├── Cache                          // 存放缓存文件
├── common                         // 配置
│   ├── conf.yaml                  // 公共配置
│   ├── setting.py                 // 环境路径存放区域
├── data                           // 测试用例数据
├── Enums                          // 枚举层，用于存放项目中所需的枚举
├── File                           // 上传文件接口所需的文件存放区域
├── log                            // 日志层
├── report                         // 测试报告层
├── test_case                      // 测试用例代码
├── utils                          // 工具类
│   └── assertUtils                // 断言
│       └── assertUtils.py        
│   └── cacheUtils                 // 缓存处理模块
│       └── cacheControl.py
│       └── redisControl.py  
│   └── logUtils                   // 日志处理模块
│       └── logControl.py
│       └── logDecoratrol.py       // 日志装饰器
│       └── runTimeDecoratrol.py   // 统计用例执行时长装饰器
│   └── mysqlUtils                 // 数据库模块
│       └── get_sql_data.py       
│       └── mysqlControl.py   
│   └── noticUtils                 // 通知模块
│       └── dingtalkControl.py     // 钉钉通知 
│       └── feishuControl.py       // 飞书通知
│       └── sendmailControl.py     // 邮箱通知
│       └── weChatSendControl.py   // 企业微信通知
│   └── otherUtils                 // 其他工具类
│       └── allureDate             // allure封装
│           └── allure_report_data.py // allure报告数据清洗
│           └── allure_tools.py   // allure 方法封装
│           └── error_case_excel.py   // 收集allure异常用例，生成excel测试报告
│       └── localIpControl.py      // 获取本地IP
│       └── threadControl.py       // 定时器类
│   └── readFilesUtils             // 文件操作
│       └── caseAutomaticControl.py // 自动生成测试代码 
│       └── clean_files.py          // 清理文件
│       └── excelControl.py         // 读写excel
│       └── get_all_files_path.py   // 获取所有文件路径
│       └── get_yaml_data_analysis.py // yaml用例数据清洗
│       └── regularControl.py        // 正则
│       └── yamlControl.py          // yaml文件读写
│   └── recordingUtils             // 代理录制
│       └── mitmproxyContorl.py
│   └── requestsUtils 
│       └── dependentCase.py        // 数据依赖处理
│       └── requestControl.py      // 请求封装
│   └── timeUtils
├── Readme.md                       // help
├── pytest.ini                  
├── run.py                           // 运行入口

依赖库

allure-pytest==2.9.45
allure-python-commons==2.9.45
atomicwrites==1.4.0
attrs==21.2.0
certifi==2021.10.8
cffi==1.15.0
charset-normalizer==2.0.7
colorama==0.4.4
colorlog==6.6.0
cryptography==36.0.0
DingtalkChatbot==1.5.3
execnet==1.9.0
Faker==9.8.3
idna==3.3
iniconfig==1.1.1
jsonpath==0.82
packaging==21.3
pluggy==1.0.0
py==1.11.0
pycparser==2.21
PyMySQL==1.0.2
pyOpenSSL==21.0.0
pyparsing==3.0.6
pytest==6.2.5
pytest-forked==1.3.0
pytest-xdist==2.4.0
python-dateutil==2.8.2
PyYAML==6.0
requests==2.26.0
six==1.16.0
text-unidecode==1.3
toml==0.10.2
urllib3==1.26.7
xlrd==2.0.1
xlutils==2.0.0
xlwt==1.3.0

安装教程

首先，执行本框架之后，需要搭建好 python、jdk、 allure环境

搭建python教程：[https://www.runoob.com/python3/python3-install.html)

搭建jdk环境：[https://blog.csdn.net/R_Y_Fren/article/details/120438636)

安装allure：[https://blog.csdn.net/ZangKang1/article/details/122345472)

如上环境如都搭建好，则安装本框架的所有第三方库依赖，执行如下命令

pip3 install -r requirements.txt

如果在安装过程中出现如下 Could not find a version 类似的异常，不用担心，可能是因为你安装的python环境版本和我不一致导致的，直接 pip install 库名称，不指定版本安装就可以了。

