测试-自动化接口测试
文章目录
- 自动化接口测试
- 第一章
- 一、项目相关:
- 1.项目信息:
- 1.1 项目介绍:
- 2.接口信息:
- 2.1 接口介绍:
- 2.2 登录接口文档:
- 2.3 用户中心个人信息:
- 2.4 获取商品列表数据:
- 2.5 添加到购物车:
- 2.6 保存订单:
- 二、接口测试框架:
- 1.介绍:
- 1.1 框架对比:
- 2.流程:
- 2.1 代码运行:
- 2.2 jenkins运行:
- 第二章 接口自动化框架编写
- 一、项目及框架的搭建:
- 1.工具:
- 1.1 python:
- 1.2 pycharm:
- 1.3 git:
- 2.框架目录:
- 2.1 创建目录:
- 二、接口用例编写:
- 1.被测试的接口:
- 2. 使用excel编写测试用例:
- 2.1 表结构:
- 三、Requests使用:
- 1. 介绍及使用:
- 2. 用例代码编写:
- 3. 方法封装:
- 四、配置文件:
- 1. yaml的介绍与安装:
- 1.1 Yaml介绍:
- 1.2 Yaml安装:
- 1.3 快速体验:
- 2. 基本操作:
- 2.1 字典:
- 2.2 列表:
- 2.3 相互嵌套:
- 3.读取文件:
- 3.1 单个文件:
- 3.2 多个文件:
- 4.配置文件设置:
- 五、日志文件:
- 1.介绍:
- 1.1 简介:
- 1.2 快速使用:
- 2.基本使用:
- 2.1 日志输出到控制台或文件:
- 2.2 log级别:
- 2.3 输出格式:
- 3.封装工具类:
- 3.1 封装Log工具类:
- 3.2 重构配置文件:
- 3.3 日志工具类应用
- 六、pytesy框架:
- 1.安装与入门:
- 1.1 介绍:
- 2.基础使用:
- 2.1 函数级别方法:
- 2.2 类级别方法:
- 3. 常用插件:
- 3.1 测试报告:
- 3.2 失败重试:
- 4. 数据参数化:
- 4.1 传入单个参数:
- 4.2 传入多个参数:
- 5.应用接口用例:
- 5.1 pytest运行原则:
- 5.2.1 默认规则:
- 5.2.2 自定义规则运行:
- 七、结果断言:
- 1.结果断言验证:
- 1.1 常用断言:
- 1.2断言应用接口用例:
- 1.3断言封装
- 2. 数据库结果断言验证:
- 2.1 pymysql安装及简单实用:
- 2.2 工具类封装及使用:
- 八、数据驱动:
- 1. yaml数据驱动:
- 1.1 yaml测试用例:
- 1.2 参数化:
- 2. Excel数据驱动
- 2.1 excel用例设计:
- 2.2 excel读取:
- 2.3 封装excel工具类:
- 2.4 excel参数化运行:
- 2,4 动态的headers请求
- 2.5 动态关联:
- 2.6 断言验证:
- 九、Allure报告:
- 1.快速入门:
- 1.1 allure安装:
- 1.2 allure使用:
- 2. allure详解:
- 3. Allure应用:
- 3.1 应用测试用例:
- 1) 区分层级:
- 2) 自动生成测试报告:
- 3.2 项目运行:
- 十、邮件配置:
- 1. 配置文件设置及邮件封装:
- 2. 邮件运行:
- 三、持续集成与docker介绍及配置:
- 1. jenkins和docker介绍及安装:
- 1.1 docker:
- 1) 介绍:
- 2)安装:
- 3) docker拉取镜像慢:
- 4) docker的基本用法:
- 1.2 jenkins:
- 1) 介绍:
- 2) 安装:
- 3) 启动jenkins:
- 2. Jenkins插件安装及配置:
- 2.1 allure:
- 1)安装:
- 2) 配置(Allure Commandline):
- 2.2 git:
- 1)安装:
- 2) 配置:
- 3. jenkins持续集成配置及运行:
- 3.1 general:
- 1) 创建项目
- 2) 配置项目:
- 3) 运行项目:
- 4) 查看邮件:
- 5) 查看报告:
- 3.2 源码管理:
- 3.3 其他配置:
- 3.4 运行:
- 4、拓展:
- 4.1 学习网站:
自动化接口测试
第一章
一、项目相关:
1.项目信息:
1.1 项目介绍:
- 项目名称: 美多商城
- 项目访问访问网站: http://211.103.136.242:8062/
2.接口信息:
2.1 接口介绍:
- 登录;
- 个人信息;
- 获取商品信息;
- 购物车;
- 订单;
2.2 登录接口文档:
- 后端接口设计:
- 请求方式: POST /authorizations/
- 请求参数:
参数名 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
username | str | 用户名 |
password | str | 密码 |
返回数据
返回值 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
username | str | 用户名 |
user_id | int | 用户id |
token | str | 身份认证 |
2.3 用户中心个人信息:
访问必须要求用户已通过认证(即登录之后)
认证:
headers:{'Authorization': 'JWT '+ this.token
}
- 后端接口设计:
- 请求方法: GET /user/
- 返回数据:
返回值 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
id | int | 是 | 用户id |
username | str | 是 | 用户名 |
mobile | str | 是 | 手机号 |
str | 是 | email邮箱 | |
email_active | bool | 是 | 邮箱是否通过验证 |
2.4 获取商品列表数据:
- 业务需求:
需要对商品数量进行分页支持,并且可以按照时间(默认)、价格、销量(人气)进行排序 - 后端接口设计:
- 请求方法: GET /categories/(?P<category_id>\d+)/skus>page=xxx&page_size=xxx&ordering=xxx
- 请求参数:
参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
category_id | int | 是 | 类别id(第三级类别) |
page | int | 是 | 页数 |
page_size | int | 是 | 每页数量 |
ordering | str | 是 | 排序关键字(create_time, price, sales) |
返回数据:
返回值 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
id | int | 是 | 商品sku编号 |
name | str | 是 | 商品名称 |
price | decimal | 是 | 单价 |
default_image_url | str | 是 | 默认图片 |
comments | int | 是 | 评论数量 |
2.5 添加到购物车:
- 后端接口:
- 请求方法: POST /cart/
- 请求参数:
参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
sku_id | int | 是 | 商品sku_id |
count | int | 是 | 数量 |
selected | bool | 否 | 是否勾选,默认勾选 |
返回数据:
参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
sku_id | int | 是 | 商品sku_id |
count | int | 是 | 数量 |
selected | bool | 否 | 是否勾选,默认勾选 |
访问此接口, 无论用户是否登录,前端请求都需要带请求头Authorization, 由后端判断是否登录.
