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Python接口自動化?之用例讀取方法總結(jié)

 更新時間:2022年06月16日 14:54:20   作者:??行者AI????  
這篇文章主要介紹了Python接口自動化?之用例讀取方法總結(jié),在軟件測試中,為項目編寫接口自動化用例已成為測試人員常駐的測試工作。本文以python為例,基于筆者曾使用過的三種用例數(shù)據(jù)讀取方法:xlrd、pandas、yaml,下面簡要地介紹下它們的使用方法及簡單分析

前言:

在軟件測試中,為項目編寫接口自動化用例已成為測試人員常駐的測試工作。本文以python為例,基于筆者曾使用過的三種用例數(shù)據(jù)讀取方法:xlrd、pandas、yaml,下面簡要地介紹下它們的使用方法及簡單分析。

1. Python第三方庫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---注冊接口為例,首先新建一個excel文檔,文檔中自定義接口用例參數(shù):

(以下data均為隨機生成,不涉及任何系統(tǒng))

python已安裝第三方庫后,開始讀取接口用例。本次為了方便演示,方法未進行封裝。

xlrd代碼演示

以下為實例代碼:

import unittest
import xlrd
# 打開接口用例excel文件
excel_data = xlrd.open_workbook('register.xlsx')
# 讀取excel文件中存放用例的sheet頁,命名無要求
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):

但是上面的方法會把整個excel文件的用例全部存放到一個列表中,數(shù)據(jù)取用不太方便?,F(xiàn)在我們對數(shù)據(jù)進行拆分,結(jié)合ddt數(shù)據(jù)驅(qū)動方式,進行數(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;導入數(shù)據(jù)的@data;拆分數(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ddt中的data及unpack方法,excel文件中的每條數(shù)據(jù)都是一個單獨的列表,更便于提供給接口測試用例使用:

xlrd模塊在接口自動化中的使用頻率非常高,調(diào)用方法也非常簡單。讀取到excel測試用例后,還可以使用裝飾器DDT進行數(shù)據(jù)拆分,使數(shù)據(jù)更加簡化。

xlrd適用于項目接口數(shù)據(jù)較少、接口字段不經(jīng)常調(diào)整的項目。如果項目中,接口數(shù)量非常多,在編寫接口用例時,存放用例的excel文件內(nèi)容會不斷擴充。測試用例的易讀性和維護性都會成為后期測試工作的難題,影響測試效率。

2. Python第三方庫pandas

pandas是python的一個數(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表格中的測試數(shù)據(jù)。pandas與xrld一樣,都可讀取excel文件。

首先創(chuàng)建一個excel文件,存放測試數(shù)據(jù):

pandas代碼演示

實例代碼:

# 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','請求地址','請求體','斷言','協(xié)議','請求方式'])	# 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文件打開異常,請重試!")
     To_list = dataframe.to_dict(orient='records')	# 參數(shù)='records'時,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,按實際項目結(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xlrd等方法讀取excel文件中的測試用例,是接口測試中比較主流的數(shù)據(jù)讀取方式。但是通過上面的案例展示可以發(fā)現(xiàn),如果excel文件中的數(shù)據(jù)越來越多,后期測試的維護成本是比較高的,同時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弊端。

3. Python第三方庫yaml

yaml是一種用來寫配置文件的序列化語言,文件格式輸出可以是列表、字典,也支持嵌套。層級關(guān)系用空格區(qū)分,但不支持tab縮進。

破折號和空格( “ - ” ):列表格式

# 以下數(shù)據(jù)會以list形式被讀取
- testapi
- url
- get

常見的yaml格式:

冒號和空格( “ :” ) :字典格式

# 以下數(shù)據(jù)會以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')

請注意yaml.load在調(diào)用時,可能會因為yaml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的實際運用可以發(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,與腳本語言的交互性更佳。對于不同的測試模塊,也可以新建不同的yaml文件,實現(xiàn)了功能模塊之間的測試數(shù)據(jù)隔離。

總結(jié)

測試中,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試數(shù)據(jù)。但excel表格存放數(shù)據(jù)過大時,有可讀性降低及腳本執(zhí)行時間較長等問題。yaml擁有簡潔、與python交互性高,可以把功能模板的測試數(shù)據(jù)相互隔離等優(yōu)點。但也需要對yaml的寫法規(guī)范有一些了解,才能正確使用。

到此這篇關(guān)于Python接口自動化 之用例讀取方法總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 用例讀取內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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