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接口自动化Requests+Pytest基础实现

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-06-17 19:59:00

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接口自动化Requests+Pytest基础实现

目录

1. 数据库以及数据库操作

1.1 概念

是存储数据的仓库，程序中数据的载体

1.2 分类

  • 关系型数据库：安全
    • 例如：MySQL、Oracle、SQLite
    • database
      • tables
        • 行+列
  • 非关系型数据库：高效
    • 例如：Redis、MongODB
    • 数据存储的多样性：键值对、列表、字符串…

1.3 作用

数据库和变量都可以存储数据，二者的区别是

持久性不同：数据库可以持久性能够存储数据（数据被写入磁盘中），变量不能（运行在内存中）

2 python操作数据库的相关实现

2.1 背景

python（等不同语言）本身不具备直连数据库的功能，必须导入第三方包

2.2 相关实现

数据库驱动：

  • MySQLdb
  • MySQLClientt
  • （重点）Pymysql

3. pymysql基础

3.1 整个流程

  1. 创建连接connection
  2. 获取游标cursor
  3. 执行SQL语句
    1. 执行查询语句
    2. 执行增删改语句
      1. 判断是否出现异常
        • 否（没有出现异常）–>提交事务
        • 是（出现异常）–>回滚事务
  4. 关闭游标cursor
  5. 关闭连接connection
#  连接pymysql

# 1. 导包
import pymysql

# 2. 创建游标
con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, database='test', user='root', password='123456', charset='utf8')
# 3. 创建链接
cur = con.cursor()
# 4. 执行sql
# 编写sql
# sql = "select * from t_area"
sql = "insert into t_area(area_name, priority) values('西安', '1')"
# 执行SQL
cur.execute(sql)
# 逐行获取数据
# result = cur.fetchone()
# print(result)
# 获取素有数据
result = cur.fetchall()
for row in result:
    print(row[3])
# 影响的行数
print("影响行数：", cur.rowcount)
# 提交事务
con.commit()
# 5. 释放资源
cur.close()
con.close()


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注意：

  • 增删改执行完毕后，需要执行提交操作，否则执行失败
  • 提交方式：
    • 手动提交：连接对象.commit()
    • 自动提交：autocommit = True (默认提交)

3.2 案例

# 1. 创建连接connection
# 2. 获取游标cursor
# 3. 执行SQL语句
#    1. 执行查询语句
#    2. 执行增删改语句
#       1. 判断是否出现异常
#          - 否（没有出现异常）-->提交事务
#          - 是（出现异常）-->回滚事务
# 4. 关闭游标cursor
# 5. 关闭连接connection
import pymysql

con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, database='test', user='root', passwd='123456', charset='utf8')
cur = con.cursor()
try:
    sql = "select * from t_area"
    cur.execute(sql)
    result = cur.fetchall()
    for row in result:
        print(row)
    # 在添加和修改的时候需要提交事务
    # con.commit()

except Exception as e:
    # 回滚事务
    cur.rollback()
    cur.close()
    con.close()


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3.3 Pymysql工具类封装

import pymysql


class DBUtil:

    # 获取连接
    @classmethod
    def get_connect(cls):
        # 创建连接
        return pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd=123456, charset='utf8')

    # 获取游标
    @classmethod
    def get_cursor(cls, con):
        # 创建连接
        return con.cursor()

    # 释放资源
    @classmethod
    def close(cls, cur, con):
        if cur:
            cur.close()
        if con:
            con.close()

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案例

# 获取连接
from demo.utils.DBUtil import DBUtil

con = DBUtil.get_connect()
# 创建游标
cur = DBUtil.get_cursor(con)
# 编写和执行sql
sql = "select * from t_aera"
# 执行sql
result = cur.execute(sql)
# 查看结果
for row in result:
    print(row[3])
# 关闭资源
DBUtil.close(con, cur)

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4 事务

4.1 案例

银行转账：

  1. 假如用户A给用户B转账300，用户A-300，用户B＋300；转账成功（提交事务：commit）
  2. 假如用户A转账300，而用户B没有增加300，转账失败，这个事务不予提交，回滚事务（rollback）

