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tep环境变量、fixtures、用例三者之间的关系

2021-4-30 16:21 发布

来自: 51CTO技术博客/ 语言 /
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  tep是一款测试工具,在pytest测试框架基础上集成了第三方包,提供项目脚手架,帮助以写Python代码方式,快速实现自动化项目落地。

  在tep项目中,自动化测试用例都是放到tests目录下的,每个.py文件相互独立,没有依赖,1个文件即1条用例,彼此分离。

  虽然用例也能相互引用,但是除非万不得已,一般不建议这么做,牵一发动全身,后期维护困难。

  用例的代码编写,思路是从上往下的,和pytest/unittest/script常规写法无异,不会有学习成本,一般也不会有问题。有成本有问题的可能是环境变量和fixtures,因为tep做了封装,提供了依赖注入的共享方式,fixture又是pytest较难理解的知识点,所以有必要通过本文来讲讲tep环境变量、fixtures、用例三者之间的关系,帮助理解,以便更灵活顺手的借助tep实现pytest自动化项目。

假如不用环境变量和fixtures

  假如不用环境变量和fixtures,是完全可以的!比如,在tests下新建脚本login_test.py:

fromtep.clientimportrequest

deftest():
response=request("post",
url="https://qa.com/api/users/login",
headers={"Content-Type":"application/json"},
json={
"username":"admin",
"password":"123456",
}
)
assertresponse.status_code<400

  请求接口https://qa.com/api/users/login,断言响应状态码小于400。问题来了:url固定,假如需要切换两个环境qa和release,该怎么办?

参数化

  无论是做自动化测试还是性能测试,都会接触到参数化这个词。它是指把代码中的固定数据(硬编码)定义成变量,让每次运行时数据不一样,固定数据变为动态数据。动态数据的来源是变量、数据库、外部文件等。动态数据的类型一般是常量的字符串,也可以是函数,比如JMeter的函数助手,也可以是依赖注入,比如pytest的fixture。

依赖注入的fixture

  “依赖注入是控制反转(IoC, Inversion of Control)的一种技术形式”,这句话出自维基百科,我也不知道什么意思,画个图简单表达下:

  意思是,给client一个injector,client不需要做什么,就能用到service。

  pytest的fixture实现了依赖注入,允许我们在不修改测试代码的情况下,引入fixture来额外添加一些东东。

  对于url来说,域名是需要做参数化的,不同环境域名不同,所以tep把它做成了fixture,通过函数参数引入:

fromtep.clientimportrequest
fromtep.fixtureimport*

deftest(url):#引入fixture
response=request("post",
url=url("/api/users/login"),
headers={"Content-Type":"application/json"},
json={
"username":"admin",
"password":"123456",
}
)
assertresponse.status_code<400

  tep.fixture.url定义如下:

@pytest.fixture(scope="session")
defurl(env_vars):
defdomain_and_uri(uri):
ifnoturi.startswith("/"):
uri="/"+uri
returnenv_vars.domain+uri

returndomain_and_uri

  如果一眼就看懂了,恭喜你,如果一眼就看懵了,没关系。我会花功夫把它讲明白,它很关键!

把fixture当变量看

  虽然从定义上看,fixture是用def关键字定义的函数,但是理解上把它看做变量就可以了。比如:

importpytest


@pytest.fixture
defname():
return"dongfanger"

  一般函数的用法是函数名加小括号,通过name()才能得到"dongfanger"。fixture不一样,以上定义可以理解为:

name="dongfanger"

  把"dongfanger"赋值给name,fixture名 = return值。通过变量name就得到"dongfanger"了。

  既然是变量,那么就能随便赋值,str、function、class、object都行。比如在fixture内部定义个函数:

importpytest


@pytest.fixture
defwho():
defget_name():
return"dongfanger"
returnget_name

  理解为把函数名get_name赋值给fixture名变量:

who=get_name

  get_name是个函数名,需要加小括号get_name()才能得到"dongfanger"。who也必须通过who()才能得到"dongfanger"。再看tep.fixture.url是不是清楚些了:

@pytest.fixture(scope="session")
defurl(env_vars):
defdomain_and_uri(uri):
ifnoturi.startswith("/"):
uri="/"+uri
returnenv_vars.domain+uri

returndomain_and_uri

  理解为把函数名domain_and_uri赋值给fixture名变量:

url=domain_and_uri

  使用时通过url("/api")得到域名和uri拼接后的结果。

  第2行的def url(env_vars):也有一个参数env_vars,接下来继续解释。

fixture参数是其他fixture

  fixture的参数只能是其他fixture。比如:

importpytest


@pytest.fixture
defchinese_name():
return"东方er"


