可能这就是我应用pytest搭建的第一个测试框架吧

在这里插入图片描述

新的一天开始了,今天仍然是等待提测的一天,所以来总结一下前几天模仿搭建的测试框架吧。我并不觉得我完全理解了,更多的是一种照葫芦画瓢,但是,这个瓢既然已经成功画成了,有必要拿出来成为今天的日更文了。

首先,总结一下搭建测试框架的步骤。(我不确定是专业的…但是应该是一个最简单的吧…

图1:测试框架建立步骤

接下来,就是按照上述步骤开始搭建。

封装请求

我在日常接触到的测试任务,接口都是http协议下发送请求,所以在这个步骤,主要做的就是封装利用request发送http请求的代码,便于后续接口的直接调用。

#httpclient.py
import requests
class client():
    def __init__(self,api_root_url):
        self.api_root_url=api_root_url
        self.session=requests.session()

    def request(self,url,method,data=None,json=None,**kwargs):
        url=self.api_root_url+url
        if method=="get":
            return self.session.get(url,**kwargs)
        if method=="post":
            return self.session.post(url,data,json,**kwargs)

    def get(self,url,**kwargs):
        return self.request(url,"get",**kwargs)
    def post(self,url,data=None,json=None,**kwargs):
        return self.request(url,"post",data,json,**kwargs)

这段代码主要实现了两个功能:

  • 初始化root_url以及建立会话
  • 建立调用request请求代码方法

封装接口请求方法

该文件中建立的类继承自上方的client类,目的是调用其中的请求方法,传入的参数主要是包括待测接口涉及的相对url及参数等信息。

#interface.py
from httpclient import client
class demand(client):
    def name(self,**kwargs):
        return self.get("/name",**kwargs)

    def age(self,age,**kwargs):
        return self.post("/age/{}".format(age),**kwargs)

这里的请求,每一个都带上了**kwargs参数,这是因为如果最终的请求会带有params、json或是data参数,可以直接在调用方法时传入,而无需修改这个封装请求的文件。

上面的请求封装结束后,建立一个新的类,传入根url以及建立一个demand类的实例,用于后续测试用例文件的直接调用。

#bridge.py
from interface import demand
class params():

    def __init__(self,**kwargs):
        self.api_root_url="https://www.****.com"  
        self.demand=demand(self.api_root_url,**kwargs)

编写测试用例

引用params类,传入必要的参数发起请求,同时利用assert进行结果判断。

#test_project.py
import pytest
from birdge import params
test_data=params().demand

def test_name():
    name_res=test_data.name()
    assert name_res.status_code==200

def test_age():
    age_res=test_data.age("18")
    assert age_res.status_code==201

