接口自动化框架篇：MySQL 数据库数据断言封装

最新推荐文章于 2025-11-26 14:12:29 发布

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在接口自动化测试中，数据库断言是一个重要的环节，它能够验证接口操作后的数据库状态是否符合预期。本文将详细介绍如何在 Pytest 框架中封装 MySQL 数据库数据断言，包括参数化、返回数据格式为 JSON 以及日志记录等。

一、封装 MySQL 数据库连接

首先，我们需要封装一个 MySQL 数据库连接工具类，用于执行 SQL 查询和断言。

（一）安装依赖库

pip install pymysql

（二）封装数据库连接类

import pymysql

class MySQLDatabase:

    def __init__(self, host, user, password, db):

        self.host = host

        self.user = user

        self.password = password

        self.db = db

        self.connection = None

    def connect(self):

        self.connection = pymysql.connect(

            host=self.host,

            user=self.user,

            password=self.password,

            db=self.db,

            charset='utf8mb4',

            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor

        )

    def execute_query(self, query):

        ifnotself.connection:

            self.connect()

        with self.connection.cursor() as cursor:

            cursor.execute(query)

            result = cursor.fetchall()

            return result

    def close(self):

        ifself.connection:

            self.connection.close()‍

二、封装数据库断言函数

接下来，封装一个数据库断言函数，用于验证数据库查询结果是否符合预期。

def assert_db_query(query, expected_result):

    """

    验证数据库查询结果是否符合预期。

    :param query: SQL 查询语句

    :param expected_result: 预期的查询结果

    """

    db = MySQLDatabase(host='localhost', user='root', password='password', db='testdb')

    db.connect()

    result = db.execute_query(query)

    db.close()

    assert result == expected_result, f"数据库查询结果不匹配。预期：{expected_result}，实际：{result}"

三、参数化测试用例

为了提高测试的灵活性和可维护性，可以使用 Pytest 的 parametrize 功能进行参数化测试。

（一）定义测试数据

test_data = [

    ("SELECT * FROM users WHERE id=1", [{"id": 1, "name": "John Doe"}]),

    ("SELECT * FROM users WHERE id=2", [{"id": 2, "name": "Jane Doe"}]),

]

（二）编写参数化测试用例

import pytest

@pytest.mark.parametrize("query, expected_result", test_data)

def test_database(query, expected_result):

    assert_db_query(query, expected_result)

四、返回数据格式为 JSON

在实际接口测试中，接口返回的数据通常是 JSON 格式。为了方便取值和断言，可以将数据库查询结果转换为 JSON 格式。

（一）封装 JSON 格式断言函数

import json

def assert_json(response, expected_json):

    """

    验证接口返回的 JSON 数据是否符合预期。

    :param response: 接口返回的响应对象

    :param expected_json: 预期的 JSON 数据

    """

    actual_json = response.json()

    assert actual_json == expected_json, f"JSON 数据不匹配。预期：{expected_json}，实际：{actual_json}"

（二）结合数据库查询结果

def test_api_and_db():

    # 发起接口请求

    response = requests.get("https://api.example.com/users/1")

    assert_json(response, {"id": 1, "name": "John Doe"})

    # 验证数据库查询结果

    query = "SELECT * FROM users WHERE id=1"

    expected_result = [{"id": 1, "name": "John Doe"}]

    assert_db_query(query, expected_result)‍

五、日志记录封装

为了更好地追踪测试过程，可以在测试用例中添加日志记录。可以使用 logging 模块或第三方库 Loguru。

（一）安装 Loguru

pip install loguru

（二）封装日志记录器

from loguru import logger

logger.add("logs/{time}.log", rotation="1 day", compression="zip")

（三）在测试用例中使用日志记录

def test_api_and_db():

    logger.info("开始测试接口和数据库")

    response = requests.get("https://api.example.com/users/1")

    logger.info("接口请求完成")

    assert_json(response, {"id": 1, "name": "John Doe"})

    query = "SELECT * FROM users WHERE id=1"

    expected_result = [{"id": 1, "name": "John Doe"}]

    assert_db_query(query, expected_result)

    logger.info("数据库验证完成")‍