接口自动化数据库校验解决方案——SqlAlchemy

最新推荐文章于 2025-07-18 22:40:11 发布
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文章标签： 自动化 数据库 flask
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34382962/article/details/130798121
本文介绍了如何使用SqlAlchemy进行接口自动化测试中的数据库校验，避免因数据库表结构变化带来的sql维护难题。SqlAlchemy是Flask的数据库解决方案，允许实时跟进表结构变动，支持CRUD操作。文章探讨了依赖引入、ORM文件映射更新、简单及复杂使用场景，并提醒了在处理特定表名时的注意事项。

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  • 接口自动化中需要对数据库层面数据进行校验，但是如果需要频繁编写sql，且当研发迭代对数据库表结构进行了更改，sql维护起来，不够优雅，且当自动化用例量级上来之后，会陷入维护地狱
  • 那么有没有一种可以实时跟进研发更新数据库表变动，并且支持crud，且不会有过大的维护成本的技术呢？有，就是今天的主角。

SqlAlchemy简介

  • 是flask框架的数据库解决方案，基于对样映射关系来去处理表数据查询，有点类似springboot早期流行的JPA。下面列出一些比较好的知识简介。

SQLAlchemy入门和进阶 - 知乎 (zhihu.com)
由于在公司 接口自动化框架中已经实现并构筑基本使用工具类，本篇不再对如何引入sqlAlchemy，仅着眼于如何让sqlAlchemy为接口自动化测试服务，以及日常工作中使用。

依赖引入

flask-sqlacodegen==1.1.8  # flask 生成orm类文件的依赖库
PyMySQL==1.0.3   # 类似mysql connector的链接驱动
SQLAlchemy==1.4.0  # sqlalchemy主要代码逻辑包

表结构变动后ORM文件映射更新

swap
flask-sqlacodegen --outfile ./mod_swap.py "mysql+pymysql://wwyh_jshd_mysql:i2#0Ci2LKwior@xx.x.xx.x:3306/swap"


yygl
flask-sqlacodegen --outfile ./mod_yygl.py "mysql+pymysql://yygl_test:NbAGuKi^ZnUgfGh2@xx.xx.xxx:3306/yygl_test"
  • 我们公司的业务使用了两个DB 所以，需要针对两个数据库进行ORM映射。上述代码，直接进行执行即可，生成文件如下


  • 可以看到生成的两个文件，其实涵盖了我们当前所使用的库表的所有实体类关联。

举例说明

class EChargeItem(Base):
    __tablename__ = 'e_charge_item'

