python自动化-unittest批量执行用例(discover)

本文介绍如何使用Python的unittest模块中的discover方法批量加载并执行多个测试脚本。通过实例展示了如何配置测试项目的目录结构,并提供了加载测试用例的具体代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

我们在写用例的时候,单个脚本的用例好执行,那么多个脚本的时候,如何批量执行呢?这时候就需要用到unittet里面的discover方法来加载用例了。

加载用例后,用unittest里面的TextTestRunner这里类的run方法去一次执行多个脚本的用例。

unittest模块中的TestLoader类有一个discover方法(Python2.7之后)discover(start_dir, pattern='test*.py',top_level_dir=None)递归查找指定目录(start_dir)及其子目录下的全部测试模块,将这些测试模块放入一个TestSuite 对象并返回。只有匹配pattern的测试文件才会被加载到TestSuite中。如果一个测试文件的名称符合pattern,将检查该文件是否包含 load_tests() 函数,如果 load_tests() 函数存在,则由该函数负责加载本文件中的测试用例。如果不存在,就会执行loadTestsFromModule(),查找该文件中派生自TestCase 的类包含的 test 开头的方法。

一、新建测试项目

1.pycharm左上角File>New Projetc>Pure Python,在location位置命名一个测试工程的名称:yoyotest,然后保存

2.选中刚才新建的工程右键>New>Python Package>新建一个case文件夹

3.重复第2步的操作,新建一个case的文件夹,在里面添加一个baidu和一个blog的文件夹,里面分别有两个用例的脚本,如下图所示。

test_01,test_02,test_03,test_04是我们写用例的脚本

4.test_01创建完后,打开脚本,写入用例

5.在yoyotest这个项目下面创建一个脚本run_all_case.py,接下来用这个脚本去批量执行所有的用例。

 

二、diascover加载测试用例

1.discover方法里面有三个参数:

-case_dir:这个是待执行用例的目录。

-pattern:这个是匹配脚本名称的规则,test*.py意思是匹配test开头的所有脚本。

-top_level_dir:这个是顶层目录的名称,一般默认等于None就行了。

2.discover加载到的用例是一个list集合,需要重新写入到一个list对象testcase里,这样就可以用unittest里面的TextTestRunner这里类的run方法去执行。

 

3.运行后结果如下,就是加载到的所有测试用例了:

<unittest.suite.TestSuite tests=[<baidu.test_01.Test testMethod=test01>, <baidu.test_01.Test testMethod=test02>, <baidu.test_01.Test testMethod=test03>, <baidu.test_02.Test testMethod=test01>, <baidu.test_02.Test testMethod=test02>, <baidu.test_02.Test testMethod=test03>, <bolg.test_03.Test testMethod=test01>, <bolg.test_03.Test testMethod=test02>, <bolg.test_03.Test testMethod=test03>, <bolg.test_04.Test testMethod=test01>, <bolg.test_04.Test testMethod=test02>, <bolg.test_04.Test testMethod=test03>]>

三、run测试用例

1.为了更方便的理解,可以把上面discover加载用例的方法封装下,写成一个函数

2.参考代码:

# coding:utf-8
import unittest
import os
# 用例路径
case_path = os.path.join(os.getcwd(), "case")
# 报告存放路径
report_path = os.path.join(os.getcwd(), "report")
def all_case():
    discover = unittest.defaultTestLoader.discover(case_path,
                                                    pattern="test*.py",
                                                    top_level_dir=None)
    print(discover)
    return discover

if __name__ == "__main__":
    runner = unittest.TextTestRunner()
    runner.run(all_case())