@pytest.fixture
defenglish_name(chinese_name):
return"dongfanger"

  调用english_name,pytest会先执行参数里的其他fixture chinese_name,然后执行自己english_name。

  如果把tep.fixture.url拆成两步来看,就很清晰了,第一步:

@pytest.fixture(scope="session")
defurl(env_vars):
func=None
returnfunc

  第二步:

@pytest.fixture(scope="session")
defurl(env_vars):
func=None


defdomain_and_uri(uri):
ifnoturi.startswith("/"):
uri="/"+uri
returnenv_vars.domain+uri


func=domain_and_uri
returnfunc

环境变量

  tep.fixture.url的参数是另外一个fixture env_vars 环境变量,它的定义如下:

fromtep.fixtureimport*


@pytest.fixture(scope="session")
defenv_vars(config):
classClazz(TepVars):
env=config["env"]

"""Variablesdefinestart"""
#Environmentandvariables
mapping={
"qa":{
"domain":"https://qa.com",
},
"release":{
"domain":"https://release.com",
}
#Addyourenvironmentandvariables
}
#Definepropertiesforautodisplay
domain=mapping[env]["domain"]
"""Variablesdefineend"""

returnClazz()

  只看中间注释"""Variables define start"""到"""Variables define end"""部分即可。url参数化的域名就在这里,mapping字典建立了环境和变量之间的映射,根据不同的环境key,获取不同的变量value。

  config fixture的作用是读取conf.yaml文件里面的配置。

  参数化的方式很多,JMeter提供了4种参数化方式,tep的fixture env_vars借鉴了JMeter的用户自定义变量:

  env_vars.put()和env_vars.get()借鉴了JMeter BeanShell的vars.put()和vars.get()。

实例:测试多个网址

  讲到最后,形成了思路,通过实际的例子,看看环境变量、fixtures、用例是怎么用起来的,加深下印象。假如qa环境有2个网址,学校端和机构端,脚本都需要用到。

  第一步修改env_vars,编辑fixture_env_vars.py:

"""Variablesdefinestart"""
#Environmentandvariables
mapping={
"qa":{
"domain":"https://qa.com",
"domain_school":"https://school.qa.com",#新增
"domain_org":"https://org.qa.com"#新增
},
"release":{
"domain":"https://release.com",
"domain_school":"https://school.release.com"#新增
"domain_org":"https://org.release.com"#新增
}
#Addyourenvironmentandvariables
}
#Definepropertiesforautodisplay
domain=mapping[env]["domain"]
domain_school=mapping[env]["domain_school"]#新增
domain_org=mapping[env]["domain_org"]#新增
"""Variablesdefineend"""

  添加了6行代码,定义了env_vars.domain_school和env_vars.domain_org。

  第二步定义fixtures,新建fixture_url.py:

@pytest.fixture(scope="session")
defurl_school(env_vars):
defdomain_and_uri(uri):
ifnoturi.startswith("/"):
uri="/"+uri
returnenv_vars.domain_school+uri

returndomain_and_uri


@pytest.fixture(scope="session")
defurl_org(env_vars):
defdomain_and_uri(uri):
ifnoturi.startswith("/"):
uri="/"+uri
returnenv_vars.domain_org+uri

returndomain_and_uri

  参照tep.fixture.url,修改env_vars.domain为env_vars.domain_school和env_vars.domain_org,新增了2个fixture url_school和url_org。

  更进一步,也许会定义fixture login_school和login_org,灵活选择。

小结

  本文循序渐进的讲解了tep环境变量、fixtures和用例之间的关系,重点对tep.fixture.url进行了解释,只要理解了它,整体关系就很清楚了。之所以要用fixture,原因一是多人协作共享,我们需要用别人写好的函数,复用返回值,有些同学习惯定义函数参数,参数不变还好,万一哪天改了,别人引用的用例会全部报错,fixture很好的限制了这一点,它默认是不能传参的,虽然可以通过定义内部函数来实现传参,但是并不推荐这么做,宁愿增加冗余代码,定义多个fixture,也比代码耦合度高好一些。原因二是import的问题,pytest会自动查找conftest.py里的fixture,tep会进一步自动查找fixtures下的fixture导入到conftest.py,不需要import就能使用,减少了import代码,避免了可能会出现的循环导入问题。

  

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