4.2 事务概念

事务：是一套完整的业务逻辑，在业务逻辑中，困难包含多条sql语句，在这些sql执行的时候，要么都成功，要么都失败

4.3 事务特征

  1. 原子性：事务中的操作被看作一个单元，要么都成功，要么都失败
  2. 一致性：逻辑单中的每个操作不应该一部分操作一部分失败
  3. 隔离性：事务的中间状态对其他事务时不可见的（每个事务之间时互不影响的）
  4. 持久性：事务提交成功后，它会永久性保存在数据库中

5. requests库

5.1 概念

requests库是使用python编写的，可以调用该库的函数直接向服务器发送请求，并接收响应

5.2 角色定位

类似于Jmeter中http请求

5.3 安装

pip install requests

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5.4 校验

在命令行输入pip list命令查找requests的名称和对应的版本号

5.5 requests之GET请求

import requests as requests

# 请求
response = requests.get("https://api-v2.xdclass.net/api/rank/v1/hot_product")

print("状态码：", response.status_code)
print("响应体：", response.text)

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5.6 requests之POST请求

import requests as requests

data = {"page": 1, "size": 4}
response = requests.post("https://api-v2.xdclass.net/api/play_record/v1/page", data=data)

print("状态码：", response.status_code)
print("响应体：", response.text)

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5.7 requests之PUT请求

import requests as requests

# 请求
myJson = {
    "areaId": 55,
    "areaName": "上海",
    "priority": "111"
}

response = requests.put("http://localhost:8080/sa/modifyarea", json=myJson)

print("状态码：", response.status_code)
print("响应体：", response.text)

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5.8 requests之DELETE请求

import requests as requests

# 请求
response = requests.delete("http://localhost:8080/sa/removearea", params={"areaId": "40"})

print("状态码：", response.status_code)
print("响应体：", response.text)

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5.9 补充

  • 四种操作代码结构基本一致
    • 导包
    • 操作
    • 获取响应
  • 区别
    1. 函数名不同（对应的请求方式也不同）
    2. 提交数据的参数名不同
      • get和delete使用params提交数据
      • post和put使用
        • data提交键值对数据
        • json提交JSON格式数据
  • 为什么get/delete和post/put提交数据使用的参数不一致？
    • get/delete请求格式在请求行，使用params
    • post/put请求格式在请求体，使用data/json

5.10 响应

import requests

response = requests.get("https://www.baidu.com")
# 响应行
print("url", response.url)
print("状态码", response.status_code)
print("-"*100)


# 响应头
print("获取所有响应体头", response.headers)
print("获取所有cookie", response.cookies)
print("获取所有编码集", response.encoding)
print("-"*100)

# 响应体
print("以文本的方式获取响应体", response.text)
# print("以二进制的方式获取响应体", response.content)
# print("以JSON的方式获取响应体", response.json())
print("-"*100)

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5.11 登录案例

5.11.1实现思路

  1. 需求案例：先登录，登陆成成功后获取“订单页面”

    • login接口（post）–键值对提交数据（username和password）
    • order_list接口（get）

  2. cookie：

    • 例如：使用jmeter请求百度搜索接口时，会经常跳转到安全认证页面，原因是没有cookie，服务器识别不了身份，不认识
    • 解决方式：从浏览器中拿到一个BAIDUID，并使用cookie管理器组件进行管理
    • 存在的问题：获取cookie后,后面每一个接口实现都需要提交cookie,过程高度重复,requests库内置了相关实现的封装,封装了对cookie 的处理
    # 核心知识点:关联
# 获取登录接口响应的 cookie，提取出来作为查询订单接口要提交的参数
import requests
# 访问接口1:访问登录接口
response1 = requests.post("login接囗", data={"username": “xxx", "password":"yyy"})
# 获取 cookie，再获取 cookie 中的 xXID 形式类似于{“xxID":“zzz"}
id= response1.cookies.get("xxID")
# 访问接口2:订单查询接口
requests.get("查询订单接口"，cookies={“xxID":id})

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  3. Session:

