最近在做公司項目的自動化接口測試，在現有幾個小框架的基礎上，反復研究和實踐，搭建了新的測試框架。利用業余時間，把框架總結了下來。

AIM框架介紹

AIM，是Automatic Interface Monitoring的簡稱，即自動化接口監測。是一種基于python unittest的自動化接口測試框架。

設計思想

框架根據python語言的特點，結合了面向對象和面向函數編程。

以高效編程為主要目的，避免為了封裝而封裝。輕配置，重編碼。

接口測試的主要處理對象是參數。如果完全進行數據與代碼的分離，就會造成變量，傳參的冗余，降低編程效率。

于是從不做數據與代碼分離出發，對于需要復用的參數，提取到類之外，視需要進行數據與代碼的分離。

做到有的放矢。兼顧效率和復用性，迭代分離，更具實用性。

目錄結構

case：測試用例

common：公共函數，全局變量

config：配置路徑等

data：數據文件

result：測試結果

util：工具類

run.py：用例執行入口

run_mail.py：執行后自動發送郵件入口

case

BaseCase

所有Case的基類。

封裝了requests庫的post和get函數req，用于發送請求。

調用assertEqual等方法，封裝了用例的斷言。比如檢查接口返回flag，檢查接口狀態200，檢查值相等。

項目Case

測試系統的用例。按模塊分別建立文件編寫腳本。

Env.py：環境配置，包括url處理，登錄對象login實例（用戶名、密碼），數據庫對象dao實例（數據庫連接)。

Public.py：公共模塊。存放本系統公共的變量、函數、用例等。

common

Func.py：公共函數，比如獲取時間日期，獲取隨機數，處理參數。

Login.py：登錄模塊，屬于各系統通用，故放于此目錄下。包括密碼加密，驗證碼處理，強制登錄。

Var.py：全局變量。比如token。

config

RelativePath.py：配置目錄、文件的相對路徑。

data

echarts數據存儲csv文件，項目接口清單等。

result

log：日志。logging實現。支持輸出到文件和打印控制臺。文件暫時使用較少，主要打印控制臺便于調試。

接口調用記錄：輸出每個測試方法調用接口的記錄，包括參數、響應、耗時等。

自動化測試報告：HTMLTestRunner.py實現的html頁面報告。

util

AutoCode.py：自動生成結構化測試代碼。

CSV.py：csv相關函數封裝。比如輸出接口調用記錄。

Excel.py：讀取和存儲excel文件。

Format.py：格式化。比如把瀏覽器復制的參數格式化為代碼中帶有縮進的json。

HTMLTestRunner.py：用于輸出自動化測試報告。

Log.py：封裝日志方法。

Mysql.py：數據庫相關操作。

Parewise.py：結對測試。一種測試技術，后文詳述。

Request.py：核心工具，封裝接口發送請求。

Mail.py：發送郵件。

run.py

執行測試用例入口，可以選擇執行一個或多個系統，也可以執行一個系統中一個或多個模塊。

核心模塊

BaseCase.req

通過requests封裝的發送接口請求的方法。

定義在BaseCase類的內部。

參數	說明
p	將url、headers、body、method統一封裝到一個json里面進行處理。
method='post'	默認為post方法。接口以post居多。
jsondata='json'	默認json參數。post方法的json或data，純json使用json參數即可。對于receive_json這種dict，采用data參數。
loglevel=3	默認為3。日志級別，輸出請求、響應信息到控制臺或接口調用記錄.csv。
rtext=None	一些get請求會返回html或pdf，在控制臺或csv文件中影響顯示，可以指定文本進行替換。

發送請求，并計算耗時：

        start = time.clock()if method == 'post':  # 關閉SSL認證if jsondata == 'json':r = self.timeoutTry("requests.post(p['url'], headers=p['headers'], json=p['body'], verify=False)", p)elif jsondata == 'data':r = self.timeoutTry("requests.post(p['url'], headers=p['headers'], data=p['body'], verify=False)", p)else:print('jsondata錯誤')elif method == 'get':r = self.timeoutTry("requests.get(p['url'], headers=p['headers'], params=p['body'])", p)else:print('method錯誤')end = time.clock()elapsed = decimal.Decimal("%.2f" % float(end - start))

其中的self.timeoutTry是為了處理響應超時，會在后續博文中介紹。

Parewise

結對測試。接口參數一般是多個，于是比較適合采用parewise進行用例設計。

parewaise的概念可以百度一下。

大概意思就是，大多數的bug都是條件的兩兩組合造成的，parewise就是針對兩兩組合的情況，設計測試用例。

算法為，如果某一組用例的組合結果，在其他組合中均出現，就刪除該組用例，從而精簡用例。

windows下有微軟的PICT，txt文件錄入參數后，命名行執行，就出來結果了。

比如參數

執行后結果，只有31條，精簡了很多。

這個基本上一秒就出來結果了。

我自己參考網上算法寫的，就要慢的多。

估計后面有時間了再看看能不能調優。

parewise算法：

cp = []  # 笛卡爾積
s = []  # 兩兩拆分
for x in eval('itertools.product' + str(tuple(param_list))):cp.append(x)s.append([i for i in itertools.combinations(x, 2)])del_row = []
s2 = copy.deepcopy(s)
for i in range(len(s)):  # 對每個進行匹配t = 0for j in range(len(s[i])):  # 判斷所有同時都存在其他中 且位置相同for i2 in [x for x in range(len(s2)) if s2[x] != s[i]]:  # 其他 只比對有效flag = Falsefor j2 in range(len(s2[i2])):if s[i][j] == s2[i2][j2] and j == j2:t = t + 1flag = Truebreakif flag:breakif t == len(s[i]):del_row.append(i)s2.remove(s[i])return [cp[i] for i in range(len(cp)) if i not in del_row]

