Python接口自動(dòng)化?之用例讀取方法總結(jié)
前言:
在軟件測(cè)試中,為項(xiàng)目編寫(xiě)接口自動(dòng)化用例已成為測(cè)試人員常駐的測(cè)試工作。本文以python為例,基于筆者曾使用過(guò)的三種用例數(shù)據(jù)讀取方法:xlrd、pandas、yaml,下面簡(jiǎn)要地介紹下它們的使用方法及簡(jiǎn)單分析。
1. Python第三方庫(kù)xlrd
xlrd模塊可用于讀取excel文檔,是一種最常用的用例讀取方式,使用方式如下。以演示慣例---注冊(cè)接口為例,首先新建一個(gè)excel文檔,文檔中自定義接口用例參數(shù):
(以下data均為隨機(jī)生成,不涉及任何系統(tǒng))

python已安裝第三方庫(kù)后,開(kāi)始讀取接口用例。本次為了方便演示,方法未進(jìn)行封裝。
xlrd代碼演示
以下為實(shí)例代碼:
import unittest
import xlrd
# 打開(kāi)接口用例excel文件
excel_data = xlrd.open_workbook('register.xlsx')
# 讀取excel文件中存放用例的sheet頁(yè),命名無(wú)要求
sheet = excel_data.sheet_by_name('register')
print(sheet.nrows)
print(sheet.row_values(1))
# 將讀取到的用例全部追加到data列表中
data = []
for i in range(1, sheet.nrows):
data.append(sheet.row_values(i))
print(data)
class register(unittest.TestCase):
def test_register_check(self):
pass執(zhí)行py文件后,打印讀取data列表,成功讀取出excel文件中用例數(shù)據(jù):

但是上面的方法會(huì)把整個(gè)excel文件的用例全部存放到一個(gè)列表中,數(shù)據(jù)取用不太方便?,F(xiàn)在我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分,結(jié)合ddt數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式,進(jìn)行數(shù)據(jù)讀?。?/p>
import unittest
import xlrd
from ddt import ddt,data,unpack
excel_data = xlrd.open_workbook('register.xlsx')
sheet = excel_data.sheet_by_name('register')
# print(sheet.nrows)
# print(sheet.row_values(1))
data_ = []
for i in range(1, sheet.nrows):
data_.append(sheet.row_values(i))
print(data_)
# 引入的裝飾器@ddt;導(dǎo)入數(shù)據(jù)的@data;拆分?jǐn)?shù)據(jù)的@unpack
@ddt
class register(unittest.TestCase):
@data(*data_)
@unpack
def test_register(self, title, data, check):
print(data)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()通過(guò)ddt中的data及unpack方法,excel文件中的每條數(shù)據(jù)都是一個(gè)單獨(dú)的列表,更便于提供給接口測(cè)試用例使用:

xlrd模塊在接口自動(dòng)化中的使用頻率非常高,調(diào)用方法也非常簡(jiǎn)單。讀取到excel測(cè)試用例后,還可以使用裝飾器DDT進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分,使數(shù)據(jù)更加簡(jiǎn)化。
xlrd適用于項(xiàng)目接口數(shù)據(jù)較少、接口字段不經(jīng)常調(diào)整的項(xiàng)目。如果項(xiàng)目中,接口數(shù)量非常多,在編寫(xiě)接口用例時(shí),存放用例的excel文件內(nèi)容會(huì)不斷擴(kuò)充。測(cè)試用例的易讀性和維護(hù)性都會(huì)成為后期測(cè)試工作的難題,影響測(cè)試效率。
2. Python第三方庫(kù)pandas
pandas是python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包,可幫助使用者處理大型數(shù)據(jù)集。使用pandas中的DataFrame(二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))方法,即可獲取到excel表格中的測(cè)試數(shù)據(jù)。pandas與xrld一樣,都可讀取excel文件。
首先創(chuàng)建一個(gè)excel文件,存放測(cè)試數(shù)據(jù):

