tep 用户手册帮你从 unittest 过渡到 pytest

Posted 2022-05-03 酔清风

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了tep 用户手册帮你从 unittest 过渡到 pytest相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

感谢大家的莅临，小编在文章末尾为大家准备了一些福利，需要的可以获取哦。

unittest 和 pytest 是 Python 的 2 个强大的测试框架，经常用来做 UI 自动化或接口自动化。unittest 是 PyCharm 的默认集成工具，也是我们大多数人入门自动化的首选框架。pytest 提供了更丰富的功能，相对的上手难度也要高一点。如果学了 pytest 后，想快速用 pytest 写项目，用于工作实践，那么可以试试我写的这款测试工具：tep，try easy pytest。

tep 简介

在 Google 中输入python tep：

tep 是一款测试工具，不是测试框架，它做的事情只是帮助你更轻松的使用 pytest 写项目代码，主要功能如下：

项目脚手架
pytest 用例组织
输出 html 测试报告
基于 fixture 管理环境变量
基于 fixture 共享公共函数
访问 mysql 数据库
集成常用第三方包
登录接口示例代码

工具安装

安装

tep 已经上传到了 PyPI（Python Package Index）：

可以使用pip命令安装：

pip install tep

外网速度慢，pandas可能安装失败，推荐用国内镜像：

pip --default-timeout=6000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tep

由于集成了第三方包，安装可能会花几分钟，请耐心等待。

Python 版本 3.6+

检查

安装完成后，检查是否安装成功：

tep -V
0.5.3

或者：

tep --version
0.5.3

升级

使用-U参数：

pip install -U tep

或者指定版本：

pip install tep==0.5.3

快速创建项目

tep 提供了脚手架，预置了项目结构和代码，打开 cmd，使用startproject命令快速创建项目：

cd some_directory
tep startproject project_name

创建后的项目结果如下：

当前版本主要用来做接口自动化，建议把不同业务系统建成多个项目。

1 个文件 2 处修改完成登录请求

tep 已经预置了登录相关代码，只需要打开fixtures\\fixture_admin.py，修改 2 个地方的代码，就可以完成登录请求。

修改环境变量

编辑fixtures/fixture_admin.py：

@pytest.fixture(scope="session")
def env_vars(config):
    class Clazz:
        def __init__(self):
            env = config["env"]
            self.mapping = 
                "qa": 
                    "domain": "https://qa.com",
                    "mysql_engine": mysql_engine("127.0.0.1",  # host
                                                 "2306",  # port
                                                 "root",  # username
                                                 "123456",  # password
                                                 "test")  # db_name
                ,
                "release": 
                    "domain": "https://release.com",
                    "mysql_engine": mysql_engine("127.0.0.1",
                                                 "2306",
                                                 "root",
                                                 "123456",
                                                 "release")
                
                # Add your env and variables
            
            self.domain = self.mapping[env]["domain"]
            self.mysql_engine = self.mapping[env]["mysql_engine"]
            # Add properties

        def add(self, env, key, value):
            self.mapping[config["env"]][key] = value

    return Clazz()

mapping是个字典，预置了 2 个环境：qa和release，每个环境预置了 2 个变量：domain和mysql_engine。

domain

url = domain +uri，例如https://qa.com/api/users/login/的 domain 是`https://qa.com，uri 是/api/users/login/。

首先把qa环境的domain值改为你的测试域名。

修改登录代码

继续编辑fixtures/fixture_admin.py：

def _jwt_headers(token):
    return "Content-Type": "application/json", "authorization": f"Bearer token"


@pytest.fixture(scope="session")
def login():
    # Code your login
    logger.info("Administrator login")
    response = request(
        "post",
        url=url("/api/users/login/"),
        headers="Content-Type": "application/json",
        json=
            "username": "admin",
            "password": "123456",
        
    )
    assert response.status_code < 400
    response_token = jmespath.search("token", response.json())

    class Clazz:
        token = response_token
        jwt_headers = _jwt_headers(response_token)

    return Clazz

在# Code your login处开始修改代码，替换 API 路径/api/users/login/和请求参数json。如果你的登录接口不会返回 token，那么修改jmespath.search("token", response.json())为实际响应取值。

tep 预置登录返回了 2 个值：token和jwt_headers。

测试登录

打开tests/login_test.py：

from loguru import logger


def test_login(login):
    logger.info(login.token)

执行后就会调用登录接口发起请求。

遇到问题无法解决请留言或加群。

编写测试用例

用例组织

测试用例全部放在tests目录下：

每个.py模块以test_前缀或_test后缀命名，每个test函数以test前缀命名。只要遵循这个规则，目录层次不影响。示例：

建议每个.py模块只包含 1 个test函数，也就是 1 条测试用例。

接口请求设计

每条测试用例可以包含单个或多个接口请求。tep 预置了 1 个 POST 请求示例代码，打开tests/post_test.py：

import jmespath
from loguru import logger

from tep.client import request


def test_post(faker_ch, url, login):
    # description
    logger.info("test post")
    # data
    fake = faker_ch
    # request
    response = request(
        "post",
        url=url("/api/users"),
        headers=login.jwt_headers,
        json=
            "name": fake.name()
        
    )
    # assert
    assert response.status_code < 400
    # extract
    user_id = jmespath.search("id", response.json())

每个请求由 5 部分组成，从上往下分别是描述、数据、请求、断言和提取。

借鉴了 JMeter 元件和参数化关联的设计思想。

描述

描述这个请求是干嘛的。

数据

初始化局部变量，例如使用 faker 库造测试数据。

请求

如果需要打印请求日志，可以from tep.client import request，tep.client.request对requests.request除了记录日志外，没有做任何修改。