    • 注意点: requests中的session是对 cookie的封装,并不是服务器端的 session,两者无关,只是重名
    import requests
# 获取 session 对象
mySession =requests.session()
# 请求1:使用 session 登录
#requests.post(...)
response1 = mysession.post("1ogin接囗",data={"username":"xxx","password": "yyy"})
# 请求2:使用 session 获取订单
response2 = mysession.get("查询订单接口")

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5.11.2 实现

  1. 需求：使用 requests库调用 tpshop登录功能的相关接口,完成登录操作，登录成功后获取“我的订单"页面(访问订单列表接口)

    相关接口：

1.获取验证码：http://localhost/index.php?m=Home&c=User&a=verify GET
	(此接口返回验证码 和 cookie)
2.登录：http://localhost/index.php?m=Home&c=User&a=do_login POST
	参数: {"username":"xxxxx","password":"yyyy","verify_code":"zzzz"},非 JSON 提交
3.我的订单：http://localhost/Home/Order/order_list.html GET

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  2. Cookie实现

import requests
# 请求
cookieId_response = requests.get("http://192.168.157.130/index.php?m=Home&c=User&a=verify")
print("状态码：", cookieId_response.status_code)
print("Cookie对象", cookieId_response.cookies)
# 获取cookies,PHPSESSID
id = cookieId_response.cookies.get("PHPSESSID")
print("Cookie=", id)
print("-"*100)
# 请求登录接口
data = {
    "username": "13012345678",
    "password": "123456",
    "verify_code": "8888"
}
# 获取cookie的ID的值
cookie = {"PHPSESSID": id}

# 登录接口
res_login = requests.post("http://192.168.157.130/index.php?m=Home&c=User&a=do_login", data=data, cookies=cookie)
print("登录状态码：", res_login.status_code)
print("登录响应体：", res_login.text)
print("-"*100)
# 订单接口
order_login = requests.get("http://192.168.157.130/Home/Order/order_list.html", cookies=cookie)
print("订单状态码：", order_login.status_code)
print("订单响应体：", order_login.text)

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  1. Session实现
import requests
# 创建session对象
sesion = requests.session()
print("-"*100)
# 请求登录接口
data = {
    "username": "13012345678",
    "password": "123456",
    "verify_code": "8888"
}

# 登录接口
res_login = sesion.post("http://192.168.157.130/index.php?m=Home&c=User&a=do_login", data=data)
print("登录状态码：", res_login.status_code)
print("登录响应体：", res_login.text)
print("-"*100)
# 订单接口
order_login = sesion.get("http://192.168.157.130/Home/Order/order_list.html")
print("订单状态码：", order_login.status_code)
print("订单响应体：", order_login.text)

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6. PyTest基础

pytest是python第三方的单元测试框架

6.1 pytest的配置文件

概述：

  • 不用配置文件的方式：
    1. pytest会找到项目下的test_xxx开头的py文件
    2. 以及该文件群下的Test开头的类
    3. 以及类下面test开头的函数
    4. 符合要求的测试函数都会被执行
  • 使用配置文件：可以通过配置来选择执行那些目录下的模块【更灵活】
    1. 项目下新建一个script模块
    2. 将测试脚本放在sccript目录中
    3. pytest的配置文件放在自动化项目目录下
    4. 配置文件名称为pytest.ini
    5. pytest.ini第一行的内容为【pytest】，后面逐行写具体的配置参数
    6. 美丽运行时会使用该配置文件中的配置

6.2 setup和teardown

概念

运行于测试方法的始末, 运行一次测试函数会执行一次 setup 和 teardown

有多少个测试函数就会运行多少次的 setup 和 teardown方法

代码

test_xxx.py

class TestLogin:

    # 函数级初始化方法
    def setup(self):
        print("---setup---")

    # 函数级结束
    def teardown(self):
        print("---teardown---")

    def test_a(self):
        print("test_a")
        assert 1    # 断言成功

    def test_b(self):
        print("test_b")
        assert 0    # 断言失败


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结果

test_setup和teardown[39].py ---setup---	# 第1次运行 setup
test_a
.---teardown---	# 第1次运行 teardown
---setup---	# 第2次运行 setup
test_b
F---teardown---	# 第2次运行 teardown