转载于:https://www.cnblogs.com/camilla/p/7373329.html

<think>嗯,用户想了解如何用Python的requests和unittest搭建接口自动化测试框架。首先,我需要确定用户的基础,可能他们已经有Python的基本知识,但对接口测试框架还不熟悉。要分步骤解释,这样他们能跟着做。 首先得介绍框架的组成部分,可能需要提到核心库:requests处理HTTP请求,unittest用于测试用管理和断言。然后结构方面,通常会有测试用类、配置文件、数据驱动、报告生成和持续集成。 接下来,每个部分怎么实现呢?比如目录结构,用户可能不知道该怎么组织文件,所以给出一个典型的目录结构示,比如conf放配置,test_cases放测试用,data放测试数据,logs和reports分别存放日志和报告。然后入口文件run_tests.py用来执行测试。 然后,具体到每个模块。配置管理可以用config.ini,然后用configparser读取。测试用类需要继承unittest.TestCase,每个方法对应一个接口测试,用requests发送请求,然后做断言。数据驱动部分,可能需要用@parameterized.expand来参数化,从JSON或CSV读取数据。报告生成可以用HTMLTestRunner,这样生成的报告更友好。日志模块用logging记录测试过程。 最后,要给出一个具体的子,比如测试登录接口。从读取配置,准备数据,发送POST请求,断言响应状态码和内容。还要说明如何运行测试,并查看报告。 可能用户会遇到的问题,比如如何处理不同的环境(测试、生产),如何管理测试数据,如何生成报告和日志。需要确保步骤清晰,代码示正确,特别是LaTeX格式的部分,但用户的问题里没有数学公式,所以可能不需要处理这个。但根据系统指令,如果有行内公式要用$...$,独立公式用$$...$$,不过这里可能用不上。需要检查是否有提到变量或方程,但接口测试框架介绍可能不涉及数学表达式,所以可能不需要调整。但按照系统指令,如果有任何行内公式要正确格式化,比如如果有示中的变量,可能需要用$...$,不过在这个问题中可能不适用。需要确保回答结构清晰,分点说明,让用户一步步理解如何搭建框架。</think>我将分步骤为您介绍基于Python+requests+unittest的接口自动化框架实现: 1. 框架核心组件 - requests库:处理HTTP请求(GET/POST/PUT/DELETE) - unittest模块:管理测试用,提供断言方法 - HTMLTestRunner:生成HTML测试报告 - logging模块:记录测试日志 - configparser:管理配置文件 2. 典型目录结构 ``` project/ ├── conf/ # 配置文件 │ └── config.ini ├── test_cases/ # 测试用 │ └── test_api.py ├── data/ # 测试数据 │ └── test_data.json ├── logs/ # 日志文件 ├── reports/ # 测试报告 └── run_tests.py # 执行入口 ``` 3. 配置文件示(config.ini) ```ini [API] base_url = http://api.example.com timeout = 5 [ACCOUNT] username = testuser password = Test@123 ``` 4. 测试用模板 ```python import unittest import requests from configparser import ConfigParser class TestLoginAPI(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.config = ConfigParser() cls.config.read('conf/config.ini') cls.base_url = cls.config.get('API', 'base_url') def test_successful_login(self): """测试登录成功场景""" url = f"{self.base_url}/login" test_data = { "username": self.config.get('ACCOUNT', 'username'), "password": self.config.get('ACCOUNT', 'password') } response = requests.post(url, json=test_data) # 断言响应状态码 self.assertEqual(response.status_code, 200) # 断言业务状态码 self.assertEqual(response.json()['code'], 0) # 断言返回包含token self.assertIn('token', response.json()) ``` 5. 数据驱动实现(使用parameterized) ```python from parameterized import parameterized class TestUserAPI(unittest.TestCase): @parameterized.expand([ ("valid_user", 200, 0), ("invalid_user", 401, 1001), ("empty_data", 400, 1002) ]) def test_user_scenarios(self, case_name, expected_status, expected_code): # 测试逻辑 pass ``` 6. 测试报告生成(HTMLTestRunner) ```python import HTMLTestRunner with open('reports/report.html', 'wb') as f: runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner( stream=f, title='接口测试报告', description='自动化测试执行结果' ) unittest.main(testRunner=runner) ``` 7. 执行入口(run_tests.py) ```python import unittest import time from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner if __name__ == '__main__': test_dir = './test_cases' discover = unittest.defaultTestLoader.discover(test_dir, pattern='test_*.py') report_file = f'reports/report_{time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")}.html' with open(report_file, 'wb') as f: runner = HTMLTestRunner( stream=f, title=u'接口自动化测试报告', description=u'测试执行结果' ) runner.run(discover) ``` 框架优势: - ✅ 结构清晰:模块化设计,易于维护 - ✅ 数据驱动:测试数据与代码分离 - ✅ 灵活配置:支持多环境切换 - ✅ 报告直观:HTML格式可视化报告 - ✅ 持续集成:可与Jenkins/GitLab CI集成 实际使用建议: 1. 封装公共方法(如请求方法、日志记录) 2. 添加异常处理机制 3. 实现自动token管理 4. 集成数据库校验(如验证数据持久化) 5. 添加性能监控指标 通过该框架可以实现: - 接口功能验证 - 参数边界测试 - 异常场景覆盖 - 接口性能监控 - 回归测试自动化
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值