如果请求报错了，那么很可能是代码写错了。

也可以直接使用原生request，from requests import request。

不同请求方法的代码如下：

request("get", url="", headers=, json=)
request("post", url="", headers=, params=)
request("put", url="", headers=, json=)
request("delete", url="", headers=)

# 上传excel
request("post",
        url="",
        headers=,
        files=
            "file": (
                file_name,
                open(file_path, "rb"),
                "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
            )
        ,
        verify=False
    )

更多用法参考requests.request。

断言

断言使用 Python 标准断言assert 表达式，表达式跟if语句表达式一模一样。

提取

推荐使用jmespath提取 JSON 数据，也可以使用 Python[]中括号提取。

HTML 测试报告

批量执行用例

单个测试用例，在 PyCharm 中执行就可以了。多个测试用例批量执行，需要打开左下角的Terminal，输入命令来执行：

# 先进入tests目录
cd tests
# 批量执行
pytest

只收集不执行

如果只想统计用例条数，不执行代码，那么可以使用以下命令：

pytest --co

HTML 测试报告

tep 提供了--tep-reports参数来生成 allure 测试报告：

pytest  --tep-reports

报告文件存放在根目录的reports/中：

右键index.html选择：

就会打开浏览器显示测试报告了：

默认 allure 报告右上角的TREND是无法显示数据的，--tep-reports修复了这个问题，根据 history 数据生成TREND走势图。

自定义环境变量

静态添加

编辑fixtures/fixture_admin.py，在mapping字典中# Add your env and variables处添加环境变量，在# Add properties处添加属性，参考domain和mysql_engine。示例：

动态添加

使用add()方法动态添加环境变量：

env_vars.add("my_var", 789)

使用环境变量

env_vars返回了类对象实例，通过.运算符来使用环境变量：

env_vars.domain
env_vars.mysql_engine
env_vars.my_var

不需要 import，而是给 test 函数添加参数，如def test(env_vars):

切换环境

在conf.yaml文件中配置：

env: qa

默认为qa环境。

团队共享公共函数

通过 fixture 技术，我们可以把重复代码提取出来，在团队间进行复用。tep 重度使用了这个技术，在fixtures目录中，除了预置的fixture_admin.py，可以继续添加团队成员的 fixture：

新添加的fixture_your_name.py需要到根目录的conftest.py中注册才能生效：

# Import fixtures
exec("from .fixtures.fixture_admin import *")
exec("from .fixtures.fixture_your_name import *")

conftest.py 模块中建议全部定义成 fixture，不对外提供 function。

为了避免命名冲突和代码跟踪，团队成员的公共函数命名建议加上_yourname后缀。

访问 MySQL 数据库

首先在fixtures\\fixture_admin.py中修改mysql_engine：

"mysql_engine": mysql_engine("127.0.0.1",  # host
                             "2306",  # port
                             "root",  # username
                             "123456",  # password
                             "test")  # db_name

依次填写主机名、端口、用户名、密码、数据库名。

接着使用 pandas 来访问数据库，tests\\mysql_test.py预置了示例代码：

from loguru import logger


def test_mysql(pd, env_vars):
    logger.info(pd.read_sql("select 1 from dual", env_vars.mysql_engine))

返回的数据可以通过data["列名"]["行号"]的方式读取。

如果想在 console 中以表格方式显示表数据，可以使用tep.dao.print_db_table()函数，如：

from loguru import logger
from tep.dao import print_db_table


def test_mysql(pd, env_vars):
    data = pd.read_sql("select 1 from dual", env_vars.mysql_engine)
    logger.info(print_db_table(data))

第三方包集成说明

tep 使用了 Poetry 来管理包和依赖：

目前已集成：

# 造测试数据
faker = "^4.1.1"
# 提取JSON数据
jmespath = "^0.10.0"
# 屏蔽HTTPS警告
urllib3 = "^1.25.9"
# HTTP/HTTPS请求
requests = "^2.24.0"
# HTML测试报告
allure-pytest = "^2.8.16"
allure-python-commons = "^2.8.16"
# 打印日志
loguru = "^0.5.1"
# 访问数据库
pandas = "^1.1.0"
# 配置文件
pyyaml = "^5.3.1"
# 为pandas访问数据库提供engine
sqlalchemy = "^1.3.22"
# 把数据库表打印成表格
texttable = "^1.6.3"
# 支持sqlalchemy使用
pymysql = "^0.10.1"

最早写这个工具的想法是以项目工程方式使用 pytest，并结合第三方包完成接口自动化落地。如果你也有类似的想法，那么可以参考 tep 的做法。tep 用户手册是针对于 tep 工具本身的使用说明，不包含 pytest 框架搭建和基本使用，如果想入门 pytest 并深度学习，可以阅读我写的 pytest 系列文章，共 8 篇。tep 的最新版本是0.5.3，还不够稳定，也存在 bug，我会坚持维护下去，既是实用工具，也是技术沉淀。对 tep 有任何建议或问题，欢迎留言或公众号后台回复 “加群” 讨论哦。

福利

以上是关于tep 用户手册帮你从 unittest 过渡到 pytest的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

CircleCI android在UnitTest步骤运行失败

Redis技术探索帮你从底层彻底吃透RDB技术原理（基础篇）

从基础到实战，一步步带你从 0 到 1！阿里新产高并发系统设计全彩版手册我粉了！

从基础到实战，一步步带你从零到精通！阿里新产高并发系统设计全彩版手册我粉了！

一个强悍的极简单递归小例子帮你从程序执行的角度理解递归

Redis技术探索帮你从底层彻底吃透AOF技术原理（基础篇）