而后执行pytest -s test_project.py即可运行测试脚本,完成接口自动化测试。整个的调用过程如下:
图2:框架执行流程

截止目前,一个简短的测试框架就搭建完毕了,这之中还有很多优化的环节,即图1的第4个步骤,比如根url参数化,接口传入数据参数化,我们下一个日更文再讲喽~

自我记录,有错误欢迎指正~

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<think>嗯,用户想用pytest和requests搭建一个测试框架。首先,我得理清楚这两个库的作用。pytest测试框架,用来组织测试用例,而requests是用来发送HTTP请求的。所以,用户的目标应该是搭建一个能够进行API测试的框架。 首先,我应该考虑框架的基本结构。通常测试框架需要有目录结构,比如测试用例放在tests目录下,配置文件如conftest.py,可能还需要一些工具类处理请求或者断言。然后,用户可能需要生成测试报告,所以可能会用到pytest的插件,比如pytest-html或者Allure。 接下来,依赖管理。需要告诉用户安装必要的库,比如pytest、requests,可能还有requests-toolbelt处理多部分表单数据。要提醒用户使用requirements.txt来管理依赖,这样方便团队协作和环境部署。 然后,基础结构搭建。创建conftest.py文件,用来存放fixture,比如通用的请求会话,这样可以在多个测试用例中共享配置,比如base_url和超时时间。这样避免重复代码,提高维护性。 测试用例的编写部分,应该给用户一个示例,比如测试获取天气的接口。展示如何用pytest.mark.parametrize来参数化测试数据,处理不同的测试场景。同时,断言部分要全面,包括状态码和关键数据的存在性。 断言扩展方面,用户可能需要更复杂的验证,比如JSON Schema校验或者数据库校验。这时候可以建议使用jsonschema库,或者结合pytest的钩子函数来增加自定义断言方法。 测试报告部分,用户肯定需要生成易读的报告。pytest-html是一个简单易用的插件,生成HTML报告。而Allure报告更美观,但需要额外安装和配置,适合更复杂的项目。根据用户的需求推荐不同的插件。 持续集成是进阶部分,可以简单提一下如何集成到Jenkins或GitHub Actions,比如编写对应的YAML配置文件,定期执行测试用例。 最后,优化建议部分,可能用户后续会需要数据驱动、环境切换、异常处理等功能。给出一些扩展的方向,比如使用pytest的fixture来参数化数据,或者用dotenv管理环境变量。 需要检查是否有遗漏的步骤,比如目录结构是否合理,是否需要初始化文件如__init__.py,测试用例的命名是否符合pytest的发现规则。另外,是否需要处理认证、cookie管理,或者日志记录等。不过用户当前的问题可能只需要基础框架,这些高级功能可以放在优化建议里。 确保所有步骤清晰,代码示例正确,特别是fixture的使用和测试用例的结构。同时,提醒用户注意异常处理和测试数据的独立性,保证测试的稳定性和可维护性。</think>以下是用pytest+requests搭建测试框架的完整实现步骤(建议通过`requirements.txt`管理依赖): --- ### 第一步:安装依赖库 ```bash # 创建requirements.txt文件 pytest>=7.0 requests>=2.28 requests-toolbelt>=0.10 # 用于处理multipart/form-data pytest-html>=3.2 # 生成HTML报告 ``` ### 第二步:基础框架结构 ```bash project/ ├── conftest.py # pytest配置文件 ├── requirements.txt ├── tests/ # 测试用例目录 │ ├── __init__.py │ └── test_api.py # 示例测试用例 └── utils/ # 工具类目录 ├── __init__.py └── request_util.py # 封装requests方法 ``` ### 第三步:核心代码实现 `utils/request_util.py`: ```python import requests from requests_toolbelt.multipart.encoder import MultipartEncoder class RequestUtil: @staticmethod def send_request(method, url, **kwargs): """ 支持GET/POST/PUT/DELETE方法 :param timeout: 默认超时时间30s """ kwargs.setdefault('timeout', 30) return requests.request(method.upper(), url, **kwargs) @staticmethod def multipart_form(url, fields, headers=None): """ 处理multipart/form-data类型请求 """ encoder = MultipartEncoder(fields=fields) headers = headers or {} headers['Content-Type'] = encoder.content_type return requests.post(url, data=encoder, headers=headers) ``` `conftest.py`: ```python import pytest from utils.request_util import RequestUtil @pytest.fixture(scope="session") def api_client(): """ 全局API客户端配置 """ client = RequestUtil() # 可在此配置全局参数 client.base_url = "https://api.example.com/v1" client.default_headers = { "User-Agent": "PytestAPI/1.0" } yield client ``` ### 第四步:编写测试用例示例 `tests/test_api.py`: ```python import pytest class TestWeatherAPI: """ 天气接口测试示例 """ @pytest.mark.parametrize("city", ["北京", "上海", "广州"]) def test_get_city_weather(self, api_client, city): url = f"{api_client.base_url}/weather" params = {"city": city, "unit": "celsius"} headers = api_client.default_headers response = api_client.send_request( "GET", url, params=params, headers=headers ) # 断言组合 assert response.status_code == 200 assert "temperature" in response.json() assert isinstance(response.json()["humidity"], float) ``` ### 第五步:运行与报告生成 ```bash # 运行全部测试 pytest -v tests/ # 生成HTML报告 pytest --html=report.html --self-contained-html # 遇到失败时立即停止 pytest -x ``` ### 高级功能扩展建议 1. **认证处理**:在`api_client`中增加JWT/Basic Auth处理逻辑 2. **数据驱动**:使用`pytest.mark.parametrize`或外部CSV/Excel文件管理测试数据 3. **环境切换**:通过`pytest-base-url`插件实现多环境配置 4. **数据库校验**:结合SQLAlchemy进行数据一致性验证 5. **性能监控**:集成`pytest-benchmark`进行接口性能测试 6. **Mock服务**:使用`responses`库模拟第三方服务 ### 典型执行流程 ```bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 运行测试并生成Allure报告(需安装allure-pytestpytest --alluredir=./allure-results allure serve ./allure-results ``` 通过这个框架可以实现: - 统一的请求处理 - 灵活的断言机制 - 多环境支持 - 可视化测试报告 - 持续集成友好(可集成Jenkins/GitHub Actions)
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