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:

from tep.client import request

def test():
    response = request("post",
            url="https://qa.com/api/users/login",
            headers={"Content-Type": "application/json"},
            json={
                "username": "admin",
                "password": "123456",
            }
        )
    assert response.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:

from tep.client import request
from tep.fixture import *

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

tep.fixture.url定义如下:

@pytest.fixture(scope="session")
def url(env_vars):
    def domain_and_uri(uri):
        if not uri.startswith("/"):
            uri = "/" + uri
        return env_vars.domain + uri

    return domain_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:

import pytest


@pytest.fixture
def name():
    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:

import pytest


@pytest.fixture
def who():
    def get_name():
        return "dongfanger"
    return get_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")
def url(env_vars):
    def domain_and_uri(uri):
        if not uri.startswith("/"):
            uri = "/" + uri
        return env_vars.domain + uri

    return domain_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:

import pytest


@pytest.fixture
def chinese_name():
    return "东方er"


@pytest.fixture
def english_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")
def url(env_vars):
    func = None
    return func

第二步:

@pytest.fixture(scope="session")
def url(env_vars):
    func = None
    
    
    def domain_and_uri(uri):
        if not uri.startswith("/"):
            uri = "/" + uri
        return env_vars.domain + uri

    
    func = domain_and_uri
    return func
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:

from tep.fixture import *


@pytest.fixture(scope="session")
def env_vars(config):
    class Clazz(TepVars):
        env = config["env"]

        """Variables define start"""
        # Environment and variables
        mapping = {
            "qa": {
                "domain": "https://qa.com",
            },
            "release": {
                "domain": "https://release.com",
            }
            # Add your environment and variables
        }
        # Define properties for auto display
        domain = mapping[env]["domain"]
        """Variables define end"""

    return Clazz()

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:

        """Variables define start"""
        # Environment and variables
        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
            }
            # Add your environment and variables
        }
        # Define properties for auto display
        domain = mapping[env]["domain"]
        domain_school = mapping[env]["domain_school"]  # 新增
        domain_org = mapping[env]["domain_org"]  # 新增
        """Variables define end"""

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")
def url_school(env_vars):
    def domain_and_uri(uri):
        if not uri.startswith("/"):
            uri = "/" + uri
        return env_vars.domain_school + uri

    return domain_and_uri
    

@pytest.fixture(scope="session")
def url_org(env_vars):
    def domain_and_uri(uri):
        if not uri.startswith("/"):
            uri = "/" + uri
        return env_vars.domain_org + uri

    return domain_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。