金融项目第八天：JMeter与Python自动化测试及报告

"金融项目第八天的课堂笔记涵盖了JMeter脚本自动化测试执行的数据清理方法、自动化脚本的执行流程、测试报告的生成以及Python代码自动化测试的相关内容。笔记还设定了学习目标，包括使用Python+Request进行接口自动化测试脚本的编写以及测试数据的清理。" ### JMeter脚本自动化测试执行 在金融项目的测试中，JMeter是用于执行自动化测试的重要工具。在数据清理方面，有两种主要的方法： 1. 方式1：首先，在JMeter中添加JDBC连接池来建立与数据库的连接，然后根据需要清除的数据数量添加相应的JDBCRequest请求，每个请求对应一个SQL清理语句。这种方式确保了每个数据清理操作单独执行。 2. 方式2：另一种方法是在数据库URL中设置`allowMultiQueries=true`参数，这样可以在一个JDBCRequest（类型为CallableStatement）中写入所有清理数据的SQL语句。这种方式允许一次性执行多个SQL语句，提高效率。同时，建议在SQL语句中引用用户定义的变量，以便于维护和适应不同情况。 ### 自动化脚本执行与测试报告 - 脚本执行时，选择“独立运行每个线程组”，确保测试脚本按顺序执行。 - 清理数据的脚本放在teardown线程组，确保在测试执行结束后执行，保证环境整洁。 - 通过命令行生成测试报告，如`jmeter-n-t 测试计划路径 -l 测试结果数据 -e -o 测试报告的路径`。 - 部署JMeter脚本到持续集成平台，设置构建定时器，并配置构建命令执行JMeter脚本。 ### Python代码自动化测试 - Python自动化测试的目录结构包含`api`、`script`、`log`、`lib`、`report`、`data`等子目录，以及如`app.py`、`utils.py`、`runsuite.py`等关键文件。 - 使用`pip install`安装必要的依赖，如`requests`、`parameterized`、`pymysql`。 - `HTMLTestRunner`库用于生成测试报告，需要手动下载并放置到`lib`目录。 - 自动化测试框架包括日志初始化配置、接口定义、脚本编写以及测试套件的创建，用于实现业务测试并生成报告。 ### 学习目标 1. 掌握使用Python的`requests`库编写接口自动化测试脚本，实现对API的自动化调用和验证。 2. 学会如何在测试前后清除测试数据，保持测试环境的清洁，避免数据污染影响测试结果。 这些内容构成了金融项目自动化测试的一个基本框架，帮助测试人员理解和实践自动化测试流程。