2.6 保存订单:
- 后端接口设计:
- 请求方式: POST /orders/
- 请求参数:
参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
address | int | 是 | 收货地址id |
pat_method | int | 是 | 支付方式 |
返回数据:
参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
order_id | char | 是 | 订单编号 |
二、接口测试框架:
1.介绍:
1.1 框架对比:
Unittest:
- 不支持失败自动重新执行;
- 参数化需依赖三方库;
- HTMLTestRunner三方报告不够美观
pytest:
- 兼容unittest
- 支持失败自动重新执行;
- 参数化使用自带装饰器;
- 兼容主流allure框架,报告美观功能强大;
2.流程:
2.1 代码运行:
2.2 jenkins运行:
)]
第二章 接口自动化框架编写
一、项目及框架的搭建:
1.工具:
1.1 python:
- 下载地址: https://www.python.org/download
1.2 pycharm:
- 下载地址: https://www.jetbrains.com/pycharm
1.3 git:
- 下载地址: https://git-scm.com/download
2.框架目录:
2.1 创建目录:
InterAutoTest_W
### 3.配置(pycharm):
- 配置python环境:
Setting ->Project ->Project Interpreter
- 配置git:
Setting ->Version Control ->Git
- 配置github:
Setting -> Version Control ->Github
- 建立远程仓库并提交代码:
Vcs ->import into version control ->Share Project on Github
二、接口用例编写:
1.被测试的接口:
- 登录;
- 获取个人信息;
- 获取商品信息;
- 添加到购物车;
- 保存订单;
2. 使用excel编写测试用例:
2.1 表结构:
- 用例ID;
- 模块;
- 接口名称;
- 请求URL;
- 前置条件;
- 请求类型;
- 请求参数类型
- 请求参数;
- 预期结果;
- 实际结果;
- 备注;
三、Requests使用:
1. 介绍及使用:
- 介绍:流行的接口http(s)请求工具, 功能强大,简单方便,容易上手;
- 官网: http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
2. 用例代码编写:
# coding=utf-8
import requests
r = requests.get('http://www.baidu.com')
print(r) # <Response [200]>
- 请求返回介绍:
属性/方法 | 说明 |
---|---|
r.status_code | 响应状态码 |
r.content | 字节方式的响应体,会自动解码gzip和deflate压缩 |
r.headers | 以字典对象存储服务器响应头,若键不存在则返回None |
r.json() | Requests中内置的JSON |
r.url | 获取url |
r.encoding | 编码格式 |
r.cookies | 获取cookie |
r.raw | 获取原始响应体 |
r.text | 字符串方式的响应体,会自动根据响应头部的字符编码进行编码 |
r.raise_for_status() | 失败请求(非200响应)抛出异常 |
3. 方法封装:
- 1.创建封装方法
- 2.发送requests请求
- 3.获取结果相应内容
- 4.内容存储到字典
- 5.字典返回
utils/Request.py
import requestsclass Request():def __init__(self,url):self.url = url# 定义公共方法:def request_api(self, uri, method='get', data=None,json=None, headers=None):if method == 'get':r = requests.get(self.url+uri, data=data, json=json, headers=headers)elif method == 'post':r = requests.post(self.url+uri, data=data, json=json, headers=headers)code = r.status_codetry:body = r.json()except:body = r.textres = {'code':code,'body':body}return res# 重构get方法def get(self, uri,**kwargs):return self.request_api(uri,**kwargs)def post(self, uri,**kwargs):return self.request_api(uri,method='post',**kwargs)
四、配置文件:
使用YAML语言编写配置文件
1. yaml的介绍与安装:
1.1 Yaml介绍:
- yaml是一种所有编程语言可用的友好的数据序列化标准, 语法和其他高阶语言类似,并且可以简单表达字典、列表和其他基本数据类型的形态.
- yaml格式作为文件的配置格式:
- yaml支持注释;
- 不必强求逗号、括号等符号;
- 通过缩进来区分,视觉上清晰
- yaml官网: https://yaml.org/
1.2 Yaml安装:
pip install PyYaml
1.3 快速体验:
- 字典:字典里的键值对用’:'分隔;
data.yml
name: "test_yaml"
result: "success"
import yamlwith open('./data.yml', 'r') as f:r = yaml.safe_load(f)print(r)
# {'name': 'test_yaml', 'result': 'success'}
2. 基本操作:
2.1 字典:
- 字典里的键值对用’:'分隔;
- 字典直接写key: value, 每个键值对占一行;
- key: 后要跟空格
2.2 列表:
- 一组按序列排列的值(简称"序列或列表");
- 数组前加有"-"符号,符号与值之间需要用空格分隔;
- 12
- 32
- 33
# [12, 32, 33]
2.3 相互嵌套:
- 字典嵌套字典:
person1:name: xiaomingage: 18
person2:name: xiaohongage: 16# person1': {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, 'person2': {'name': 'xiaohong', 'age': 16}}
- 字典嵌套列表:
person:- "a"- "b"- c# {'person': ['a', 'b', 'c']}
- 列表嵌套列表:
- - 1- 2- 3
- "b"
- c
- - 6- 7- 8# [[1, 2, 3], 'b', 'c', [6, 7, 8]]
- 列表嵌套字典:
- name: xiaomingage: 18
- 2
- 3
-name: xiaohongage: 16# [{'name': 'xiaoming', 'age': 18}, 2, 3, {'name': 'xiaohong', 'age': 16}]
3.读取文件:
3.1 单个文件:
- 中文乱码: open指定encoding*
data.yml
name: "test_yaml"
result: "success"
import yamlwith open('./data.yml', 'r') as f:r = yaml.safe_load(f)print(r)
# {'name': 'test_yaml', 'result': 'success'}
3.2 多个文件:
data.yml
---
name: "test_yaml"
result: "success"---
# 用'---'分隔,说明是多个文档
"用户名称1": "test123"
"密码":"123456"
import yamlwith open('./data.yml', 'r') as f:r = yaml.safe_load_all(f)
for i in r:print(r)
# {'name': 'test_yaml', 'result': 'success'}
# {"用户名称1": "test123","密码":"123456"}
4.配置文件设置:
- yaml封装:
./utils/YamlUtil.py