如上方截图说没有找到 asgiref==3.5.1,报错的意思是，没有找到3.5.1这个版本，那么直接控制台输入 pip3 install asgiref 进行安装即可

接口文档

这里非常感谢一位安卓的朋友，给我推荐了开源的接口文件，框架中会针对开源接口中的登录、个人信息、收藏（新增、查看、修改、删除）等功能，编写结果自动化案例下方是接口文档地址，大家可以自行查看（因为开源的接口，里面有些逻辑性的功能，如修改被删除的网址接口并没有过多的做判断，因此用例中只写了一些基础的场景，仅供大家参考。） https://wanandroid.com/blog/show/2

如何创建用例

创建用例步骤

1、在data文件夹下方创建相关的yaml用例

2、写完之后，需要执行 utils\\readFilesUtils\\caseAutomaticControl.py 这个文件，生成自动化代码

3、执行caseAutomaticControl.py文件之后，会发现，在test_case层新增该条用例的对应代码，可直接执行该用例调试

4、当所有接口都编写好之后，可以直接运行run.py主程序，执行所有自动化接口

下面我们来看一下，如何创建用例

用例中相关字段的介绍

上方截图，就是一个用例中需要维护的相关字段，下面我会对每个字段的作用，做出解释。

如何发送get请求

上方了解了用例的数据结构之后，下面我们开始编写第一个get请求方式的接口。首先，开始编写项目之后，我们在 conf.yaml 中配置项目的域名

域名配置好之后，我们来编写测试用例，在 data 文件下面，创建一个名称为 collect_tool_list.yaml 的用例文件，请求/lg/collect/usertools/json这个收藏网址列表接口，所有接口的详细信息，可以在接口文档中查看，下方不在做赘述

接口文档：https://wanandroid.com/blog/show/2

# 公共参数
case_common:
  allureEpic: 开发平台接口
  allureFeature: 收藏模块
  allureStory: 收藏网址列表接口

collect_tool_list_01:
    host: $host()
    url: /lg/collect/usertools/json
    method: GET
    detail: 查看收藏网址列表接口
    headers:
      Content-Type: multipart/form-data;
      # 这里cookie的值，写的是存入缓存的名称
      cookie: login_cookie
    # 请求的数据，是 params 还是 json、或者file、data
    requestType: data
    # 是否执行，空或者 true 都会执行
    is_run:
    data:
      pageNum: 1
      pageSize: 10
    # 是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
    dependence_case: False
        # 依赖的数据
    dependence_case_data:
    assert:
      # 断言接口状态码
      errorCode:
        jsonpath: $.errorCode
        type: ==
        value: 0
        AssertType:
    sql:

get请求我们 requestType 写的是 params ，这样发送请求时，我们会将请求参数拼接中url中，最终像服务端发送请求的地址格式会为：

如: $host()/lg/collect/usertools/json?pageNum=1&pageSize=10

如何发送post请求

# 公共参数
case_common:
  allureEpic: 开发平台接口
  allureFeature: 收藏模块
  allureStory: 收藏网址接口

collect_addtool_01:
    host: $host()
    url: /lg/collect/addtool/json
    method: POST
    detail: 新增收藏网址接口
    headers:
      Content-Type: multipart/form-data;
      # 这里cookie的值，写的是存入缓存的名称
      cookie: login_cookie
    # 请求的数据，是 params 还是 json、或者file、data
    requestType: data
    # 是否执行，空或者 true 都会执行
    is_run:
    data:
      name: 自动化生成收藏网址$random_int()
      link: https://gitee.com/yu_xiao_qi/pytest-auto-api2
    # 是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
    dependence_case: False
        # 依赖的数据
    dependence_case_data:
    assert:
      # 断言接口状态码
      errorCode:
        jsonpath: $.errorCode
        type: ==
        value: 0
        AssertType:
    sql:

这里post请求，我们需要请求的数据格式是json格式的，那么requestType 则填写为json格式。包括 PUT/DELETE/HEAD 请求的数据格式都是一样的，唯一不同的就是需要配置 reuqestType，如果需要请求的参数是json格式，则requestType我们就填写json，如果是url拼接的形式，我们就填写 params

