富，比如测试报告展示需要完善，等等。各位有兴趣的可以不断完善改进

巴特西

python3+requests：接口自动化测试（二）

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