接口自动化Requests+Pytest基础实现

1. 数据库以及数据库操作
- 1.1 概念
- 1.2 分类
- 1.3 作用
2 python操作数据库的相关实现
- 2.1 背景
- 2.2 相关实现
3. pymysql基础
- 3.1 整个流程
- 3.2 案例
- 3.3 Pymysql工具类封装
4 事务
- 4.1 案例
- 4.2 事务概念
- 4.3 事务特征
5. requests库
- 5.1 概念
- 5.2 角色定位
- 5.3 安装
- 5.4 校验
- 5.5 requests之GET请求
- 5.6 requests之POST请求
- 5.7 requests之PUT请求
- 5.8 requests之DELETE请求
- 5.9 补充
- 5.10 响应
- 5.11 登录案例
- - 5.11.1实现思路
  - 5.11.2 实现
6. PyTest基础
- 6.1 pytest的配置文件
- 6.2 setup和teardown
- 6.3 实现
- 6.4 数据参数化
- 6.5 测试报告插件
- 6.6 集成思路
7. 接口自动化实现
- 7.1 自动化流程
- 7.2 设计接口测试用例
- 7.3 框架架构的图解
- 7.4 项目架构目录
- 7.5 项目框架的实现
8 总结

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

创建连接connection
获取游标cursor
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
关闭游标cursor
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()

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 pymysqlcon = 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()

3.3 Pymysql工具类封装

import pymysqlclass DBUtil:# 获取连接@classmethoddef 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@classmethoddef get_cursor(cls, con):# 创建连接return con.cursor()# 释放资源@classmethoddef close(cls, cur, con):if cur:cur.close()if con:con.close()

案例

# 获取连接
from demo.utils.DBUtil import DBUtilcon = 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)

在这里插入图片描述

4 事务

4.1 案例

银行转账：

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）
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

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
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
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）
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

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 requestsdata = {"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)

在这里插入图片描述

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)

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)

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 requestsresponse = 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)

在这里插入图片描述

5.11 登录案例

5.11.1实现思路

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）

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})

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")

5.11.2 实现

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

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)

在这里插入图片描述

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)

在这里插入图片描述

6. PyTest基础

pytest是python第三方的单元测试框架

pytest_446">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

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

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

项目下新建一个 scripts 模块
将测试脚本放到 scripts 中
pytest 的配置文件放在自动化项目目录下
配置文件名称为 pytest.ini
pytest.ini 第一行的内容为 [pytest] , 后面逐行写具体的配置参数
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_*

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

怎么确认配置文件被加载?
- 通过控制台的 inifile 进行查看
windows 可能出现 “gbk” 错误
- 删除 ini 文件中的所有中文
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

示例

    import pytestclass 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"])

结果

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

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

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

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

在这里插入图片描述

7. 接口自动化实现

7.1 自动化流程

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

7.2 设计接口测试用例

功能描述
url和请求方式
需要提交的数据
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

创建项目
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.

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

创建test_area.py文件

import requestsfrom api.AreaAPI import AreaAPI
from api.AreaDBAPI import AreaDBAPIclass 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)

创建AreaAPI.py

from app import BASE_URL, AREA_URLclass AreaAPI:def __init__(self, session):self.session = sessionself.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areadef area_list(self):response = self.session.get(self.area_list_url)return response# 2新增areadef add_area(self, data):response = self.session.post(self.addArea_url,  data=data)return response# 3修改areadef update_area(self, json):response = self.session.put(self.updateArea_url, json=json)return response# 4删除areadef remove_area(self, params):response = self.session.delete(self.removeArea_url, params=params)return response

创建AreaDBAPI.py文件【用于数据库查询】

from utils.DBUtils import DBUtilsclass AreaDBAPI:@classmethoddef 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sqlsql = "select area_id from area where area_name = `%s`" % (area_name)# 执行sqlcur.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]

创建DBUtils.py

import pymysqlclass DBUtils:@classmethoddef 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")@classmethoddef get_cursor(cls, con):# 获取游标return con.cursor()@classmethoddef close_res(cls, con, cursor):# 释放资源if cursor:cursor.close()if con:con.close()

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】

测试脚本[scripts]会调用api目录里面的文件
api里面的文件会含有一些常量，它会调用app.py里面的数据
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