    ITEM_ID = Column(String(100, 'utf8mb4_bin'), primary_key=True, info='费用项标识')
    ITEM_CODE = Column(String(8, 'utf8mb4_bin'), info='费用项编码，取标准代码')
    ITEM_NAME = Column(String(256, 'utf8mb4_bin'), info='费用项名称')
    NEED_FLAG = Column(String(8, 'utf8mb4_bin'), nullable
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<think>首先，用户的问题是关于制定数据采集规范，用于下属单位通过库对库方式实时上报监管数据。重点包括表结构定义、字段类型、数据校验要求，以及必须包含的4个非空扩展字段（如UUID、操作标识、时间戳、测试数据标识）。 从系统级指令，我需要： 1. 所有行内数学表达式使用 `$...$` 格式。例如，如果涉及数学，比如在数据校验中可能有数值范围，我应该用 `$...$`。 2. 独立公式使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 3. 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``` - **表名**：统一使用 `report_data`，避免下属单位自定义导致的混乱。 - **主键**：推荐 `id` 作为自增主键，便于快速索引和数据恢复。 - **业务字段**：根据具体监管领域（如环境监测或财务报告）定制，但需遵循字段类型规范（见下文）。 - **扩展字段位置**：将四个扩展字段置于表尾，确保在数据上报时易于填充和校验。 - **约束**：添加 `NOT NULL` 约束保证扩展字段非空，并设置唯一索引（如 `uuid`）以防止数据重复[^1]。 #### 2. 字段类型定义 字段类型直接影响数据存储和校验效率。所有字段必须严格定义类型，以支持跨数据库兼容（如 MySQL、PostgreSQL）。下表列出关键字段类型要求，确保数据上报的准确性和一致性。 | 字段类别 | 字段名称示例 | 数据类型 | 说明 | 示例值 | |----------|--------------|----------|------|--------| | **业务字段** | device_id | VARCHAR(255) | 字符串类型，长度限制 | "DEV-001" | | | temperature | DECIMAL(5,2) | 数值类型，精度控制 | $25.50$ | | | event_date | DATE | 日期类型 | '2023-10-05' | | **扩展字段** | uuid | CHAR(36) | 固定长度字符串，存储UUID | '550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' | | | operation_flag | ENUM('INSERT','UPDATE','DELETE') | 枚举类型，限制操作类型 | 'INSERT' | | | timestamp | TIMESTAMP | 时间戳类型，自动填充上报时间 | '2023-10-05 14:30:00' | | | test_data_flag | BOOLEAN | 布尔类型，标识测试数据 | TRUE | - **通用规则**： - 字符串字段：使用 `VARCHAR(n)` 限制长度（`n` 根据业务需求设定），避免超长数据导致上报失败。 - 数值字段：优先用 `DECIMAL` 或 `INT`，确保精确计算；例如，数值范围约束可表示为 $0 \leq \text{value} \leq 100$。 - 时间字段：统一用 `TIMESTAMP` 或 `DATETIME`，支持自动填充（如 `DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP`）。 - **扩展字段类型细节**： - `uuid`：类型为 `CHAR(36)`，兼容UUID标准格式（如UUID v4），确保全局唯一。 - `operation_flag`：枚举类型限制为三个值，便于区分数据操作。 - `timestamp`：自动记录上报时间，减少手动错误。 - `test_data_flag`：布尔类型，简单区分测试与生产环境。 #### 3. 数据校验要求 数据校验是保证上报数据质量的核心，需在数据库层和应用层实现双重校验。校验规则应嵌入建表语句或上报API中，确保实时上报时自动执行。以下是关键校验要求： - **基本校验**： - **非空约束**：所有扩展字段必须为 `NOT NULL`，业务字段根据需求定义（如必填字段添加 `NOT NULL`）。 - **数据类型校验**：上报数据必须匹配字段类型，例如，数值字段拒绝非数字输入（如 `temperature` 必须满足 $ \text{值} \in \mathbb{R} $）。 - **唯一性校验**：`uuid` 字段必须唯一，通过 `UNIQUE KEY` 约束实现，避免数据重复上报。 - **范围与格式校验**： - **数值范围**：业务字段如 `temperature` 可添加检查约束，例如：`CHECK (temperature BETWEEN -50 AND 100)`，数学表示为 $-50 \leq \text{temperature} \leq 100$。 - **格式校验**：正则表达式用于字符串字段，如 `device_id` 必须匹配正则 `^DEV-[0-9]{3}$`（表示前缀为DEV后接三位数字）。 - **时间校验**：`timestamp` 字段自动校验时间有效性，防止未来或无效日期。 - **业务逻辑校验**： - **操作标识依赖**：`operation_flag` 为 'DELETE' 时，关联业务字段可为空，但扩展字段仍非空。 - **测试数据标识**：`test_data_flag` 为 TRUE 时，数据不计入正式报表，但需在测试环境通过校验。 校验失败时，上报系统应返回错误码（如 HTTP 400），并记录日志。建议使用数据库触发器或应用层逻辑实现实时校验[^1]。 #### 4. 扩展字段要求 四个扩展字段是规范的核心，必须强制包含且非空。它们在数据可追溯性和审计中起关键作用： - **UUID（全局唯一标识符）**：用作每条数据的唯一ID，防止数据冲突。类型为 `CHAR(36)`，生成规则建议使用标准UUID库（如 Python 的 `uuid.uuid4()`）。 - **操作标识（operation_flag）**：标识数据操作类型（INSERT/UPDATE/DELETE），支持增量上报和数据同步。枚举值限制确保操作合法性。 - **时间戳（timestamp）**：记录数据上报的精确时间，自动填充以减少延迟。类型为 `TIMESTAMP`，默认值设为 `CURRENT_TIMESTAMP`。 - **测试数据标识（test_data_flag）**：布尔类型，用于区分测试和生产数据（TRUE 表示测试），便于环境隔离和安全审计。 **实施要求**： - 所有扩展字段必须在建表时定义为 `NOT NULL`，上报接口拒绝任何缺失扩展字段的数据。 - 在实时上报流程中，扩展字段由上报系统自动填充（如UUID生成器），下属单位无需手动输入。 - 扩展字段不参与业务逻辑，但需在数据仓库中单独存储，以支持历史查询。 #### 总结 本规范提供了一个完整的框架，用于下属单位通过库对库方式实时上报监管数据。关键点包括： - 表结构设计强调统一性和扩展性，使用标准SQL建表。 - 字段类型定义确保跨数据库兼容，优先使用精确类型（如 `DECIMAL`）。 - 数据校验要求嵌入实时流程，减少错误率。 - 四个非空扩展字段（UUID、操作标识、时间戳、测试数据标识）强制包含，提升数据可追溯性。 实施时，建议先在小范围测试，验证规范可行性。同时，结合数据库文档工具（如 SQLAlchemy 或 Liquibase）自动化生成建表脚本。此方案可适配多种监管场景，如金融交易或环境监测[^1]。 如果您有具体监管领域（如医疗或金融），我可以进一步细化业务字段和校验规则。
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