当前位置: 首页 > article >正文

11 接口自动化-框架封装之统一请求封装和接口关联封装

文章目录

      • 一、框架封装
        • 1、统一请求封装和路径处理
        • 2、接口关联封装
      • 二、简单封装代码实现
        • config.yml - 放入一些配置数据
        • yaml_util.py - 处理 yaml 数据
        • requests_util.py - 将请求封装在同一个方法中
        • test_tag.py - 测试用例执行
        • conftest.py - 会话之前清除数据

一、框架封装

1、统一请求封装和路径处理

把所有请求统一到一个方法中,目的:利于后期维护以及加入日志和异常处理。
但没办法实现 cookies 关联
最终我们要达到功能测试不需要写代码,也能执行接口自动化。

2、接口关联封装

有可能在 url 、参数、请求头里面传值,进行统一封装

二、简单封装代码实现

config.yml - 放入一些配置数据
url:base: https://api.weixin.qq.comget_token: /cgi-bin/tokencreate_tag: /cgi-bin/tags/createupdate_tag: /cgi-bin/tags/updateget_tag: /cgi-bin/tags/getupload_file: /cgi-bin/media/uploadimg
yaml_util.py - 处理 yaml 数据
import os
import yaml# 获取项目根路径
def get_object_path():return os.getcwd().split('common')[0]# 读取 config.yml 文件
def read_config_yaml(first_node,second_node):with open(get_object_path()+'/config.yml', 'r', encoding='utf-8') as f:yaml_config = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)return yaml_config[first_node][second_node]# 读取 extract.yml 文件
def read_extract_yaml(first_node):with open(get_object_path()+'/extract.yml', 'r', encoding='utf-8') as f:yaml_config = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)return yaml_config[first_node]# 写入 extract.yml 文件
def write_extract_yaml(data):with open(get_object_path()+'/extract.yml', 'a', encoding='utf-8') as f:yaml.dump(data, f,allow_unicode=True)# 清空 extract.yml 文件
def clear_extract_yaml():with open(get_object_path()+'/extract.yml', 'w', encoding='utf-8') as f:f.truncate()
requests_util.py - 将请求封装在同一个方法中
import json
import requests
from common.yaml_util import read_config_yaml, read_extract_yamlclass RequestsUtil:# 创建 session 会话对象session = requests.Session()# 统一替换的方法,data 可以是 url(string),也可以是参数(字典,字典中包含列表),也可以是请求头(字典)def replace_value(self,data):# 不管是什么类型统一转换成字符串格式if data and isinstance(data, dict):  # 如果 data 不为空且 data类型是一个字典str = json.dumps(data)else:str = data# 替换值for a in range(1, str.count('{{')+1):if '{{' in str and '}}' in str:start_index = str.index('{{')end_index = str.index('}}')old_value = str[start_index:end_index+2]new_value = read_extract_yaml(old_value[2:-2])str = str.replace(old_value, new_value)print(str)# 还原数据类型if data and isinstance(data, dict):  # 如果 data 不为空且 data类型是一个字典data = json.loads(str)else:data = strreturn data# 统一发送请求的方法:def send_request(self, method, url, headers=None, **kwargs):# 处理 method 统一为小写lower_method = str(method).lower()# 处理基础路径base_url = read_config_yaml("url", "base")second_url = self.replace_value(read_config_yaml("url", url))# 处理请求头if headers:headers = self.replace_value(headers)# 最核心的地方:请求数据如何去替换,可能是 params、data、jsonfor k, v in kwargs.items():if k in ['params', 'data', 'json']:kwargs[k] = self.replace_value(v)# 发送请求res = RequestsUtil.session.request(method=lower_method,url=base_url + second_url, headers = headers,**kwargs)print(res.text)return res
test_tag.py - 测试用例执行
import random
import time
import pytest
from common.requests_util import RequestsUtil
from common.yaml_util import write_extract_yamlclass TestTag:@pytest.mark.userdef test_get_token(self):params = {"grant_type": "client_credential",# 注意写自己的 appid 和 secret,下面的数据是假数据"appid": "wxcb292044d4fdfd11","secret": "69be902b0619de6bf75af4b0b9992645"}res = RequestsUtil().send_request(method='get',url='get_token',params=params)# 把中间变量写入 extract.yml 文件--注意提前去创建 extract.yml 文件extract_data = {"access_token":res.json()['access_token']}write_extract_yaml(extract_data)@pytest.mark.userdef test_create_tag(self):name = str(random.randrange(100000,999999))data = {"tag": {"name": name}}params = {"access_token": "{{access_token}}"}RequestsUtil().send_request(method='post', url="create_tag", json=data,params=params)@pytest.mark.userdef test_update_tag(self):name = time.strftime("_%Y%m%d_%H%M%S")data = {"tag": {"id": 101,"name": "hc" + name}}params = {"access_token": "{{access_token}}"}RequestsUtil().send_request(method='post', url="update_tag", json=data, params=params)@pytest.mark.userdef test_get_tag(self):params = {"access_token": "{{access_token}}"}RequestsUtil().send_request(method='get', url="get_tag", params=params)@pytest.mark.userdef test_upload_file(self):data = {"media":open(r"F:\Pycharm\TestAPI\screenshots\logo.png","rb")}params = {"access_token": "{{access_token}}"}RequestsUtil().send_request(method='post', url="upload_file", files=data,params=params)
conftest.py - 会话之前清除数据
import pytest
from common.yaml_util import clear_extract_yaml@pytest.fixture(scope="session",autouse=True)
def clear_extract():""" 每次会话之前清除 extract.yml 数据 """clear_extract_yaml()