網上的例子是用的index函數。在我寫過程中，發現這里有個坑。比如list中存在相同元素，就始終返回前一個匹配的索引，結果就會有問題。我就完全避免了index函數。不知道哪個是對的，目前滿足使用需要，將就著用了。有點小尷尬。

Case

BaseCase斷言：

    def checkFlag(self, p, r):"""預期，實際"""err = str([p['url'], p['body'], r.text])try:b = Falseif (r.json()['flag'] in [1, '1', '', None, 'statistic_by_result', 0,"0", 'struct_product', 'v_select_jz_single']or r.json()['message'] in ("暫無數據", "未查詢到數據")):b = Trueself.assertEqual(True, b, msg=err)except (json.JSONDecodeError, KeyError):  # 1.返回的不是json，比如下載、404  2.無flagself.assertEqual(200, r.status_code, msg=err)

最簡單的一個測試用例：

from case.PyPlatform2_0_2.Public import *class Home(BaseCase):"""首頁"""def setUp(self):log(testname(self.__repr__()) + '\n')record([testname(self.__repr__())])def test(self):"""xxx"""self.req({"url": full_url("xxx"),"body": {}})

setup，輸出日志。

Token

因為公司登陸用的token，跟cookie類似，保留登陸狀態，避免重復登陸。

如何處理token也是框架設計的一個要點。

Env設置token，因為每個系統的登陸參數值都不一樣。

Var.token = login.get_token()

BaseCase.req在每次請求時獲取token，從而免登錄。

if "headers" not in p.keys():p['headers'] = {'token': ''}p['headers']['token'] = Var.token

CSV

寫文件：

if not os.path.exists(path):f = open(path, 'a', newline='')a = csv.writer(f)a.writerow(title)f.close()f = open(path, 'a', newline='')
a = csv.writer(f)
try:a.writerow(d)
except UnicodeEncodeError:d[4] = "Unicode隱藏"  # responsea.writerow(d)
f.close()if get_file_size(path) >= 50 * 1024 * 1024:  # 超過50M刪除文件os.remove(path)record(title)

traceback自動生成文件名：

def _sys_name():t = str(traceback.extract_stack())b = Truefor x in os.listdir(case_dir):if x not in ["BaseCase.py", "__pycache__"]:if x in t:return x + "接口調用記錄" + current_date() + ".csv"if b:print("request找不到sysname")print(t)

HTMLTestRunner

根據通用的版本，也是參考網上一些現有的美化代碼，綜合了一下，根據自己需求做了改造。

近20交易日測試通過率

加了一個echarts，把最近20交易日的測試通過率，通過折線走勢圖的方式展示出來。監測系統穩定性。

數據存放和讀取在data目錄的csv文件中。

統計表格

按項目進行分組統計，增加測試說明一列，按顏色區別測試結果狀態，可點擊查看詳細描述和錯誤信息。

同時優化了整體的樣式效果。

排序：

# 按照通過率從小到大排序
passrate_value = []
for key in passrate:if key != 'total':passrate_value.append(float(passrate[key].replace('%', '')))passrate_value.sort()

保存折線圖數據：

today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
if '--' not in names:  # 跑單個系統不存if dao_is_trade_date(today):  # 非交易日不存with open(self.rct20_path, "r") as f:  # 讀取數據lines = csv.reader(f)lines = list(lines)for lin in lines:lin[0] = lin[0].replace('月', '-')lin[0] = lin[0].replace('日', '')rct_data = lines# print(rct_data)nowdate = datetime.datetime.now().strftime('%m-%d')# 如果有重復日期，先刪l = len(rct_data)while l != 0 and nowdate == rct_data[l - 1][0]:rct_data.pop(l - 1)l = len(rct_data)for pt in self.passrate_tl:n = pt[0]v = pt[1]row = []row.append(str(nowdate))row.append(str(n))row.append(str(v).replace('%', ''))rct_data.append(row)# 只存近20條row_20 = len(names) * 20if len(rct_data) > row_20:  # 超過20條for i in range(0, len(names)):rct_data.pop(0)with open(self.rct20_path, 'w', newline='') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerows(rct_data)

拼接折線圖數據用于展示：

while ri < len(rct_data):  # 遍歷 ->s_datascan = []while ri < len(rct_data) and rct_data[ri][0] == trade_date[di]:s_data[rct_data[ri][1]].append(rct_data[ri][2])scan.append(rct_data[ri][1])ri += 1chg = list(set(names) ^ set(scan))  # 差集for c in chg:s_data[c].append('--')  # 增加/減少的項目，為'--'di += 1series = []  # 系列序列
s_names = s_data.keys()
for k in s_names:s = {}  # 單個系列s['name'] = ks['type'] = 'line'if s_data != {}:s['data'] = s_data[k]series.append(s)

這部分代碼是很久之前寫的了，代碼應該是不夠簡潔、高效、規范滴，是可以優化滴。偷了懶沒有重構了。

用例設計

測試類型	描述
冒煙測試	所有接口寫單獨的test，確保調用正常。
全選測試	將所有參數盡可能多的全選上，調用接口。 一定程序上可以彌補結對測試的不足。
結對測試	如前文所述，關注兩兩組合的情況。

參數值，部分采用隨機數。也視需求，從數據庫或其他接口獲取數據。