# coding=utf-8# 1. 创建类
# 2. 初始化,文件是否存在
# 3. yaml读取import os
import yamlclass YamlReader():def __init__(self, yaml_p):if os.path.exists(yaml_p):self.yaml_p = yaml_pelse:raise FileNotFoundError("文件不存在")self._data = Noneself._data_all = Nonedef data(self):# 读取单个文档if not self._data:with open(self.yaml_p, 'r') as f:self._data = yaml.safe_load(f)return self._datadef data_all(self):# 读取单个文档if not self._data:with open(self.yaml_p, 'r') as f:self._data_all = list(yaml.safe_load_all(f))return self._data_all
- 配置文件conf.yaml
./config/conf.yml
BASE:test:url: "http://211.103.136.242:8064"
./config/Conf.py
# coding=utf-8
import os
from utils.YamlUtil import YamlReader
# 1. 获取项目基本目录
# 1.2 获取当前项目的绝对路径
current = os.path.abspath(__file__)
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(current))
print(current, BASE_DIR)
# 1.3 定义config目录的路径
_config_path = BASE_DIR + os.sep + "config"def get_config_path():return _config_path
# 1.4 定义conf.yml的文件路径
_config_file = _config_path + os.sep + 'conf.yml'
def get_config_file():return _config_file# 2. 读取配置文件
class ConfigYaml():def __init__(self):self.config = YamlReader(get_config_file()).data()# 获取需要的信息def get_config_url(self):return self.config['BASE']['test']['url']if __name__ == "__main__":conf_read = ConfigYaml()print(conf_read)
基本目录配置:
配置文件读取及使用:
五、日志文件:
1.介绍:
1.1 简介:
logging模块是python内置的标准模块,主要用于输出运行日志, 可以设置输出日志等级、日志保存路径等.
1.2 快速使用:
log_demo.py
# coding=utf-8
# 1.导入logging包
import logging
# 2.设置配置信息
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s")
# 3. 定义日志名称:get_logger
logger = logging.getLogger('log_demo')
# 4. info,debug
logger.info('info')
logger.debug('debug')
logger.warning('warning')# 2019-11-20 23:06:09,957-log_demo-INFO-info
# 2019-11-20 23:06:09,958-log_demo-WARNING-warning
2.基本使用:
2.1 日志输出到控制台或文件:
- 设置logger名称
- 设置log级别
- 创建handler, 用于输出控制台或写入文件
- 设置日志级别
- 定义handler的输出格式
- 添加handler
# coding=utf-8
import logging# 1. 设置logger名称
logger = logging.getLogger('log_file_demo')
# 2. 设置log级别
logger.setLevel(logging.INFO)
# 3. 创建handler, 用于输出控制台或写入文件
# 输出到控制台
fh_stream = logging.StreamHandler()
# 写入文件
fh_file = logging.FileHandler('./test.log')
# 4. 设置日志级别
fh_stream.setLevel(logging.INFO)fh_file.setLevel(logging.INFO)
# 5. 定义handler的输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s')
fh_stream.setFormatter(formatter)fh_file.setFormatter(formatter)
# 6. 添加handler
logger.addHandler(fh_stream)logger.addHandler(fh_file)# 7. 运行
logger.info('this is a info')
logger.debug('this is a debug')# 2019-11-20 23:29:13,977 log_file_demo INFO this is a info
# 因为debug的级别小于info,所以不输出debug
2.2 log级别:
2.3 输出格式:
Format格式说明:
格式 | 说明 |
---|---|
%(levelno)s | 打印日志级别的数值 |
%(levelname)s | 打印日志级别名称 |
%(pathname)s | 打印当前执行程序的路径,其实是sys.argv[0] |
%(filename)s | 打印当前执行程序名 |
%(funcName)s | 打印日志的当前函数 |
%(lineno)d | 打印诶之的当前行号 |
%(asctime)s | 打印日志的时间 |
%(thread)d | 打印线程ID |
%(threadName)s | 打印线程名称 |
%(process)d | 打印线程ID |
%(message)s | 打印日志信息 |
3.封装工具类:
3.1 封装Log工具类:
utils/LogUtil.py
# coding=utf-8# 封装工具类
# 1.创建类
# 2.定义参数# 输出文件名称,Loggername,日志级别
# 3.编写输出到控制台或文件import logginglog_l = {"info": logging.INFO, "debug": logging.DEBUG,"warning": logging.WARNING,"error": logging.ERROR
}class logger():def __init__(self, log_file, log_name, log_level):self.log_file = log_file # 扩展名, 配置文件self.log_name = log_name # self.log_level = log_level# 设置log名称self.logger = logging.getLogger(self.log_nam)# 设置log级别self.logger.setLevel(log_l[self.log_level])# 判断handler是否存在if not self.logger.handlers:# 输出到控制台fh_stream = logging.StreamHandler()fh_stream.setLevel(log_l[self.log_level])formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s')fh_stream.setFormatter(formatter)# 输出到文件fh_file = logging.FileHandler(self.log_file)fh_file.setLevel(log_l[self.log_level])fh_file.setFormatter(formatter)# 添加到handlerself.logger.addHandler(fh_stream)self.logger.addHandler(fh_file)
3.2 重构配置文件:
config/conf.yml
BASE:# log等级log_level: 'debug'# 扩展名log_extension: '.log'test:url: "http://211.103.136.242:8064"
3.3 日志工具类应用
config/Conf.py
# coding=utf-8
import os
from utils.YamlUtil import YamlReader
# 1. 获取项目基本目录
# 1.2 获取当前项目的绝对路径
current = os.path.abspath(__file__)
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(current))
print(current, BASE_DIR)
# 1.3 定义config目录的路径
_config_path =
# 1.4 定义conf.yml的文件路径
_config_file = _config_path + os.sep + 'conf.yml'# 定义logs文件路径