相关文章:

11 接口自动化-框架封装之统一请求封装和接口关联封装

文章目录 一、框架封装1、统一请求封装和路径处理2、接口关联封装 二、简单封装代码实现config.yml - 放入一些配置数据yaml_util.py - 处理 yaml 数据requests_util.py - 将请求封装在同一个方法中test_tag.py - 测试用例执行conftest.py - 会话之前清除数据 一、框架封装 1、…...

influxdb时序数据库

以下概念及操作均来自influxdb2 官方文档 InfluxDB2 is the platform purpose-built to collect, store, process and visualize time series data. Time series data is a sequence of data points indexed in time order. Data points typically consist of successive meas…...

OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之用于执行伽马校正(Gamma Correction)函数gammaCorrection()

操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 cv::cuda::gammaCorrection 是 OpenCV 的 CUDA 模块中用于执行伽马校正(Gamma Correction)的一个函数。伽马校正通常用于…...

机器学习10-随机森林

随机森林学习笔记 一、随机森林简介 随机森林(Random Forest)是一种集成学习算法,基于决策树构建模型。它通过组合多个决策树的结果来提高模型的准确性和稳定性。随机森林的核心思想是利用“集成”的方式,将多个弱学习器组合成一…...

商品条形码查询接口如何用C#进行调用?

一、什么是商品条码查询接口? 1974年6月26日,美国俄亥俄州的一家超市首次使用商品条码完成结算,标志着商品条码正式进入商业应用领域。这项技术通过自动识别和数据采集,极大提升了零售行业的作业效率,减少了人工录入错…...

编译pg_duckdb步骤

1. 要求cmake的版本要高于3.17,可以通过下载最新的cmake的程序,然后设置.bash_profile的PATH环境变量,将最新的cmake的bin目录放到PATH环境变量的最前面 2. g的版本要支持c17标准,否则会报 error ‘invoke_result in namespace ‘…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(九十一)

FineCLIPER: Multi-modal Fine-grained CLIP for Dynamic Facial Expression Recognition with AdaptERs ➡️ 论文标题:FineCLIPER: Multi-modal Fine-grained CLIP for Dynamic Facial Expression Recognition with AdaptERs ➡️ 论文作者:Haodong C…...

攻防世界 - MISCall

下载得到一个没有后缀的文件,把文件放到kali里面用file命令查看 发现是bzip2文件 解压 变成了.out文件 查看发现了一个压缩包 将其解压 发现存在.git目录和一个flag.txt,flag.txt是假的 恢复git隐藏文件 查看发现是将flag.txt中内容读取出来然后进行s…...

数据结构测试模拟题(2)

1、选择排序&#xff08;输出过程&#xff09; #include <iostream> using namespace std;int main() {int a[11]; // 用a[1]到a[10]来存储输入// 读取10个整数for(int i 1; i < 10; i) {cin >> a[i];}// 选择排序过程&#xff08;只需9轮&#xff09;for(int…...