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应用场景

使用配置文件, 可以通过配置项来选择执行哪些目录下的哪些测试模块

使用方式

  1. 项目下新建一个 scripts 模块
  2. 将测试脚本放到 scripts 中
  3. pytest 的配置文件放在自动化项目目录下
  4. 配置文件名称为 pytest.ini
  5. pytest.ini 第一行的内容为 [pytest] , 后面逐行写具体的配置参数
  6. 命令行运行时会使用该配置文件中的配置

6.3 实现

示例

[pytest]
addopts = -s
testpaths = ./scripts
python_files = test_*.py
python_classes = Test*
python_functions = test_*

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你写的时候可以直接拿来复制粘贴

参数解释:

addopts = -s 表示命令行参数

testpaths, python_files, python_classes, python_functions

表示执行哪一个包下面的哪些.py结尾的文件, 以及哪些前缀开头的类, 以及哪些前缀开头的测试函数

注意点

  1. 怎么确认配置文件被加载?
    • 通过控制台的 inifile 进行查看
  2. windows 可能出现 “gbk” 错误
    • 删除 ini 文件中的所有中文
  3. 在工作中这个文件也需要复制粘贴?
    • 是的, 一个项目只会用一个pytest.ini 文件, 只需要理解, 会修改就可以了

6.4 数据参数化

方法

@pytest.mark.parametrize("参数名", 参数值)
	参数对应的值: 类型必须为可迭代的类型, 一般使用 list

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示例

    import pytest


    class TestLogin:

        @pytest.mark.parametrize("params", [{"username": "zhangsan", "password": "111"}, {"username": "lisi", "password": "222"}])
        def test_a(self, params):
            print(params)
            print(params["username"])
            print(params["password"])

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结果

test_login[43].py {'username': 'zhangsan', 'password': '111'}
zhangsan
111
.{'username': 'lisi', 'password': '222'}
lisi
222
.

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参数化后, 有几组参数, 测试函数就会执行几次

6.5 测试报告插件

安装

# [推荐安装1.21.1的版本]命令行输入
pip install pytest-html==1.21.1

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校验方式 pip list

使用

在配置文件中的命令行参数增加 --html=用户路径/xxx.html

6.6 集成思路

伪代码

在 scripts 包下的文件 test_xxx.py

# 测试类
class TestDemo:
	
	# 初始化函数
	def setup(self):
		self.session = requests.Session()
	
	# 资源销毁函数
	def teardown(self):
		self.session.close()
	
	# 测试函数1: 登录
	def test_login(self):
		写登录相关代码
		
	# 测试函数2: 我的订单
	def test_order(self):
		# 1.登录
		# 2.获取订单
		...如, # 3.断言

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存在的问题

  • 参数化: 没有使用参数化动态导入数据
  • 封装: 测试函数中和请求业务相关的实现高度重复

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7. 接口自动化实现

7.1 自动化流程

  1. 需求分析
  2. 挑选出需要做自动化测试的功能接口（编写测试计划）
  3. 设计测试用例
  4. 搭建测试环境（可选）
  5. 执行测试用例（执行前需要编写代码）
  6. 生成测试报告并分析结果

7.2 设计接口测试用例

  1. 功能描述
  2. url和请求方式
  3. 需要提交的数据
  4. 状态码和响应体

7.3 框架架构的图解

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7.4 项目架构目录

  • api------>封装请求
  • scripts------>编写测试脚本
  • data------>存放测试数据
  • untils------>存放工具类
  • report------>测试报告
  • app.py------>存放常量
  • pytest.ini------>pytest配置文件

7.5 项目框架的实现

  1. 创建项目
  2. 创建pytest.ini（pytest的配置文件）
[pytest]
addopts = -s --html=report/report.html   # 将测试报告放入到report/report.htm的文件
testpath = ./scripts	# 放入测试脚本
python_files = test_*.py	# 以test_开头的脚本进行读取
python_classes = Test*	# 将Test开头的类文件读取
python_function = test_*	# 将test_开头的方法读取3. 