_log_path = BASE_DIR + os.sep + "logs"def get_config_path():return _config_pathdef get_config_file():return _config_filedef get_log_path():"""获取log文件路径"""return _log_path# 2. 读取配置文件
class ConfigYaml():def __init__(self):self.config = YamlReader(get_config_file()).data()# 获取需要的信息def get_config_url(self):return self.config['BASE']['test']['url']def get_conf_log(self):"""获取日志级别"""return self.config['BASE_DIR']['log_level']def get_conf_log_extension(self):return self.config['BASE_DIR']['log_extension']if __name__ == "__main__":conf_read = ConfigYaml()print(conf_read)print(conf_read.get_conf_log())print(conf_read.get_conf_log_extension())
utils/LogUtil.py
# 1.初始化参数数据
# 日志文件名称
log_path = Conf.get_log_path()
current_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
log_extension = ConfigYaml().get_conf_log_extension()
logfile = os.path.join(log_path,current_time+log_extension)
print(logfile)# 日志文件级别
loglevel = ConfigYaml().get_conf_log()
print(loglevel)# 2. 对外方法: 初始化log工具类, 提供其他类使用
def my_log(log_name = __file__):return Logger(log_file=logfile, log_name=log_name, log_level=loglevel)if __name__ == "__main__":my_log().debug("this is a debug")
六、pytesy框架:
1.安装与入门:
1.1 介绍:
- 简单灵活;
- 容易上手;
- 文档丰富;
- 支持参数化
2.基础使用:
#coding=utf-8# 1. 创建简单的测试方法
# 2. pytest运行# 2.1 idea中直接执行# 2.2 命令行执行
import pytest# 创建普通的方法
def func(x):return x+1# 创建pytest断言的方法
def test_a():print("---test_a---")assert func(3) == 5 # 断言失败def test_b():print('---test_b---')assert func(3) == 4 # 断言成功# 代码直接执行
if __name__ == "__main__":pytest.main(["pytest_demo.py"])
使用命令行直接执行测试脚本:
pytest pytest_demo.py
2.1 函数级别方法:
- 运行于测试方法的始末;
- 运行一次测试函数会运行一次setup和teardown;
#coding=utf-8"""
1.定义类;
2.创建测试方法test开头
3.创建setup, teardown
4.运行查看结果
"""
import pytestclass TestFcun():def test_a(self):print('test_a')def test_b(self):print('test_b')def setup(self):print('------setup------')def teardown(self):print('------teardown------')if __name__ == "__main__":pytest.main(['-s', 'pytest_func.py'])"""
PS E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase\t_pytest> python pytest_func.py
================================== test session starts ================================
platform win32 -- Python 3.7.3, pytest-4.3.1, py-1.8.0, pluggy-0.9.0
rootdir: E:\学习\测试\InterAutoTest_W, inifile: pytest.ini
plugins: remotedata-0.3.1, openfiles-0.3.2, doctestplus-0.3.0, arraydiff-0.3
collected 2 items pytest_func.py ------setup------
test_a
.------teardown------
------setup------
test_b
.------teardown------================= 2 passed in 0.08 seconds ==================
"""
2.2 类级别方法:
- 运行于测试类的始末;
- 一个测试内只运行一次setup_class和teardown_class,不关心测试类内有多少测试函数
#coding=utf-8"""
1.定义类;
2.创建测试方法test开头
3.创建setup_class, teardown_class
4.运行查看结果
"""
import pytestclass TestClass():def test_a(self):print('test_a')def test_b(self):print('test_b')def setup_class(self):print('------setup_class------')def teardown_class(self):print('------teardown_class------')if __name__ == "__main__":pytest.main(['-s', 'pytest_class.py'])"""
PS E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase\t_pytest> python pytest_class.py
=============== test session starts =================
platform win32 -- Python 3.7.3, pytest-4.3.1, py-1.8.0, pluggy-0.9.0
rootdir: E:\学习\测试\InterAutoTest_W, inifile: pytest.ini
plugins: remotedata-0.3.1, openfiles-0.3.2, doctestplus-0.3.0, arraydiff-0.3
collected 2 items pytest_class.py ------setup_class------
test_a
.test_b
.------teardown_class------============================ 2 passed in 0.04 seconds ==============================
"""
3. 常用插件:
- 常用插件: https://plugincompat.herokuapp.com
3.1 测试报告:
- 应用场景:
- 自动化测试脚本最终是通过还是不通过,需要通过测试报告进行提现.
- 安装:
pip install pytest-html
- 使用
- 在配置文件中的命令行参数中增加 --html=用户路径/report.html
./pytest.ini
[pytest]
addopts = --html=./report/report.html
执行测试脚本,生成测试脚本
3.2 失败重试:
- 应用场景:
- 当失败后尝试再次运行
- 安装:
pip install pytest-rerunfailures
- 使用:
- 在配置文件中的命令行参数中增加 --reruns n (n表示重试的次数)
- 如果期望加上出错重试等待的时间, --rerun-delay
./pytest.ini[pytest]
addopts = --html=./report/report.html --reruns 3 --reruns-delay=2
# 使用装饰器,控制单个测试用例的运行情况
@pytest.mark.flaky(reruns=3, reruns_delay=2)
def test_b():print('---test_b---')assert func(3) == 4 # 断言成功
在单个测试用例中设置运行控制,则不需要在配置文件中进行配置.