如何测试上传文件接口

首先，我们将所有需要测试的文件，全部都放在 files 文件夹中

requestType: file
# 是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
  file:
     file_name: 排入水体名.png

在yaml文件中，我们需要注意两个地方，主要是用例中的requestType、和 filename 字段： 1、requestType: 上传文件，我们需要更改成 file 2、file: 如果是文件上传的话，就不需要要有file，然后我们上传的文件写在file下方 3、file_name: 首先，这个file_name是我们公司接口定义的上传文件的参数，排入水体名.png 这个是我们放在Files这个文件夹下方的文件名称程序在执行的时候，会判断如果你的requestType为 file的时候，则会去执行file下方的参数，然后取到文件名称直接去执行用例

上传文件接口，即需要上传文件，又需要上传其他参数

requestType: file
# 是否执行，空或者 true 都会执行
is_run:
data:
  file:
     file_name: 排入水体名.png
  data:
     is_upload: 0
  params:
     collect: false

上方的这个案例，请求参数即上传了文件，又上传了其他参数

1、file：这里下方上传的是文件参数
2、data：这个data下方是该接口，除了文件参数，还需要上传其他的参数，这个参数会以json的方式传给服务端（如果没有其他参数，可以不用写这个）
3、params：这个是除了文件参数以外的，上传的其他参数，这个参数是拼接在url后方的

为了方便大家理解，上方将该参数，以postman的形式上传

多业务逻辑，如何编写测试用例

多业务这一块，我们拿个简单的例子举例，比如登录场景，在登陆之前，我们需要先获取到验证码。

首先，我们先创建一个 get_send_sms_code.yaml 的文件，编写一条发送验证码的用例

# 公共参数
case_common:
  allureEpic: 盲盒APP
  allureFeature: 登录模块
  allureStory: 获取登录验证码

send_sms_code_01:
    host: $host()
    url: /mobile/sendSmsCode
    method: POST
    detail: 正常获取登录验证码
    headers:
      appId: '23132'
      masterAppId: masterAppId
      Content-Type: application/json;charset=UTF-8
    # 请求的数据，是 params 还是 json、或者file
    requestType: json
    # 是否执行，空或者 true 都会执行
    is_run:
    data:
      phoneNumber: "180****9278"
      # 是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
    dependence_case: False
        # 依赖的数据
    dependence_case_data:
    assert:
      code:
        jsonpath: $.code
        type: ==
        value: '00000'
        AssertType:
      success:
        jsonpath: $.success
        type: ==
        value: true
        AssertType:

    sql:

编写好之后，我们在创建一个 login.yaml 文件

# 公共参数
case_common:
  allureEpic: 盲盒APP
  allureFeature: 登录模块
  allureStory: 登录

login_02:
    host: $host()
    url: /login/phone
    method: POST
    detail: 登录输入错误的验证码
    headers:
      appId: '23132'
      masterAppId: masterAppId
      Content-Type: application/json;charset=UTF-8
    # 请求的数据，是 params 还是 json、或者file
    requestType: json
    # 是否执行，空或者 true 都会执行
    is_run:
    data:
      phoneNumber: 18014909278
      code:
      # 是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
    dependence_case: True
        # 依赖的数据
    dependence_case_data:
      - case_id: send_sms_code_01
        dependent_data:
          - dependent_type: response
            jsonpath: $.code
            replace_key: $.data.code

    assert:
      code:
        jsonpath: $.code
        type: ==
        value: '00000'
        AssertType:
    sql:

其中处理多业务的核心区域，主要在这里:

dependence_case: True
        # 依赖的数据
    dependence_case_data:
      - case_id: send_sms_code_01
        dependent_data:
          - dependent_type: response
            jsonpath: $.code
            replace_key: $.data.code

