一.介紹

        之前學習robotframework的時候，知乎上有人推薦這個框架，高呼pytest大法好，正好最近要重構一個專案的服務端介面自動化測試框架。

        學了一下，確實很好用，分享出來一個自己，希望有所幫助吧。

二.功能

          + 資料驅動

              -  針對介面測試的特點（同一業務場景對某一功能介面各種引數請求校驗介面的返回）Mongo基於文件儲存，省去json序列化轉換操作，測試類+測試方法對映到Mongo中一個集合，集合中每一條資料依次執行測試方法中的業務邏輯。例如，使用各種不同的組合資料登陸，或購買各種規格，數量的商品。

            - 下圖為專案中一組資料示例，利用pytest的pytest_generate_tests的hook 將資料庫中的對應的集合的資料賦值data和scm。

              data作為資料，scm作為返回的校驗模板。

• 資料動態渲染

  • 支援資料動態替換，如‘{{ DevToken }}’，替換變數，{% int %}替換為函式。
  • {'tu': ['{{ val }}', {'newkey': '{{ val }}'}],
    'key': {'str': '{% fake.pystr(max_chars=10) %}',
    'phone': '{% fake.phone_number() %}',
    'company': '{% fake.company() %}'}
    }
    ------->
    {'tu': [456, {'newkey': 456}],
    'key': {'str': 'CxtMTqAhLY',
    'phone': '13319170599',
    'company': '精芯網路有限公司'}
    }

• Schema 模板使用

  • 支援部分校驗，只校驗scm中有的key值
  • 規則支援函式 例如
    {
    "data" : "{% str %}", #校驗返回的data是個字串物件
    "traceID" : "{{ traceID }}", #校驗traceID相等
    "message" : "token錯誤", #校驗返回的message
    "code" : "00120112001",
    "success" : false #校驗布林值等於false
    }

• 優化配置檔案，     

• 將不同環境的配置資訊儲存到config檔案，執行時通過不同的env引數（--env=online --env=test）載入不同的配置資訊到不同的環境執行測試，如host地址，使用者名稱密碼，等

三.可維護性

這樣分層組織的好處，提高了程式碼的複用，模組化之後，是測試邏輯更加突出。後期迭代有的介面引數如果有變動，只需要在project_lib中或者fixture中進行修改。testcase只關注業務邏輯。

四.與jenkins結合

      jenkins就沒什麼可說的了，安裝一個Allure的外掛。配置生成報告命令。

csdn這個破編輯頁面真特麼難用。就這樣把不想寫了，fuck。

五.程式碼

簡單的demo上傳到github。https://github.com/Be5yond/pytest_demo.git

----------------------------------------  2018/10/27--------------------------------------------------

看到github有兄弟fork了這個專案，可能還是有點用的，更新一下吧。之前採用mongodb佐資料驅動是因為那個專案的開發設計的api引數巢狀太深，不好處理。結構比較好的介面一般都是格式差不多的，可以用excel來儲存測試資料，看起來更加直觀，對映方式也很簡單，測試類對應一個excel檔案，每一個方法對應一個sheet，sheet中的每一行就是一條testcase。

對於某些介面不需要關心的引數，在lib層使用DefaultData方法將預設引數填進去，避免測試資料檔案中很多重複的資料。

像呼叫get_test傳送請求parameter中會預設新增StartTIme,EndTime和Type引數。