4. 数据参数化:
4.1 传入单个参数:
@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)
- argnames: 参数名;
- argvalues:参数对应值,类型必须为可迭代类型,一般为list
# coding=utf-8
"""
1. 创建类和测试方法
2. 创建数据
3. 创建参数化
4.运行
"""
import pytestclass TestClass():data_list = ['xiaoming', 'xiaohong']@pytest.mark.parametrize('name',data_list)def test_a(self, name):print('test_a')print(name)assert 1if __name__ == "__main__":pytest.main(['-s','pytest_one.py'])'''
PS E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase\t_pytest> python .\pytest_one.py
============== test session starts =================================
platform win32 -- Python 3.7.3, pytest-5.3.0, py-1.8.0, pluggy-0.13.1
rootdir: E:\学习\测试\InterAutoTest_W, inifile: pytest.ini
plugins: arraydiff-0.3, doctestplus-0.3.0, html-2.0.1, metadata-1.8.0, openfiles-0.3.2, remotedata-0.3.1, rerunfailures-8.0
collected 2 items pytest_one.py test_a
xiaoming
.test_a
xiaohong
.--------- generated html file: file://E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase\t_pytest\report\report.html ---------
=================== 2 passed in 0.05s =================
'''
4.2 传入多个参数:
@pytest.mark.parametrize((‘参数1’,‘参数2’), ([参数1_list], [参数2_list]))
- list的每个元素都是一个元组,元组里的每个元素和参数是按顺序一一对应的
# coding=utf-8
"""
1. 创建类和测试方法
2. 创建数据
3. 创建参数化
4.运行
"""
import pytestclass TestClass():data_list = [('xiaoming', '12345'),('xiaohong', '56789')]@pytest.mark.parametrize(('name','psw'),data_list)def test_a(self, name,psw):print('test_a')print(name,psw)assert 1if __name__ == "__main__":pytest.main(['-s','pytest_more.py'])'''
PS E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase\t_pytest> python .\pytest_more.py
======================= test session starts ======================
platform win32 -- Python 3.7.3, pytest-5.3.0, py-1.8.0, pluggy-0.13.1
rootdir: E:\学习\测试\InterAutoTest_W, inifile: pytest.ini
plugins: arraydiff-0.3, doctestplus-0.3.0, html-2.0.1, metadata-1.8.0, openfiles-0.3.2, remotedata-0.3.1, rerunfailures-8.0
collected 2 items pytest_more.py test_a
xiaoming 12345
.test_a
xiaohong 56789
.------- generated html file: file://E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase\t_pytest\report\report.html ----------------
===================== 2 passed in 0.06s ============================
'''
5.应用接口用例:
- 登录;
- 个人信息;
- 获取商品信息;
- 购物车;
- 订单;
5.1 pytest运行原则:
5.2.1 默认规则:
- 在不指定运行目录,运行文件,运行函数等参数的默认情况下, pytest会执行当前目录下所有的以test为前缀(test*.py)或以_test为后缀(_test.py)的文件中以test为前缀的函数.
# coding=utf-8"""
1. 根据默认运行原则,调整py文件命名,函数命名
2. pytest.main()运行,或者命令行直接运行
"""import syssys.path.append('../')
import pytest
import requests
from utils.RequestsUtil import Request, r_get,r_postrequest = Request(url='http://211.103.136.242:8064')def test_login():"""登录"""url = 'http://211.103.136.242:8064/authorizations/'data = {'username':'python', 'password':'12345678'}r = r_post(url, json=data)print(r)"""
PS E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase> python .\test_mall.py
============================ test session starts ========================================
platform win32 -- Python 3.7.3, pytest-5.3.0, py-1.8.0, pluggy-0.13.1
rootdir: E:\学习\测试\InterAutoTest_W, inifile: pytest.ini
plugins: arraydiff-0.3, doctestplus-0.3.0, html-2.0.1, metadata-1.8.0, openfiles-0.3.2, remotedata-0.3.1, rerunfailures-8.0
collected 1 item test_mall.py {'code': 200, 'body': {'token': 'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJlbWFpbCI6Ijk1MjY3MzYzOEBxcS5jb20iLCJleHAiOjE1NzQ4NTAyMzIsInVzZXJuYW1lIjoicHl0aG9uIiwidXNlcl9pZCI6MX0.GLoT8ncQu9Pd74x0EoVjiXdnKED6JsB4WkasS8d6aPw', 'username': 'python', 'user_id': 1}}
.--------- generated html file: file://E:\学习\测试\InterAutoTest_W\testcase\report\report.html -------------
========================= 1 passed in 2.34s =========================
"""
5.2.2 自定义规则运行:
使用pytest.ini文件配置:
./pytest.ini
addopts = -s
# 运行参数testpaths = testcases
# 当前目录下的script文件夹, -可自定义python_files = test_*.py
# 当前目录下的script文件夹下,以test_开头,以.py结尾的所有文件python_classes = Test_*
# 当前目录下的script文件夹下,以test_开头,以.py结尾的所有文件, 以Test_开头的类 -可自定义python_functions = test_*
# 当前目录下的script文件夹下,以test_开头,以.py结尾的所有文件, 以Test_开头的类, 以test_开头的方法 -可自定义
七、结果断言:
1.结果断言验证:
1.1 常用断言:
- 介绍:
- 断言是自动化最终的目的,一个用例没有断言,就失去了自动化测试的意义了;
- 断言用到的是assert关键字;
- 预期结果和实际结果做对比;
- 常用断言:
情况 | 语句 |
---|---|
判断x为真 | assert x |
判断x不为真 | assert not x |
判断b包含a | assert a in b |
判断a等于b | assert a == b |
判断a不等于b | assert a != b |
1.2断言应用接口用例:
- 返回状态码:
- 结果验证:
1.3断言封装
./utils/AssertUtil.py
# coding=utf-8
"""
1. 定义封装类;
2. 初始化数据,日志
3. code相等
4. body相等
5.body包含
"""
import json