在PyTorch中,对于一个张量,如何快速为多个元素赋值相同的值

我们以“a torch.arange(12).reshape((3, -1))”为例&#xff0c;a里面现在是&#xff1a; 如果我们想让a的右下角的2行3列的元素都为10的话&#xff0c;可以如何快速实现呢&#xff1f; 我们可以用到索引和切片技术&#xff0c;执行如下的指令即可达到目标&#xff1a; a[1…...

苍穹外卖--Redis

1.Redis入门 1.1Redis简介 Redis是一个基于内存的key-value结果数据库 基于内存存储&#xff0c;读写性能高 适合存储热点数据(热点商品、资讯、新闻) 企业应用广泛 Redis的Windows版属于绿色软件&#xff0c;直接解压即可使用&#xff0c;解压后目录结构如下&#xff1a…...

C++ 条件变量虚假唤醒问题的解决

在 C 中&#xff0c;std::condition_variable 的 wait 和 wait_for 方法除了可以传入一个锁&#xff08;std::unique_lock&#xff09;&#xff0c;还可以传入一个谓词函数&#xff08;函数或可调用对象&#xff09;。这个谓词的作用是让条件变量在特定的条件满足时才退出等待。…...

深度学习————注意力机制模块

关于注意力机制我自己的一点理解&#xff1a;建立各个维度数据之间的关系&#xff0c;就是对已经处理为特征图的数据&#xff0c;将其他影响因素去除&#xff08;比如通道注意力&#xff0c;就将空间部分的影响因素消除或者减到极小&#xff09;再对特征图进行以此特征提取 以此…...

openssl 使用生成key pem

好的&#xff0c;以下是完整的步骤&#xff0c;帮助你在 Windows 系统中使用 OpenSSL 生成私钥&#xff08;key&#xff09;和 PEM 文件。假设你的 openssl.cnf 配置文件位于桌面。 步骤 1&#xff1a;打开命令提示符 按 Win R 键&#xff0c;打开“运行”对话框。输入 cmd&…...

python:基础爬虫、搭建简易网站

一、基础爬虫代码&#xff1a; # 导包 import requests # 从指定网址爬取数据 response requests.get("http://192.168.34.57:8080") print(response) # 获取数据 print(response.text)二、使用FastAPI快速搭建网站&#xff1a; # TODO FastAPI 是一个现代化、快速…...

好坏质检分类实战(异常数据检测、降维、KNN模型分类、混淆矩阵进行模型评估)

任务 好坏质检分类实战 task: 1、基于 data_class_raw.csv 数据&#xff0c;根据高斯分布概率密度函数&#xff0c;寻找异常点并剔除 2、基于 data_class_processed.csv 数据&#xff0c;进行 PCA 处理&#xff0c;确定重要数据维度及成分 3、完成数据分离&#xff0c;数据分离…...

链表:数据结构的灵动舞者

在数据结构的舞台之上&#xff0c;链表以它灵动的身姿演绎着数据的精彩故事。与顺序表的规整有序不同&#xff0c;链表展现出了别样的灵活性与独特魅力。今天&#xff0c;就让我们一同走进链表的世界&#xff0c;去领略它的定义、结构、操作&#xff0c;对比它与顺序表的优缺点…...

YOLOv4:目标检测的新标杆

引言 YOLO(You Only Look Once)系列作为目标检测领域的经典算法&#xff0c;以其高效的检测速度和良好的准确率闻名。2020年推出的YOLOv4在保持YOLO系列高速检测特点的同时&#xff0c;通过引入多项创新技术&#xff0c;将检测性能提升到了新高度。本文将详细介绍YOLOv4的核心…...

PyTorch 2.1新特性:TorchDynamo如何实现30%训练加速(原理+自定义编译器开发)

一、PyTorch 2.1动态编译架构演进 PyTorch 2.1的发布标志着深度学习框架进入动态编译新纪元。其核心创新点TorchDynamo通过字节码即时重写技术&#xff0c;将Python动态性与静态图优化完美结合。相较于传统JIT方案&#xff0c;TorchDynamo实现了零侵入式加速——开发者只需添加…...

LabVIEW通用测控平台设计

基于 LabVIEW 图形化编程环境&#xff0c;设计了一套适用于工业自动化、科研测试领域的通用测控平台。通过整合研华、NI等品牌硬件&#xff0c;实现多类型数据采集、实时控制及可视化管理。平台采用模块化架构&#xff0c;支持硬件灵活扩展&#xff0c;解决了传统测控系统开发周…...

