pytest + yaml 框架 -19.根据 swagger.json 自动生成 yaml 格式自动化用例

最新推荐文章于 2025-06-08 10:51:39 发布

上海-悠悠

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分类专栏： Python Pytest - yaml 框架使用教程文章标签： json pytest 自动化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27371025/article/details/129219922

Pytest - yaml 框架使用教程同时被 2 个专栏收录

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前言

当项目中有很多个接口的时候，一个个去转成 yaml 文件的用例会很浪费时间，现在大部分格式的接口都有swagger.json 接口文档。
那么我们可以从swagger.json 中解析出接口，自动生成 yaml 格式的用例，就可以大大减少工作量。
此功能在 v1.1.5 版本上实现

环境要求
Python 大于等于3.8版本，（低于python3.8版本不支持）
Pytest 7.2.0 最新版

pip 安装插件, 最新版本v1.1.5

pip install pytest-yaml-yoyo

使用示例

目前支持2中方式生成 yaml 用例。
1.如果有本地的 swagger.json 文件，可以放到项目根目录，自己写 a.py 文件
目录结构如下

a.py 文件调用插件中的接口即可

from pytest_yaml_yoyo.swagger_parser import SwaggerToYaml
# 作者 上海-悠悠 微信:283340479

s = SwaggerToYaml('./swagger.json')
s.parse_json()

如果有在线的swagger.json 地址，也可以支持在线

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<think>嗯，用户想知道如何自动生成接口自动化测试用例，包括工具、框架和示例。首先，我需要回忆一下常见的自动化测试工具和框架，比如Postman、Swagger，还有基于Python的pytest和Robot Framework。然后，自动生成测试用例的方法可能涉及模板生成或者AI模型，比如微调GPT。用户提供的引用里提到了基于模板自动生成测试用例，比如引用[1]和[3]，还有使用GPT微调的方法，引用[2]。所以应该结合这些信息，分点回答工具、框架、方法，并给出示例。要注意用户需要具体的示例，比如代码片段，可能还要说明原理，比如模板生成或数据驱动测试。另外，用户可能希望了解如何减少手工编写的工作量，提高效率和准确性，这也是需要强调的点。然后，生成相关问题，可能需要围绕性能分析、优化方法、应用场景等方面，但要根据接口测试的主题来调整，比如生成用例的挑战、维护方法、与手工用例的比较等。需要确保回答结构清晰，分步骤说明，比如工具推荐、框架使用、生成方法、示例代码，以及注意事项。同时，引用要正确对应，比如模板生成对应引用[1]，GPT微调对应引用[2]，测试生成器对应引用[3]。可能还要提到数据驱动测试，比如使用JSON或Excel作为数据源，结合pytest的参数化功能。此外，示例代码需要符合用户提供的格式，用Python，并且正确使用代码块。最后，检查是否符合系统级指令，比如数学公式的格式是否正确，是否有单独成段的独立公式，但这里可能不太涉及数学公式，所以可能不需要。确保使用中文，引用标识正确放置，比如在提到模板生成时加[^1]，GPT微调加[^2]，测试生成器加[^3]。总结，回答应该分工具、框架、生成方法、示例，并附上相关问题。注意引用对应的来源，代码示例要简洁明了，如使用pytest和模板生成器的例子。</think>### 如何自动生成接口自动化测试用例？ #### 1. **工具推荐** - **Postman（含Newman）**：支持通过接口文档自动生成测试集合，结合数据驱动测试，利用CSV/JSON文件批量生成用例[^1]。 - **Swagger/OpenAPI**：基于API文档自动生成测试请求模板，减少手动编写请求参数的工作量。 - **AI辅助工具（如GPT微调）**：通过训练大模型理解接口文档和业务逻辑，自动生成测试用例和断言逻辑。 #### 2. **框架与生成方法** - **基于模板的生成** 使用预定义的测试模板（如Jinja2、YAML）填充动态数据，快速生成用例。例如： ```python # 示例：基于模板生成测试用例 from jinja2 import Template template = Template(""" def test_{{ endpoint }}(): response = requests.get("{{ url }}") assert response.status_code == 200 """) rendered_test = template.render(endpoint="user_info", url="/api/user/1") # 输出自动生成的测试代码 ``` 此方法通过替换变量生成可执行的测试代码。 - **数据驱动测试（DDT）** 结合Excel/JSON文件存储测试数据，利用框架（如pytest）自动参数化用例： ```python # pytest参数化示例 import pytest import requests @pytest.mark.parametrize("user_id, expected_status", [(1, 200), (999, 404)]) def test_get_user(user_id, expected_status): response = requests.get(f"/api/user/{user_id}") assert response.status_code == expected_status ``` 通过数据文件扩展测试场景[^3]。 - **AI模型生成** 微调GPT模型学习接口文档和测试逻辑，直接生成用例代码： ```python # 示例：调用大模型生成测试用例 prompt = """ 根据以下接口文档生成测试用例： - 接口路径：/api/login - 方法：POST - 参数：{username: str, password: str} - 成功响应码：200 """ generated_test = gpt.generate(prompt) # 输出为Python测试代码 ``` 此方法依赖大量标注数据训练模型。 #### 3. **示例：基于模板的接口测试** ```python # 使用模板生成登录接口测试 from requests import post def test_login(username, password): url = "https://api.example.com/login" payload = {"username": username, "password": password} response = post(url, json=payload) assert response.status_code == 200 assert "token" in response.json() # 通过参数化批量执行 test_data = [ ("admin", "123456", 200), ("guest", "wrong_pwd", 401) ] @pytest.mark.parametrize("username, password, code", test_data) def test_login_cases(username, password, code): response = post("/api/login", json={"username": username, "password": password}) assert response.status_code == code ``` #### 4. **注意事项** - **覆盖边界条件**：自动生成时需包含异常参数（如空值、超长字符串）。 - **断言逻辑优化**：优先验证响应结构（如JSON Schema），而非固定值。 - **维护成本**：生成的用例需与接口变更同步，建议结合CI/CD流程。