from utils.LogUItil import my_logclass AssertUtil():def __init__(self):self.log = my_log('AssertUtil')def assert_code(self, code, expected_code):"""验证返回状态码"""try:assert int(code) == int(expected_code)return Trueexcept Exception as e:self.log.error(f'code error, code is {code}, expected_code is {expected_code}')raisedef assert_body(self, body, expected_body):"""验证返回结果内容相等"""try:assert body == expected_bodyreturn Trueexcept Exception as e:self.log.error(f'body error, body is {body}, expected_body is {expected_body}')raisedef assert_in_body(self, body, expected_body):"""验证返回结果是否包含期望的结果"""try:assert json.dumps(body) in json.dumps(expected_body)return Trueexcept Exception as e:self.log.error(f'body error, body not in expected_body, body is {body}, expected_body is {expected_body}')raise
2. 数据库结果断言验证:
2.1 pymysql安装及简单实用:
- 安装:
pip install pymysql
- 简单实用:
# coding=utf-8
"""
1. 导入pymysql
2. 链接database
3. 获取执行sql的光标对象
4. 执行sql
5. 关闭对象
"""
import pymysqlcnn = pymysql.connect(host='211.103.136.242',port=7090, user='test',password='test123456',database='meiduo',charset='utf8',)with cnn.cursor() as cursor:sql_str = 'select * from tb_users'cursor.execute(sql_str)res = cursor.fetchall()print(res)cnn.close()
2.2 工具类封装及使用:
- pymysql工具类封装:
./utils/Mysqlutil.py
# coding=utf-8
"""
1. 创建封装类
2.初始化数据,连接数据库,光标对象
3. 创建查询,执行方法
4. 关闭对象
"""
import pymysql
import functoolsfrom utils.LogUItil import my_logclass Mysql():def __init__(self,host,user,password,database,port=3306,charset='utf8'):self.cnn = pymysql.connect(host=host,port=port,user=user,password=password,database=database,charset=charset)self.cursor = self.cnn.cursor()self.log = my_log()def __del__(self):try:self.cnn.close()except Exception as e:passtry:self.cursor.close()except Exception as e:passdef fetch_one(self, sql):"""查询一个对象"""self.cursor.execute(sql)return self.fetchone()def fetch_all(self, sql):"""查询全部对象"""self.cursor.execute(sql)return self.fetchall()def exec(self,sql):"""执行操作"""try:self.cursor.execute(sql)self.cursor.commit()except Exception as e:self.cnn.rollback()self.log.error(e)return Falsereturn Trueif __name__ == "__main__":mysql = Mysql(host='211.103.136.242',port=7090, user='test',password='test123456',database='meiduo',charset='utf8',)res = mysql.fetch_all('select * from tb_uders')print(res)
- 配置文件:
# ./config/db_conf.yml
db_1:db_host: "211.103.136.242"db_port: 7090db_user: "test"db_password: "test123456"db_database: "meiduo"db_charset: "utf8"
./config/Conf.py
"""
1. 创建db_conf.yml
2. 编写数据库基本信息
3. 重构Conf.py
4. 执行
"""...# 定义db_conf.yml文件路径
_db_config_file = _config_path + os.sep + 'db_conf.yml'def get_db_conf_file():"""获取db_conf文件路径"""return _db_config_file# 2. 读取配置文件
class ConfigYaml():def __init__(self):self.config = YamlReader(get_config_file()).data()self.db_config = YamlReader(get_db_conf_file()).data()def get_db_conf_info(self, db_alias):"""根据db_alias获取数据库相关参数"""return self.db_config[db_alias]if __name__ == "__main__":conf_read = ConfigYaml()......print(conf_read.get_db_conf_info('db_1'))
- 数据库结果验证:
- 初始化数据库信息,Base.py, init_db
- 接口用例返回结果内容进数据库验证
# ./common/Base.py# coding=utf-8
# 1.定义一个方法init_db
# 2.初始化数据库信息, 通过配置文件来完成
# 3.初始化mysql对象from config.Conf import ConfigYaml
from utils.MysqlUtil import Mysqldef init_db(db_alias):db_init = ConfigYaml().get_db_conf_info(db_alias)host = db_init.get('host', '127.0.0.1')port = int(db_init.get('port', 3306))user = db_init.get('user')database = db_init.get('database')password = db_init.get('password')charset = db_init.get('charset', 'utf8')conn = Mysql(host=host,port=port,user=user,password=password,database=database,charset=charset)return connif __name__ == "__main__":conn = init_db('db_1')print(conn)
八、数据驱动:
1. yaml数据驱动:
1.1 yaml测试用例:
#./data/testlogin.yml
# 登录的测试用例:# 测试名称:
# url地址
# data
# 期望结果
---
'case_name':"登陆成功用例"
'url': 'http://211.103.136.242:8064/authorizations/'
'data': 'username': "python"'password': "12345678"
'expect': "'username': 'python', 'user_id': 1"
---
'case_name':"登陆失败用例"
'url': 'http://211.103.136.242:8064/authorizations/'
'data': 'username': "test123456"'password': "1231111"
'expect': "'username': 'python', 'user_id': 1"
1.2 参数化:
# ./testcase/test_login.py# coding=utf-8# 1. 获取测试用例的列表# 获取testlogin.yml文件路径# 使用工具类来读取多个文档的内容
# 2. 参数化执行测试用例import os
import sys
sys.path.append("../")
import pytest
from config import Conf
from config.Conf import ConfigYaml
from utils.YamlUtil import YamlReader
from utils.RequestsUtil import Requesttest_file = os.path.join(Conf.get_data_path(), 'testlogin.yml')
print(test_file)data_list = YamlReader(test_file).data_all()
print(data_list)@pytest.mark.parametrize("login", data_list)
def test_yaml(login):"""执行测试用例"""uri = login['url']print(uri)data = login['data']print(data)request = Request(ConfigYaml().get_config_url())res = request.post(uri, json=data)print(res)if __name__ == "__main__":pytest.main(['test_login.py'])
2. Excel数据驱动
2.1 excel用例设计:
(./data/testdata.xlsx)
2.2 excel读取:
# coding=utf-8"""
1. 导入包, xlrd(python自带)
2. 创建workbook对象
3. sheet对象
4. 获取行数和列数
5. 读取每行的内容
6. 读取每列的内容
7. 读取固定列的内容
"""
import xlrd
book = xlrd.open_workbook('./testdata.xlsx')