【机器学习基础】机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)

机器学习入门核心算法&#xff1a;K-近邻算法&#xff08;K-Nearest Neighbors, KNN&#xff09; 一、算法逻辑1.1 基本概念1.2 关键要素距离度量K值选择 二、算法原理与数学推导2.1 分类任务2.2 回归任务2.3 时间复杂度分析 三、模型评估3.1 评估指标3.2 交叉验证调参 四、应用…...

FastMoss 国际电商Tiktok数据分析 JS 逆向 | MD5加密

1.目标 目标网址&#xff1a;https://www.fastmoss.com/zh/e-commerce/saleslist 切换周榜出现目标请求 只有请求头fm-sign签名加密 2.逆向分析 直接搜fm-sign 可以看到 i["fm-sign"] A 进入encryptParams方法 里面有个S()方法加密&#xff0c;是MD5加密 3.代…...

Redis分布式缓存核心架构全解析:持久化、高可用与分片实战

一、持久化机制&#xff1a;数据安全双引擎 1.1 RDB与AOF的架构设计 Redis通过RDB&#xff08;快照持久化&#xff09;和AOF&#xff08;日志持久化&#xff09;两大机制实现数据持久化。 • RDB架构&#xff1a;采用COW&#xff08;写时复制&#xff09;技术&#xff0c;主进程…...

【Linux】基础开发工具(下)

文章目录 一、自动化构建工具1. 什么是 make 和 Makefile&#xff1f;2. 如何自动化构建可执行程序&#xff1f;3. Makefile 的核心思想4. 如何清理可执行文件&#xff1f;5. make 的工作原理5.1 make 的执行顺序5.2 为什么 make 要检查文件是否更新&#xff1f;5.2.1 避免重复…...

Python爬虫实战:研究Portia框架相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在大数据时代,网络数据已成为企业决策、学术研究和社会分析的重要资源。据 Statista 统计,2025 年全球数据总量将达到 175ZB,其中 80% 以上来自非结构化网络内容。如何高效获取并结构化这些数据,成为数据科学领域的关键挑战。 传统爬虫开发需…...

chrome打不开axure设计的软件产品原型问题解决办法

1、打开原型文件夹&#xff0c;进入到其中的如下目录中&#xff1a;resources->chrome->axure-chrome-extension.crx&#xff0c;找到 Axure RP Extension for Chrome插件。 2、axure-chrome-extension.crx文件修改扩展名.rar&#xff0c;并解压到文件夹 axure-chrome-ex…...

达梦数据库-学习-23-获取执行计划的N种方法

目录 一、环境信息 二、说点什么 三、测试数据生成 四、测试语句 五、获取执行计划方法 1、EXPLAIN &#xff08;1&#xff09;样例 &#xff08;2&#xff09;优势 &#xff08;3&#xff09;劣势 2、ET &#xff08;1&#xff09;开启参数 &#xff08;2&#xff…...

【数据结构】树形结构--二叉树

【数据结构】树形结构--二叉树 一.知识补充1.什么是树2.树的常见概念 二.二叉树&#xff08;Binary Tree&#xff09;1.二叉树的定义2.二叉树的分类3.二叉树的性质 三.二叉树的实现1.二叉树的存储2.二叉树的遍历①.先序遍历②.中序遍历③.后序遍历④.层序遍历 一.知识补充 1.什…...

Baklib构建企业CMS高效协作与安全管控体系

企业CMS高效协作体系构建 基于智能工作流引擎的设计逻辑&#xff0c;现代企业内容管理系统通过预设多节点审核路径与自动化任务分配机制&#xff0c;有效串联市场、技术、法务等跨部门协作链路。系统支持多人同时编辑与版本追溯功能&#xff0c;结合细粒度权限管控模块&#x…...

深入理解 JDK、JRE 和 JVM 的区别

在 Java 中&#xff0c;JDK、JRE 和 JVM 是非常重要的概念&#xff0c;它们各自扮演着不同的角色&#xff0c;却又紧密相连。今天&#xff0c;就让我们来详细探讨一下它们之间的区别。 一、JVM JVM 即 Java 虚拟机&#xff0c;它是整个 Java 技术体系的核心。JVM 提供了 Java…...