首先，我们 dependence_case 需要设置成 True，并且在下面的 dependence_case_data 中设计相关依赖的数据。

case_id：上方场景中，我们登录需要先获取验证码，因此依赖的case_id 就是发送短信验证码的 case_id ：send_sms_code_01
dependent_type：我们依赖的是获取短信验证码接口中的响应内容，因此这次填写的是 response
jsonpath: 通过jsonpath 提取方式，提取到短信验证码中的验证码内容
replace_key：拿到验证码之后，我们将本条用例中的data中的code参数，那么我们使用jsonpath的方式，进行替换 $.data.code

多业务逻辑，需要依赖同一个接口中的多个数据

dependence_case_data:
  - case_id: send_sms_code_01
    dependent_data:
      # 提取接口响应的code码
      - dependent_type: response
        jsonpath: $.code
        replace_key: $.data.code
      # 提取接口响应的accessToken
      - dependent_type: response
        jsonpath: $.data.accessToken
        # 替换请求头中的accessToken
        replace_key: $.headers.accessToken

如上方示例，可以添加多个 dependent_type

多业务逻辑，需要依赖不同接口的数据

假设我们需要获取 send_sms_code_01、get_code_01两个接口中的数据，用例格式如下

dependence_case: True
    # 依赖的数据
dependence_case_data:
  - case_id: send_sms_code_01
    dependent_data:
      # 提取接口响应的code码
      - dependent_type: response
        jsonpath: $.code
        replace_key: $.data.code
  - case_id: get_code_01
    dependent_data:
      # 提取接口响应的code码
      - dependent_type: response
        jsonpath: $.code
        replace_key: $.data.code

将依赖的数据直接存入缓存中

按照上方我们所写的，现在用到的是 replace_key去对原先用例中的内容进行替换，当然我们也提供了可以直接将数据存入缓存中这里我们需要用到set_cache的关键字。

- case_id: get_code_01
    dependent_data:
      # 提取接口响应的code码
      - dependent_type: response
        jsonpath: $.code
        # 讲我们提取到的内容直接存入缓存中，set_cache后方定义的值，是我们缓存的名称
        # 名称可以自定义， set_cache 和 repalce_key 的方法可以二选一，两种都支持
        set_cache: verify_code

将当前用例的请求值或者响应值存入缓存中

有些小伙伴之前有反馈过，比如想要做数据库的断言，但是这个字段接口没有返回，我应该怎么去做校验呢？程序中提供了current_request_set_cache这个关键字，可以将当前这条用例的请求数据或者响应数据给直接存入缓存中如下案例所示：

current_request_set_cache:
  # 1、response 从响应中提取内容  2、request从请求中提取内容
  - type: response
    jsonpath: $.data.data.[0].id
    # 自定义的缓存名称
    name: test_query_shop_brand_list_02_id

请求用例时参数需要从数据库中提取

如上图所示，用例中的 dependent_type 需要填写成 sqlData。当你的依赖类型为 sqlData 数据库的数据时，那么下方就需要再加一个 setup_sql 的参数，下方填写需要用到的sql语句

注意case_id：因为程序设计原因，通常情况下，我们关联的业务，会发送接口请求，但是如果我们依赖的是sql的话，是不需要发送请求的，因此我们如果是从数据库中提取数据作为参数的话，我们case_id 需要写self ，方便程序中去做区分

ApplyVerifyCode_01:
    host: $host
    url: /api/v1/merchant/apply/verifyCode
    method: GET
    detail: 校验已经审核通过的供应商手机号码
    headers:
      Content-Type: application/json;charset=UTF-8
    # 请求的数据，是 params 还是 json、或者file、data
    requestType: params
    # 是否执行，空或者 true 都会执行
    is_run:
    data:
      mobile: 18811111111
      authCode: 123456
      # 是否有依赖业务，为空或者false则表示没有
    dependence_case: True
        # 依赖的数据
    dependence_case_data:
      - case_id: self
        dependent_data:
          - dependent_type: sqlData
            jsonpath: $.username
            replace_key: $.data.mobile

    assert:
      code:
        jsonpath: $.code
        type: ==
        value: 200
        AssertType:
      applyId:
        jsonpath: $.data[0].applyId
        type: ==
        value: $.applyId
        AssertType: SQL
      applyStatus:
        jsonpath: $.data[0].applyStatus
        type: ==
        value: $.applyStatus
        AssertType: SQL

    sql:
      - select a.apply_id as applyId, a.to_status as applyStatus, a.sub_biz_type as subBizType, a.operator_name as operatorName, a.operator_user_id as operatorUserId, b.apply_type as applyType from test_obp_midware.apply_operate_log as a inner join test_obp_midware.apply as b on a.apply_id = b.id where b.id = $json($.data[0].applyId)$ order by a.id desc limit 1;
    setup_sql:
     - SELECT * FROM test_obp_user.user_biz_info where user_id = '300000405'

