接口自动化测试框架pytest的数据驱动

时间: 2023-10-06 11:14:50 浏览: 252

利用Python如何实现数据驱动的接口自动化测试

某API，GET方法，token,mobile,email三个参数token为必填项mobile,email必填其中1项mobile为手机号,email为email格式针对上面的API，在做接口测试时，需要的测试用例动辄会多达10+,这个时候采用数据驱动的方式将共性的内容写入配置文件或许会更合适。这里考虑把API、参数、以及预期结果预行在格式化的CSV里保存，利用csv组件从CSV里读取URL、参数以及预期结果，Requests组件发起请求，将响应结果与预期结果进行比对，最后把比对结果写到结果CSV。流程如下图csv读写CSV文件jsonrequests发起请求，获取响应数据驱动的接口自动化测试是一种高效的测试策略，它允许测试者将测试数据与测试逻辑分离，使得测试更加灵活和可扩展。在Python中，我们可以利用内置的`csv`库来读取和写入CSV文件，结合`requests`库来发起HTTP请求，实现这一目标。以下是一个详细的实现步骤和相关知识点： 1. **需求分析** - API接口通常需要验证多个输入组合，特别是当存在可选参数时。例如，给定的API是一个GET方法，需要`token`（必填）、`mobile`或`email`（两者中至少填一个），且`mobile`应为手机号，`email`应符合电子邮件格式。 2. **方案设计** - 数据驱动测试的关键是将测试数据和逻辑分离。创建一个CSV文件，包含API的URL、所有可能的参数组合以及预期的响应结果。`csv`库用于读取这些数据。 - 使用`requests`库发起HTTP请求，根据读取的参数执行GET或POST操作。 - 比较实际响应结果与预期结果，这通常通过断言函数（如`assert`）完成。 - 将测试结果写回另一个CSV文件，便于后续分析。 3. **实现步骤** - **安装组件**：首先确保安装了`csv`、`requests`和`unittest`库。`csv`库是Python的标准库，无需额外安装；`requests`用于发送HTTP请求；`unittest`是Python的单元测试框架。 - **数据文件**：创建一个名为`data.csv`的文件，列名包括API URL、参数（token, mobile, email）及其值，以及预期的响应结果。 - **读取CSV**：编写一个函数（如`reader_CSV`），使用`csv.reader`或`csv.DictReader`从CSV文件中读取数据行。 - **发起请求**：创建一个函数（如`request_URL`），使用`requests.get`或`requests.post`发送请求，并获取响应。 - **断言结果**：编写一个函数（如`assert_Result`），比较实际响应和预期结果，使用`assert`语句进行断言。 - **写入结果**：定义一个`write_CSV`函数，将测试结果写入结果CSV文件。 - **测试用例**：创建一个`unittest`测试类，如`test_interface1`，包含多个测试方法，每个方法代表一个测试用例，调用上述函数执行测试。 4. **代码结构** - `reader_CSV`：读取CSV文件，返回一个包含数据的列表。 - `request_URL`：根据输入参数（URL、参数等）发送请求，返回响应对象。 - `assert_Result`：接收响应对象和预期结果，进行断言检查，返回结果是否一致。 - `write_CSV`：接收测试结果和结果文件名，将结果写入CSV文件。 - `test_interface1`：在`unittest`测试类中，每个方法代表一个测试用例，调用前三个函数执行测试并记录结果。 5. **总结** - Python提供了丰富的标准库，使得接口自动化测试的开发快速而高效。使用CSV文件管理数据驱动测试，不仅简化了测试用例的维护，还提高了测试覆盖率。 - 结合`requests`库发起HTTP请求和`unittest`进行测试组织，可以构建出稳定、可扩展的自动化测试框架。通过以上步骤和知识点，我们可以实现一个完整的数据驱动的接口自动化测试框架。在实际应用中，可以进一步扩展此框架，例如添加异常处理、日志记录、测试报告生成等功能，以满足更复杂的需求。

pytest是一种流行的接口自动化测试框架，它支持多种数据驱动的方式。其中一种常见的数据驱动方式是使用yaml文件进行数据驱动。通过在yaml文件中定义测试用例数据，pytest可以根据这些数据执行测试用例。在执行测试用例时，pytest会将yaml文件中的数据传递给测试函数，从而实现数据驱动的目的。

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