Python中常用的接口自动化装饰器

装饰器

在接口自动化中装饰器可以帮助简化代码、提高代码可维护性和可重复性的工具。

常用的装饰器介绍：

1.日志记录装饰器（log_decorator)：

日志记录装饰器用于记录函数或方法的调用信息，包括输入参数和返回结果，大部分用于调试和排拆问题。

#直接调用log_decorator

@log_decorator

2.时间装饰器（timeout_decorator):

用于设置函数或方法的最大执行时间，防止长时间运行导致接口错误。

#先导入timeout_decorator
import timeout_decorator

@timeout_decorator.timeout(10) #设置最大执行时间10秒

3.重试装饰器（retrying）

用于在函数或方法失败时自动重试，增加接口自动化测试稳定性。

#先导入retrying

import retrying

@retrying.retry(stop_max_attempt_number = 5) #最多重试5次

4.数据驱动装饰器（data_driven）

用于通过不同的输入数据多次运行同一个测试用例，增加测试的覆盖率。

@data_driven

5.缓存装饰器（functools）

用于缓存函数或方法的结果，减少重复计算，提高性能

#导入缓存装饰器
import functools

@functools.lru_cache(maxsize = None) #设置缓存大小为无限

6.参数检查装饰器（check_input_args）

检查函数或方法的输入参数是否符合预期，提前发现错误。

@check_input_args

7.认证装饰器（authenticate）

在执行接口自动化测试前进行身份认证，确保测试环境安全性。

@authenticate("user","psw")

8.计时装饰器（timing_decorator）

记录函数或方法的执行时间，用来评估性能和优化代码。

@timing_decorator

9.接口模拟装饰器（mock_interface）

用来模拟接口的返回数据。

@mock_interface

10.日志文件装饰器（log_to_file）

用于将函数或方法的执行日志记录到文件中，方便查看和分析。

 
def log_to_file(log_file):
 
    def decorator(func):
 
        def wrapper(*args, **kwargs):
 
            result = func(*args, **kwargs)
 
            with open(log_file, "a") as file:
 
                file.write(f"{func.__name__} 执行结果：{result}\n")
 
            return result
 
        return wrapper
 
    return decorator


 
@log_to_file("test.log")
 
def test_interface():
 
    # 执行接口测试的代码，将执行结果记录到test.log文件中