Python API自动化框架总结（python不支持的数据类型）

学完了Python脚本接口自动化之后，一直没有对该框架做总结，今天终于试着来做一份总结了。

框架结构如下图：

来说一下每个目录的作用：

Configs：该目录下存放的是.conf,.ini文件格式的配置文件;文件里面的内容可以通过封装好的读写配置文件的类去获取。

datas：该目录下存放一些测试用例数据，如：Excel

libs：存放修改源码后的ddt.py和HTMLTestRunner文档，这个两个文档主要是为了让测试报告看起来更明了

logs: 存放脚本运行的日志文件

reports: 执行run.py文件后，存放运行后的测试报告

scripts: 该目录主要存放封装好的脚本，通过调用这些脚本，来实现测试数据的产生的使用和断言。

constans.py: 该文档是用来获取各目录的路径，脚本中可以通过导入该文件中的各种路径变量，这样做的目的是便于框架的复用性。

handle_config.py： 该文档封装的是读写配置文件里面的内容的类。

handle_loggin.py: 该文档封装的是日志文件的存放和输出。

handle_excel.py： 该文档封装的是读写Excel内容的类。在unittest.TestCase类方法中，通过调用这个方法，从Excel中读取测试数据，再将断言结果写进Excel中。

handle_pymysql.py: 该文档封装的是数据库的连接以及数据库的查询等相关操作方法。

handle_requests.py: 发送request请求的方法封装。

handle_context.py:  该文档主要是通过正则表达式，实现测试用例数据参数动态化

test_cases: 该目录下存放的是各功能模块下的测试方法。

run_test.py: 该文档是存放在项目根目录下，执行所有测试用例方法后，会在reports目录下自动产生一个.Html的测试报告。

总结：

该框架主要的设计思想是：通过分层设计，将测试用例数据和测试方法以及业务逻辑抽离，做到测试框架可复用性高，易维护。

该框架主要是通过测试方法类-unittest.TestCase，从Excel中读取测试数据，通过DDT循环调用测试数据，发送Request请求，根据请求返回的响应数据与期望值来做断言。其中DDT驱动数据的时候，通过handle_pymysql做数据库校验或者生产相应的测试数据，再通过handle_context结合正则表达式，动态替换参数。

自动化测试怎么实现接口依赖？

方法一：将被依赖的接口，写在Excel中（参考手动执行的顺序）

方法二：可以通过编写方法或者函数，在测试类方法中的前置条件方法（SetUpClass)中调用这个方法或者函数，得到想要的数据，再执行测试用例方法

自动化测试怎么做数据库校验？

方法一：在测试用例数据文档中，在需要做数据库校验的测试用例后面增加一列，然后写上SQL语句，在执行测试用例方法时，可以通过判断这个字段值，来确定是否需要做数据校验。

以上就是本次介绍的全部知识点内容，感谢大家的学习和对的支持。

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