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  1. 创建app.py（放入重复性常量）
BASE_URL = "127.0.0.1:8080"		# 基础地址：IP:端口号
AREA_URL = "/sa"	# 接口地址

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  1. script（创建脚本目录）

创建test_area.py文件

import requests

from api.AreaAPI import AreaAPI
from api.AreaDBAPI import AreaDBAPI


class TestArea:

    def setup(self):
        self.session = requests.Session()
        self.area_api = AreaAPI(self.session)

    def teardown(self):
        self.session.close()

    # 测试查询列表接口
    def test_list_area(self):
        response = self.area_api.area_list_url()
        print("状态码 = ", response.status_code)
        print("响应体 = ", response.text)

    # 测试新增接口
    def test_add_area(self):
        data = {
            "areaName": "12",
            "priority": "321"
        }
        response = self.area_api.add_area(data=data)
        print("状态码 = ", response.status_code)
        print("响应体 = ", response.text)

    # 测试修改接口
    def test_update_area(self):
        id = AreaDBAPI.select_id_by_name("12")
        json = {
            "areaId": id,
            "areaName": "123"
        }
        response = self.area_api.update_area(json=json)
        print("状态码 = ", response.status_code)
        print("响应体 = ", response.text)

    # 测试删除接口
    def test_remove_area(self):
        id = AreaDBAPI.select_id_by_name("123   ")
        # 需要删除的变量
        params = {
            "areaId": id
        }

        # 响应结果
        response = self.area_api.removeArea_url(params=params)
        print("状态码 = ", response.status_code)
        print("响应体 = ", response.text)

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  1. 创建api目录（放入请求地址）

创建AreaAPI.py

from app import BASE_URL, AREA_URL


class AreaAPI:

    def __init__(self, session):
        self.session = session
        self.area_list_url = BASE_URL + AREA_URL + "/listarea"
        self.addArea_url = BASE_URL + AREA_URL + "/addArea"
        self.updateArea_url = BASE_URL + AREA_URL + "/updateArea"
        self.removeArea_url = BASE_URL + AREA_URL + "/removeArea"

    # 1查询area
    def area_list(self):
        response = self.session.get(self.area_list_url)
        return response

    # 2新增area
    def add_area(self, data):
        response = self.session.post(self.addArea_url,  data=data)
        return response

    # 3修改area
    def update_area(self, json):
        response = self.session.put(self.updateArea_url, json=json)
        return response

    # 4删除area
    def remove_area(self, params):
        response = self.session.delete(self.removeArea_url, params=params)
        return response

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创建AreaDBAPI.py文件【用于数据库查询】

from utils.DBUtils import DBUtils


class AreaDBAPI:
    @classmethod
    def select_id_by_name(cls, area_name):
        # 获取连接
        con = DBUtils.get_connect()
        # 获取游标
        cur = DBUtils.get_cursor(con)
        # 编写sql
        sql = "select area_id from area where area_name = `%s`" % (area_name)
        # 执行sql
        cur.execute(sql)
        # 获取所有数据
        row = cur.fechall()
        # 释放资源
        DBUtils.close_res(con, cur)
        # 返回第一行第一列
        return row[0][0]

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  1. 创建工具类目录（utils）

创建DBUtils.py

import pymysql


class DBUtils:
    @classmethod
    def get_connect(cls):
        # 获取连接
        return pymysql.Connect(host="127.0.0.1", user="root", password="123456", database="test", port=3306, charset="utf8")

    @classmethod
    def get_cursor(cls, con):
        # 获取游标
        return con.cursor()

    @classmethod
    def close_res(cls, con, cursor):
        # 释放资源
        if cursor:
            cursor.close()
        if con:
            con.close()

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结果截图

在这里插入图片描述

8 总结

总结接口自动化各个目录之间的互相调用

以脚本为基础【test_area.py】

  1. 测试脚本[scripts]会调用api目录里面的文件
  2. api里面的文件会含有一些常量，它会调用app.py里面的数据
  3. 在进行修改或者删除数据的时候，一般会调用ID来进行修改或者删除，这时候test_area.py文件会先调用api里面的AreaDBAPI.py进行查询数据，在AreaDBAPI.py文件会调用DBUtils.py文件，先进行连接数据库，然后才根据sql查询数据，最后才会获得响应
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