# 获取表的两种方式:
# 索引
# sheet = book.sheet_by_index(0)
# 名称
sheet = book.sheet_by_name('美多商城接口测试')rows = sheet.nrows # 行数
cols = sheet.ncols # 列数
print(f"rows:{rows}, cols:{cols}")# 获取每行数据
for r in range(rows):r_values = sheet.row_values(r)print(r_values)# 获取每列数据
for c in range(cols):c_values = sheet.col_values(c)print(c_values)# 读取固定列的内容
v = sheet.cell(1,2)
print(v)
2.3 封装excel工具类:
# ./utils/ExcelUtil.py# coding=utf-8
# 目的: 参数化, pytest list# 1. 验证文件是否存在,存在读取,不存在错报
# 2. 读取sheet方式, 名称,索引
# 3. 读取sheet内容# 返回list, 字典# 格式: [{'a':"a1",'b':" b1"}, {'a':"a2",'b':"b2"}]
# 4. 结果返回import os
import xlrd# 自定义异常
class SheetTypeError(object):passclass ExcelReader():def __init__(self, excel_file, sheet_by):if os.path.exists(excel_file):self.excel_file = excel_fileself.sheet_by = sheet_byself.data_list = []else:raise FileNotFoundError("文件不存在")def data(self):if self.data_list:return self.data_listworkbook = xlrd.open_workbook(self.excel_file)if type(self.sheet_by) not in [str,int]:raise SheetTypeError("参数错误")elif type(self.sheet_by) == int:sheet = workbook.sheet_by_index(self.sheet_by)elif type(self.sheet_by) == str:sheet = workbook.sheet_by_name(self.sheet_by)# 获取首行信息title = sheet.row_values(0)for r in range(1, sheet.nrows):self.data_list.append(dict(zip(title,sheet.row_values(r))))# print(self.data_list)return self.data_listif __name__ == "__main__":excel_reader = ExcelReader('../data/testdata.xlsx',"美多商城接口测试")print(excel_reader.data())
2.4 excel参数化运行:
- 获取是否运行;
- 参数化;
- 结果断言;
# ./common/ExcelConfig.py
# coding=utf-8# 定义类
# 定义列属性
# 定义excel的映射class DataConfig():# 用例属性:case_id = "用例ID"case_model = "模块"case_name = "接口名称" url = "请求URL" pre_exec = "前置条件" method = "请求类型" params_type = "请求参数类型" params = "请求参数" expect_result = "预期结果" actual_result = "实际结果" beizhu = "备注" is_run = "是否运行" headers = "headers" cookies = "cookies" code = "status_code" db_verify = "数据库验证"
# ./config/ExcelData.py
# coding=utf-8# 1. 使用excel工具类, 获取结果list
# 2. 列"是否运行内容", y
# 3. 保存要执行结果, 放到新的列表中
import sys
sys.path.append('../')
from utils.ExcelUtil import ExcelReader
from common.ExcelConfig import DataConfigclass Data():def __init__(self, excel_file, sheet_by):self.reader = ExcelReader(excel_file, sheet_by)self.run_list = []def get_run_data(self):"""根据"是否运行"列,获取执行测试用例"""for line in self.reader.data():if str(line[DataConfig().is_run]).lower() == 'y':self.run_list.append(line)return self.run_list
2,4 动态的headers请求
- 判断header是否存在? json转义: 无需
- 增加Headers
- 增加cookies
- 发送请求
2.5 动态关联:
- 验证前置条件;
- 找到执行用例;
- 发送请求,获取前置用例结果;
- 发送获取前置用例;
- 数据初始化, 重构get/post
- 替换headers变量;
- 验证请求中师傅含有()()(), 返回()()()内容
- 根据内容token,查询前置条件用例返回结果
- 根据变量结果内容,替换
- 发送请求
2.6 断言验证:
- 状态码;
- 返回结果内容;
- 数据库相关结果的验证
- 初始化数据库;
- 查询sql语句;
- 获取数据库结果的key;
- 根据key获取数据库结果和接口结果
- 验证
九、Allure报告:
1.快速入门:
1.1 allure安装:
- python插件:
- 命令行安装:
pip install allure-pytest
- 源代码安装:
htpps://pypi.org/project/allure-pytest
- allure工具:
- 下载:
https://bintray.com/qameta/generic/allure2
https://github.com/allure-framework/allure2 - 前置条件:
- 已部署java环境
- 解压并配置系统环境变量;
- 下载:
1.2 allure使用:
- 配置pytest.ini
[pytest]
# addopts = -s --html=./report/report.html --reruns 3 --reruns-delay=2# allure setting
addopts = -s --allure ./report/report.html
...
- 添加allure代码;
- 运行;
- allure工具生成html报告;
allure generate {result_path} -o {report_path}
or
allure generate {result_path} -o {report_path} --clean
2. allure详解:
注解 | 说明 |
---|---|
Title | 可以自定义用例标题, 标题默认函数名 |
Description | 测试用例的详细说明 |
Feature | 定义功能模块, 往下是Story |
Story | 定义用户故事 |
Severity | 定义用例级别,主要有BLOCKER(拦截器), CRITICAL(关键), MINOR(次要), NORMAL(正常), TRIVIAL(琐碎)等几种类型,默认是NORMAL |
Allure.dynamic | 动态设置相关配置 |
# coding=utf-8import pytest
import allure@allure.feature('接口测试, 这是一个一级标签')
class TestAllure():# 定义测试方法@allure.title('测试用例标题1')@allure.description('执行测试用例1的结果是:test_1')@allure.stroy("这是一个二级标签:test1")@allure.severity(allure.severity.CRITICAL)def test_1(self):print("test_1")@allure.title('测试用例标题2')@allure.description('执行测试用例2的结果是:test_2')@allure.stroy("这是一个二级标签:test1")@allure.severity(allure.severity.BLOCKER)def test_2(self):print("test_2")@allure.title('测试用例标题3')@allure.description('执行测试用例3的结果是:test_3')@allure.stroy("这是一个二级标签:test3")def test_3(self):print("test_3")@pytest.mark.parametrize("case",['case1', 'case2', 'case3'])def test_4(self, case):print(f"test4: {case}")allure.dynamic.title(case)if __name__ == "__main__":pytest.main(['allure_demo.py'])
3. Allure应用:
3.1 应用测试用例:
1) 区分层级:
- sheet名称 --> feature一级标签
- 模块 --> story 二级标签
- 用例id+接口名称 --> title
- 请求url,请求类型,期望结果, 实际结果描述
# ./tesecase/test_excel_case.py...
class TestExcel():...@pytest.mark.parametrize('case', run_list)def test_run(self,case):...print(f"执行测试用例:{res}")# allureallure.dynamic.feature(sheet_name)allure.dynamic.story(case_model)allure.dynamic.title(case_id + case_name)desc = f"url:{url}<br> 请求方法:{method}<br> 期望结果:{expect_result}<br> 实际结果:{res}"allure.dynamic.description(desc)# 断言验证...
