浅谈pytest+HttpRunner如何展开接口测试

数栈是—站式大数据开发平台，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！

github开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx

gitee开源项目：https://gitee.com/dtstack_dev_0/flinkx

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作者：石潇

软件测试有多种多样的方法和技术，可以从不同角度对它们进行分类。其中，根据软件生命周期，针对不同的测试对象与目标，可将测试过程分为4个阶段：单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。本文着重介绍了如何借用pytest与httprunner进行接口自动化测试。

一、什么是接口测试

In computing, an interface is a shared boundary across which two or more separate components of a computer system exchange information. The exchange can be between software, computer hardware, peripheral devices, humans, and combinations of these.

根据wiki中的定义，接口是一个共享的边界，计算机系统的多个独立组件通过它交换信息。这些信息的交换可以基于软件、硬件、外部设备、人和它们之间的组合。根据上述定义，可以面向软件、硬件、交互设备等展开接口测试。软件的接口测试是面向独立组件之间接口的一种测试，主要用于检测内外部系统及内部各子系统之间的交互点。测试的重点在于检查逻辑正确性、交互依赖性、数据正确性。

二、引入自动化背景

基于以下几个情况，数栈引入自动化测试，以期提高测试效率，保障交付产品质量。

产品迭代迅速
目前数栈产品已经迭代至Release4.3版本。每过几个月进行一次产品release更新让回归测试的工作量持续上升。接口自动化测试可以很好的减少回归工作量。
应用系统日趋复杂
数栈目前自研8款产品和多个插件，产品之间的交互与产品-插件之间的交互日趋复杂。客观现实带来了更大的测试风险，测试消耗成本越来越高，花费的时间也越来越长。接口自动化测试可以提高测试效率。
部署环境多样
作为一款面向大数据的产品，除了开源的Hadoop，还需要适配TDH、CDH、HDP等其他引擎。同时，各种客户的POC环境也需要大量人力支持。

三、自动化技术选型

接口测试可以使用的工具有很多，Postman、Jmeter、REST-Assured、SoapUI、httpclient等等。数栈产品使用的是HttpRunner这个框架。相比较于前几类工具，它具有以下特点：

简单易用。
虽然前几款工具中有图形化界面可以让人直观的进行操作，但HttpRunner以“关键字”的优势可以让QA快速的上手框架，对代码能力要求低。根据对应的关键字填入相应的值，即可生成一条测试用例。
可扩展性强
HttpRunner的V3版本支持了pytest，可以方便的借助pytest插件解决接口测试中遇到的问题，如数据驱动、参数化等。jUnit虽然也具有扩展性强的特点，但是Java语言对于QA来说太重，且学习成本比HttpRunner更高。
易于集成CI
HttpRunner支持CLI命令，可以方便的接入Jenkins、Gitlab CI等工具。
录制回放
通过Charles、Fiddler等工具将请求到处为.har文件，然后通过HttpRunner提供的命令，就可以将.har文件转换成json/yaml文件。

数栈产品曾使用过Jmeter作为接口自动化工具。Jmeter拥有可视化图形界面，通过拖动组件信息就可完成用例编排，方便QA使用。但是Jmeter的内置函数不能满足于复杂的数栈产品，虽然可以选择beanshell来写工具脚本，但其难以调试，第三方包管理困难等问题使编写效率低下。同时Jmeter容易出现编码混乱、日志不易于查看等问题。

HttpRunner作为一款优秀的开源框架，在GitHub上拥有2.6k star，集简单易用、扩展性强、易于集成、录制回放等特性于一体，相比较于Jmeter更适用于数栈自动化实践。

四、自动化测试用例

数栈整体自动化测试架构如下图所示。从上到下可分为用户层、配置层、用例层、数据源。用户可以通过Docker镜像、Pipeline、定时任务来触发自动化任务。运行的结果记录到禅道，然后通过接入自研的EasyV进行展示。配置文件分为两类：一类是应用系统信息，如业务数据库信息、域名、账号密码等；另一类是数据源信息，用于用例的执行，现在支持的数据源有MySQL、Oracle、Kafka、HBase等等。从业务层面分，可以分为8个产品，每个产品编写各自的用例；从执行层面分，可分为接口测试和场景测试。若选择接口测试，则会运行所有产品的接口测试用例。下面拿接口测试用例进行举例说明。

一条接口测试用例可分为两部分：配置和测试步骤。先来看配置。

config = (Config("测试创建项目接口").variables(**{"cookie": Cookie().get_cookie(),"url": api.aiworks.aiworks_api.AiworksApi.create_project.value,"tenant_name": ENV_CONF.uic.tenant_name,"project_name": project_name}).base_url(ENV_CONF.base_url.rdos))

首先第一个遇到的问题就是获取cookie。基本上接口都需要cookie或者token校验才能调用，因此将获取cookie的方法抽象提取成一个get_cookie()，避免了每个用例写一遍登陆。这个方法就属于架构图中预置函数的模块。url、tenant_name、project_name三个变量是后续测试步骤中所需要用到的变量值，这些都预先在variables中定义好。其中还可以看到有AiworksApi、ENV_CONF这几个文件。AiworksApi是所有Aiwork产品的接口枚举类，对接口内容进行管理；ENV_CONF包含了整个自动化项目的配置信息，是一个配置文件，属于配置层。

 teststeps = [Step(RunRequest("开始请求创建项目接口").post("$url").with_headers(**{"cookie": "$cookie"}).with_json({"enableCycleSchedule": "$enableCycleSchedule","isSwitchJupyter": "$isSwitchJupyter","projectAlias": "$projectAlias","projectDesc": "$projectDesc","projectEngineList": "$projectEngineList","projectName": "$projectName","switchGpu": "$switchGpu"}).validate().assert_equal("status_code", 200).assert_equal("body.code", "$code").assert_contains("body.message", "$message").teardown_hook("${delete_project()}"))]

然后在测试步骤部分，整个teststeps由Step数组构成。可以看到创建项目这个接口只有一个Step，整个Step分为post、with_headers、with_json、validate、teardown_hooke5个部分组成。其中，with_json中key-value键值对的值全都是引用的方式来取得，而不是写死的固定值。这样就可以将用例与数据区分开来。而具体的值则通过@pytest.mark.parameterize这个装饰器传入，params里定义了这个用例所需的所有字段值。整体用例编写思路为“用例与数据分离”，避免修改测试用例需要改动大量的代码。

 @pytest.mark.parametrize("params", params)def test_start(self, params):super().test_start(params)

所以整体来看，HttpRunner框架提供了一个用例模版--由多个关键字组成，使用者只需要将模版中的内容填充完整，就可以完成一条用例的编写。

五、自动化成果
自2021年4月自动化立项以来，已编写超过900条用例，8个子产品接口覆盖率平均达到60%以上。每日通过Jenkins构建定时任务，在持续集成环境对最新的代码进行自动化测试。同时，自动化测试接入了测试环境、客户环境中使用。在提供环境信息完备的情况下，可以在一天内接入自动化，并运行得出报告给到QA，大大减少了回归工作量，从原先3-4周的时间缩短到1-2周完成。

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