用例中需要依赖登录的token，如何设计

首先，为了防止重复请求调用登录接口，pytest中的 conftest.py 提供了热加载机制，看上方截图中的代码，我们需要在 conftest.py 提前编写好登录的代码。

如上方代码所示，我们会先去读取login.yaml文件中的用例，然后执行获取到响应中的token，然后编写 Cache('work_login_init').set_caches(token)，将token写入缓存中，其中 work_login_init 是缓存名称。

编写好之后，我们会在 requestControl.py 文件中，读取缓存中的token，如果该条用例需要依赖token，则直接进行内容替换。

@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def work_login_init():
    """
    获取登录的cookie
    :return:
    """
    url = "https://www.wanandroid.com/user/login"
    data = 
        "username": 18800000001,
        "password": 123456
    
    headers = 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
    # 请求登录接口
    res = requests.post(url=url, data=data, verify=True, headers=headers).json()
    token = res['response']['token']

    CacheHandler.update_cache(cache_name='work_login_init', value=token)

这里在编写用例的时候，token 填写我们所编写的缓存名称即可。

用例中依赖cookie如何设计

首先我们在conftest.py中编写获取cookie的方法

@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def work_login_init():
    """
    获取登录的cookie
    :return:
    """
    url = "https://www.wanandroid.com/user/login"
    data = 
        "username": 18800000001,
        "password": 123456
    
    headers = 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
    # 请求登录接口
    res = requests.post(url=url, data=data, verify=True, headers=headers)
    response_cookie = res.cookies

    cookies = ''
    for k, v in response_cookie.items():
        _cookie = k + "=" + v + ";"
        # 拿到登录的cookie内容，cookie拿到的是字典类型，转换成对应的格式
        cookies += _cookie
        # 将登录接口中的cookie写入缓存中，其中login_cookie是缓存名称
        CacheHandler.update_cache(cache_name='login_cookie', value=cookies)

和token一样，我们如果用例的请求头中依赖cookie, cookie中的值，直接写我们存入缓存中的名称即可

headers:
      Content-Type: multipart/form-data;
      # 这里cookie的值，写的是存入缓存的名称
      cookie: $cachelogin_cookie

用例中如何生成随机数据

比如我们有些特殊的场景，可能会涉及到一些定制化的数据，每次执行数据，需要按照指定规则随机生成。

如上图所示，我们用例中的 reason 审核原因后方，需要展示审核的当前时间。那么我们首先需要封装一个获取当前时间的方法

那么我们就在 regularControl.py 文件中，编写 get_time 的方法。编写好之后，在用例中编写规则如下：

reason: 审核时间$get_time()

使用 $函数名称()的方法，程序调用时，会生成当前时间。在regularControl.py 文件中，我还封装了一些常用的随机数，如随机生成男生姓名、女生姓名、身份证、邮箱、手机号码之类的，方便大家使用。如，随机生成邮箱，我们在用例中编写的格式为 $get_email 。

其他所需随机生成的数据，可在文件中自行添加。

自动化函数传递参数

首先同样和上方一样，创建一个随机生成的方法，改方法支持接收参数

@classmethod
def random_int(cls, min_num, max_num):
    """
    随机生成指定范围的随机数
    @param min_num: 最小数字
    @param max_num: 最大数字
    @return:
    """
    num = random.randint(int(min_num), int(max_num))
    return num

在用例中，假设我们需要获取一个 1-10之间的随机数，那么我们直接这样调用该数据即可

reason: random_int(1， 10)