2) 自动生成测试报告:
不用再手动执行生成allure的html报告
- subprocess介绍:
- 允许生产新的进程,并且可以把输入,输出,错误直接连接到管道,最后获取结果
- 官方网站:
- https://docs.python.org/3.8/library/subprocess.html
- 方法:
- subprocess.all(): 父进程等待子进程完成, 返回退出信息(returncode, 相当于linux exit code)
- shell=True的用法, 支持命令以字符串的形式传入
# ./common/Base.pydef allure_report(report_path):allure_cmd = f"allure generate {report_path}/result -o {report_path}/html --clean"log.info(f"报告地址:{report_path}")try:subprocess.call(allure_cmd, shell=True)except Exception as e:log.error(e)
3.2 项目运行:
十、邮件配置:
1. 配置文件设置及邮件封装:
(略)
2. 邮件运行:
(略)
三、持续集成与docker介绍及配置:
1. jenkins和docker介绍及安装:
1.1 docker:
1) 介绍:
- 开源免费;
- 方便快速搭建环境;
- 自动化测试和持续集成,发布;
2)安装:
- 流程:(基于centos)
- 查看内核版本;
- 安装需要的软件包;
- 设置yum源;
- 查询及安装docker;
- 启用docker, 并加入开机启动;
3) docker拉取镜像慢:
将镜像源修改为阿里云镜像源
- 编辑docker配置文件:
vi /lib/systemd/system/docker.service
- 修改配置内容:
ExecStart=/usr/bin/docker
修改为:
ExecStart=/usr/bin/docker --registry-mirror=https://u1qbyfsc.mirror.aliyuncs.com
4) docker的基本用法:
常用命令 | 说明 |
---|---|
docker images | 列出本地主机上的镜像 |
docker ps -a | 查看容器状态 |
docker start(stop,restart) container-name | 容器启动(关闭,重启)命令 |
docker exec | 进入正在后台执行的容器(参数:-d: 分离模式,在后台执行; -i: 即使没有附加也保持STDIN打开; -t: 分配一个伪终端) |
1.2 jenkins:
1) 介绍:
- 开源免费;
- 安装配置简单;
- 跨平台,支持所有平台;
- web形式的可视化管理页面;
- 分布式构建;
- 丰富的插件支持;
2) 安装:
系统: centos; 容器: docker
- 选择docker版本安装;
- https://jenkins.io/zh/download/
- 安装;
- 查看下载完的镜像;
- 启动jenkins镜像;
- 浏览http://localhost 并等待Unlock Jenkins页面出现;
- 使用后面的步骤设置向导完成设置;
3) 启动jenkins:
docker run -d -p 80:8080 -p 50000:50000 -v jenkins:/var/jenkins_home -v /etc/localtime:/etc/localtime --name jenkins docker.io/jenkins/jenkins:lts
- 启动参数意义:
参数 | 意义 |
---|---|
-d | 后台运行 |
-p 80:8080 | 将镜像的8080端口映射到服务器的80端口 |
-p 50000:50000 | 将镜像的50000端口映射到服务器的50000端口 |
-v jenkins:/var/jenkins_home | /var/jenkins_home目录为jenkins工作目录,将硬盘上的一个目录挂载到这个位置, 方便后续更新镜像后继续使用原来的工作目录 |
-v /etc/localtime:/etc/localtime | 让容器使用和服务器使用同样的时间设置 |
–name jenkins | 给容器起个名 |
2. Jenkins插件安装及配置:
2.1 allure:
1)安装:
- 进入jenkins -> 系统管理 -> 管理插件 -> 可选插件
- 搜索框输入"allure" -> 选中点击"直接安装" -> 等待安装完成 -> 重启jenkins
2) 配置(Allure Commandline):
设置路径:
- 系统设置 -> 全局工具配置 -> Allure Commandline
- Allure下载地址:
- https://dl.bintray.com/qameta/generic/io/qameta/allure/2.7.0
- Allure安装:
- 解压到本地, 配置环境变量即可.
2.2 git:
1)安装:
git是默认安装的
2) 配置:
- 系统管理 -> 全局工具配置 -> git
- 点击"添加" -> 输入name,path
3. jenkins持续集成配置及运行:
3.1 general:
1) 创建项目
- 进入jenkins主页;
- 点击"新建";
- 输入项目名称, 并点击"构建一个自由风格的软件项目";
- 点击"确定"
2) 配置项目:
- General;
- a. 节点配置:
- 系统管理 -> 节点管理 -> 新建节点
- windows为例:
- 工作目录: 工作目录
- 启动方式: “通过java web启动代理”
- b. 选择"在必要的时候并发构建"
- c. 选择"限制项目的运行节点" -> 输入要运行的节点
- 点击"保存"
- 源码管理;
- a. 选择"Git";
- b. 输入git地址;
- c. 添加jenkins凭证认证;
- 构建触发器;
- 第一颗 * 表示分钟, 取值0~59
- 第二颗 * 表示小时, 取值0~23
- 第三颗 * 表示一个月的第几天, 取值1~31
- 第四颗 * 表示一周中的第几天, 取值0~7, 其中0和7代表的都是周日
- 构建触发器;
- 构建配置;
- 增加构建步骤:
- windows:
- Execute Windows batch command
- linux/Mac:
- Execute shell
- windows:
- 编写run.py
# ./run.py
# coding=utf-8
import os
import pytest
from config import Confif __name__ == "__main__":report_path = Conf._report_path()pytest.main(['-s', '--alluredir', report_path+'/reslut'])
- 报告;
- 点击增加构建后步骤,选择"Allure Report";
- 在path中输入allure报告所在的目录名称;
- 邮件;
- jenkins -> 系统配置 -> 邮件通知
- 设置相关信息;
- 构建后的操作 -> 增加构建有的操作步骤 -> E-mail notification -> 接收邮箱
3) 运行项目:
自动构建:
手动构建:
- jenkins -> 立即构建 -> 点击进度条 -> 点击"控制台输出" -> 查看报错信息
4) 查看邮件:
5) 查看报告:
3.2 源码管理:
3.3 其他配置:
3.4 运行:
4、拓展:
4.1 学习网站:
- Dokcker安装jenkins:
- https://github.com/jenkinsci/docker/blob/master/README.md
- Docker使用:
- https://www.runoob.com/docker/docker-container-usage.html
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