pandas代碼演示
實(shí)例代碼:
# 從excel文件中讀取用例,name參數(shù)為sheet名稱
def read_excel_data(inputdir,name):
dataframe = pandas.DataFrame(columns=['接口名','用例','請(qǐng)求地址','請(qǐng)求體','斷言','協(xié)議','請(qǐng)求方式']) # 傳入?yún)?shù)就是excel文件中的列名
try:
datafile = pandas.read_excel(inputdir,sheet_name=name)
dataframe = dataframe.append(datafile, ignore_index=True, sort=True)
except:
print("Warning:excel文件打開(kāi)異常,請(qǐng)重試!")
To_list = dataframe.to_dict(orient='records') # 參數(shù)='records'時(shí),轉(zhuǎn)化后是 list形式
return To_list
from common.data import read_excel_data
import pytest
def getdata(path):
getdata = read_excel_data(path, '編輯xx')
print(getdata)
path = r'..\common\接口用例文檔.xlsx' # excel文件的路徑,按實(shí)際項(xiàng)目結(jié)構(gòu)指明
getdata(path)調(diào)用封裝好的方法,成功讀取到excel文件中的全部用例數(shù)據(jù):

該方法與xlrd類似,也是通過(guò)讀取二維表格中數(shù)據(jù)的方式,獲取到我們所需接口用例。
通過(guò)xlrd等方法讀取excel文件中的測(cè)試用例,是接口測(cè)試中比較主流的數(shù)據(jù)讀取方式。但是通過(guò)上面的案例展示可以發(fā)現(xiàn),如果excel文件中的數(shù)據(jù)越來(lái)越多,后期測(cè)試的維護(hù)成本是比較高的,同時(shí)表格格式在大篇幅數(shù)據(jù)中,也不方便閱讀。這也是此類方法的一個(gè)弊端。
3. Python第三方庫(kù)yaml
yaml是一種用來(lái)寫(xiě)配置文件的序列化語(yǔ)言,文件格式輸出可以是列表、字典,也支持嵌套。層級(jí)關(guān)系用空格區(qū)分,但不支持tab縮進(jìn)。
破折號(hào)和空格( “ - ” ):列表格式
# 以下數(shù)據(jù)會(huì)以list形式被讀取 - testapi - url - get

常見(jiàn)的yaml格式:
冒號(hào)和空格( “ :” ) :字典格式
# 以下數(shù)據(jù)會(huì)以dict形式被讀取
name: A
age: 1
spouse:
name: B
age: 2
slave:
- name: C # - 表示為列表
age: 3
- name1: D
age1: 4
yaml代碼演示
讀取yaml文件中的dict數(shù)據(jù),代碼如下:
import os
import yaml
class LoadTestData:
# 設(shè)置路徑,獲取yaml文件數(shù)據(jù)
def load_data(self, file_name):
yaml_path = os.path.join(os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), 'test_file'), file_name)
yaml_data = yaml.load(open(yaml_path), Loader=yaml.FullLoader)
# print(yaml_data)
return yaml_data
def get_yaml_data(api_file, api_name):
'''
獲取yaml中 api_name的數(shù)據(jù)
:param api_file: api文件位置
:param api_name: api文件名稱
:return: 文件數(shù)據(jù)
'''
data = LoadTestData().load_data(api_file)[api_name]
print(data)
return data
if __name__ == '__main__':
file_name = 'api_data.yaml'
api_name = 'test'
# LoadTestData().load_data(file_name)
get_yaml_data(file_name,api_name )
print('讀取成功')
請(qǐng)注意yaml.load在調(diào)用時(shí),可能會(huì)因?yàn)閥aml版本較高而提示異常。解決方法:指定loader = yaml.FullLoader可解決異常。
根據(jù)上面yaml的實(shí)際運(yùn)用可以發(fā)現(xiàn),相比excel表格存放的數(shù)據(jù),yaml可讀性更好,而且python本身也支持新建yaml文件,與腳本語(yǔ)言的交互性更佳。對(duì)于不同的測(cè)試模塊,也可以新建不同的yaml文件,實(shí)現(xiàn)了功能模塊之間的測(cè)試數(shù)據(jù)隔離。
總結(jié)
測(cè)試中,不管是以excel表格存放數(shù)據(jù)還是yaml文件存放數(shù)據(jù),都能做到快速集成組裝測(cè)試數(shù)據(jù)。但excel表格存放數(shù)據(jù)過(guò)大時(shí),有可讀性降低及腳本執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)等問(wèn)題。yaml擁有簡(jiǎn)潔、與python交互性高,可以把功能模板的測(cè)試數(shù)據(jù)相互隔離等優(yōu)點(diǎn)。但也需要對(duì)yaml的寫(xiě)法規(guī)范有一些了解,才能正確使用。
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