断言http响应状态码

相信有些小伙伴在做接口测试的过程中，有部分接口是没有任何响应的，那么在没有响应数据的情况下我们就只能通过 http的状态码去判断这条用例是否通过，我们可以这样写

assert:
  status_code: 200

我们直接在assert下方添加一个 status_code 参数，状态码我们判断其为 200

用例中添加等待时间

程序中可以设定接口请求之后，等待时长，假设A接口依赖B接口的业务，A接口请求完时，我们需要让他等待几秒钟再次请求B接口，这样的话，我们可以使用sleep关键字

sleep: 3

断言类型

下放截图中，是所有断言支持的类型

用例中如何进行接口断言和数据库断言

假设现在我需要测试一个报表统计的数据，该接口返回了任务的处理时长和处理数量。功能如下截图所示：

假设下方是我们拿到接口响应的数据内容：

"code": 200, "times": 155.91, "counts": 9

这个时候，我们需要判断该接口返回的数据是否正确，就需要编写sql，对响应内容进行校验。

因此我们编写了如上sql，查出对应的数据，那么用例中编写规则如下，下方我们分别断言了两个内容，一个是对接口的响应code码进行断言，一个是断言数据库中的数据。

assert:
    code:
      jsonpath: $.code
      type: ==
      value: 200
      # 断言接口响应时，可以为空
      AssertType:
   do_time:
     # jsonpath 拿到接口响应的数据
      jsonpath: $.times
      type: ==
      # sql 查出来的数据，是字典类型的，因此这里是从字段中提取查看出来的字段
      value: $.do_time
      # 断言sql的时候，AssertType 的值需要填写成 SQL
      AssertType: SQL
   question_counts:
      jsonpath: $.counts
      type: ==
      # 
      value: $.question_counts
      # 断言sql的时候，AssertType 的值需要填写成 SQL
      AssertType: SQL 
  sql:
    - select * from test_goods where shop_id = 515

我们分别对用例的数据进行讲解，首先是响应断言, 编写规则如下

code:
  # 通过jsonpath获取接口响应中的code "code": 200, "times": 155.91, "counts": 9
  jsonpath: $.code
  type: ==
  value: 200
  # 断言接口响应时，可以为空
  AssertType:

下面是对sql进行断言

question_counts:
      # 断言接口响应的问题上报数量counts "code": 200, "times": 155.91, "counts": 9
      jsonpath: $.counts
      type: ==
      # 查询sql，我们数据库查到的数据是一个字段，数据是这样的：question_counts: 13, do_time: 1482.70, 这里我们通过 jsonpath获取question_counts
      value: $.question_counts
      # 断言sql的时候，AssertType 的值需要填写成 SQL
      AssertType: SQL 
  sql:
    - SELECT round( sum(( UNIX_TIMESTAMP( filing_time )- UNIX_TIMESTAMP( report_time )) / 60 ) / 60, 2 ) AS do_time, count( id ) AS question_counts FROM fl_report_info WHERE state IN ( 1, 3 )

有些细心的小伙伴会发现，我们的sql，是列表类型的。这样就意味这，我们的sql可以同时编写多条，这样会对不会编写多表联查的小伙伴比较友好，可以进行单表查询，获取我们需要的数据。

sql:
  - select * from users;
  - select * from goods;

使用teardown功能，做数据清洗

通常情况下，我们做自动化所有新增的数据，我们测试完成之后，都需要讲这些数据删除，程序中支持两种写法一种是直接调用接口进行数据删除。另外一种是直接删除数据库中的数据，建议使用第一种，直接调用业务接口删除对应的数据

1、下面我们先来看看第一种删除方式，teardown的功能，因为需要兼容较多的场景，因此使用功能上相对也会比较复杂需要小伙伴们一个一个去慢慢的理解。

下面为了方便大家对于teardown功能的理解，我会针对不同的场景进行举例：

假设现在我们有一个新增接口，写完之后，我们需要先调用查询接口获取到新增接口的ID，然后再进行删除那么此时会设计到两个场景，首先执行新增接口ID，然后再拿到响应（这里有个逻辑上的先后关系，查询接口，是先发送请求，在提取数据）获取到查询的ID之后，我们在执行删除，删除的话，我们是直接发送请求

那么针对这个场景，我们就需要有个关键字去做区分，什么场景下先发送请求，什么场景下后发送请求，下面我们来看一下案例，方便大家理解

teardown:
  # 查看品牌审核列表，获取品牌的apply_id
  - case_id: query_apply_list_01
    # 注意这里我们是先发送请求，在拿到自己响应的内容，因此我们这个字段需要写param_prepare
    param_prepare:
        # 因为是获取自己的响应内容，我们dependent_type需要写成 self_response
      - dependent_type: self_response
        # 通过jsonpath的方法，获取query_apply_list_01这个接口的响应内容
        jsonpath: $.data.data.[0].applyId
        # 将内容存入缓存，这个是自定义的缓存名称
        set_cache: test_brand_apply_initiate_apply_01_applyId
        
        # 支持同时存多个数据，只会发送一次请求
      - dependent_type: self_response
        jsonpath: $.data.data.[0].brandName
        set_cache: test_brand_apply_initiate_apply_01_brandName
    
  # 删除
  - case_id: delete_01
    # 删除的话，我们是直接发送请求的，因此我们这里写 send_request
    send_request:
        # 我们上方已经拿到了ID，并且将ID存入缓存中，因此这里依赖数据的类型为cache，直接从缓存中提取
      - dependent_type: cache
        # 这个是缓存名称
        cache_data: test_brand_apply_initiate_apply_01_applyId
        # 通过relace_key 去替换 delete_01 中的 applyID参数
        replace_key: $.data.applyId

那么有些小伙伴会在想，同样我们以上方的接口场景为例，有些小伙伴会说，我公司的新增的接口，有直接返回ID，不需要调用查询接口程序中当然也支持这种场景，我们只需要这么编写
- case_id: process_apply_01 # 同样这么写 send_request send_request: # 这里我们从响应中获取 - dependent_type: response # 通过jsonpath的方式，获取响应的内容 jsonpath: $.data.id # 使用repalce_key进行替换 replace_key: $.data.applyId
程序中也支持从请求里面获取内容，编写规则如下
- case_id: process_apply_01 # 同样这么写 send_request send_request: # 这里我们从响应中获取 - dependent_type: request # 通过jsonpath的方式，获取请求的内容 jsonpath: $.data.id # 使用repalce_key进行替换 replace_key: $.data.applyId

自动生成test_case层代码

小伙伴们在编写好 yaml 用例之后，可以直接执行 caseAutomaticControl.py ，会跟你设计的测试用例，生成对应的代码。

发送钉钉通知通知

发送企业微信通知

日志打印装饰器

在requestControl.py中，我单独封装了一个日志装饰器，需要的小伙伴可以不用改动代码，直接使用，如果不需要，直接注释，或者改成False。控制台将不会有日志输出

统计用例运行时长

同样，这里封装了一个统计用例运行时长的装饰器，使用改装饰器前，需要先进行导包

from utils.logUtils.runTimeDecoratorl import execution_duration

导入之后，调用改装饰器，装饰器中填写的用例执行时长，以毫秒为单位，如这里设置的2000ms，那么如果该用例执行大于2000ms，则会输出一条告警日志。

@execution_duration(2000)

生成allure报告

我们直接运行主程序 run.py ，运行完成之后，就可以生成漂亮的allure报告啦~

如果还没有添加领取到全套资料的可以添加下方的名片备注111哦

1、学习思路和方法
这个大纲涵盖了目前市面上企业百分之99的技术，这个大纲很详细的写了你该学习什么内容，企业会用到什么内容。总共十个专题足够你学习

2、想学习却无从下手，该如何学习？
这里我准备了对应上面的每个知识点的学习资料、可以自学神器，已经项目练手。

3、软件测试/自动化测试【全家桶装】学习中的工具、安装包、插件....

4、有了安装包和学习资料，没有项目实战怎么办，我这里都已经准备好了往下看

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以上是关于python自动化测试怎么将多个依赖数据的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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