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pytestx容器化执行引擎

news 2025/7/8 23:28:24

系统架构

前端、后端、pytest均以Docker容器运行服务，单独的容器化执行引擎，项目环境隔离，即用即取，用完即齐，简单，高效。

  • 前端容器：页面交互，请求后端，展示HTML报告

  • 后端容器：接收前端请求，启动任务，构建镜像，触发运行pytest，挂载HTML报告

  • pytest容器：拉取项目代码，指定目录执行，生成HTML报告

说明：构建镜像目前是在宿主机启动后端服务来执行docker命令的，暂未支持Kubernetes编排。宿主机安装了Docker，启动服务后，可以执行docker命令。如果采用容器部署后端，容器里面不包含Docker，无法构建，个人想法是可以借助K8S来编排，当前版本还未实现

系统流程

支持2种运行模式配置：容器和本地。

容器模式：判断是否支持docker，如果支持，构建pytest镜像，在构建时，通过git拉取项目代码，再运行容器，按照指定目录执行pytest，生成测试报告，并将报告文件挂载到后端。如果不支持，降级为本地运行。

本地模式：模拟容器行为，在本地目录拉取代码，执行pytest，生成测试报告。

效果展示

任务管理：

容器模式：

本地模式：

平台大改造

pytestx平台更轻、更薄，移除了用例管理、任务关联用例相关功能代码，只保留真正的任务调度功能，backend的requirements.txt解耦，只保留后端依赖，pytest相关依赖转移到tep-project。

那如何管理用例呢？约定大于配置，我们约定pytest项目已经通过目录维护好了一个稳定的自动化用例集，也就是说需要通过平台任务调度的用例，都统一存放在目录X下，这些用例基本不需要维护，可以每日稳定执行，然后将目录X配置到平台任务信息中，按指定目录执行用例集。对于那些不够稳定的用例，就不能放到目录X下，需要调试好以后再纳入。

为什么不用marker？pytest的marker确实可以给测试用例打标记，也有人是手动建立任务和用例进行映射，这些方式都不如维护一个稳定的自动化用例集方便，在我们公司平台上，也是维护用例集，作为基础用例集。使用pytest项目同理。

核心代码

一键部署

#!/bin/bash
PkgName='backend'Dockerfile='./deploy/Dockerfile.backend'
DockerContext=./echo "Start build image..."
docker build -f $Dockerfile -t $PkgName $DockerContext
if [ $? -eq 0 ]
thenecho "Build docker image success"echo "Start run image..."docker run -p 8000:80 $PkgName
elseecho "Build docker image failed"
fi
FROM python:3.8ENV LANG C.UTF-8
ENV TZ=Asia/ShanghaiRUN /bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezoneWORKDIR /app
COPY ./backend .
RUN pip install -r ./requirements.txt -i \https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \--default-timeout=3000CMD ["python", "./manage.py", "runserver", "0.0.0.0:80"]

数据库表

更精简，只有project和task两张表，简化平台功能，聚焦任务调度：

需要说明的是，如果多人运行任务，只会存储最后一次执行结果，这个问题不是核心，个人精力有限，不打算在开源项目中开发，更侧重于实现任务调度，供大家参考

执行任务

settings配置任务模式，判断执行不同分支：

def run(self):logger.info("任务开始执行")if settings.TASK_RUN_MODE == TaskRunMode.DOCKER:  # 容器模式try:self.execute_by_docker()except Exception as e:logger.info(e)if e == TaskException.DockerNotSupportedException:logger.info("降级为本地执行")self.execute_by_local()if settings.TASK_RUN_MODE == TaskRunMode.LOCAL:  # 本地模式self.execute_by_local()self.save_task()

容器模式

先根据docker -v命令判断是否支持docker，然后docker build，再docker run

def execute_by_docker(self):logger.info("运行模式：容器")output = subprocess.getoutput("docker -v")logger.info(output)if "not found" in output:raise TaskException.DockerNotSupportedExceptionbuild_args = [f'--build-arg CMD_GIT_CLONE="{self.cmd_git_clone}"',f'--build-arg GIT_NAME="{self.git_name}"',f'--build-arg EXEC_DIR="{self.exec_dir}"',f'--build-arg REPORT_NAME="{self.report_name}"',]cmd = f"docker build {' '.join(build_args)} -f {self.dockerfile_pytest} -t {self.git_name} {BASE_DIR}"logger.info(cmd)output = subprocess.getoutput(cmd)logger.info(output)cmd = f"docker run -v {REPORT_PATH}:/app/{os.path.join(self.exec_dir, 'reports')} {self.git_name}"logger.info(cmd)output = subprocess.getoutput(cmd)logger.info(output)

将项目仓库、执行目录、报告名称信息，通过参数传入Dockerfile.pytest

FROM python:3.8ENV LANG C.UTF-8
ENV TZ=Asia/Shanghai
ARG CMD_GIT_CLONE
ARG GIT_NAME
ARG EXEC_DIR
ARG REPORT_NAMERUN /bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezoneWORKDIR /app
RUN $CMD_GIT_CLONE
RUN pip install -r ./$GIT_NAME/requirements.txt -i \https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \--default-timeout=3000WORKDIR $EXEC_DIR
ENV HTML_NAME=$REPORT_NAME
CMD ["pytest", "--html=./reports/$HTML_NAME", "--self-contained-html"]

docker run的-v参数将容器报告挂载在后端服务，当报告生成后，后端服务也会生成一份报告文件。再将文件内容返给前端展示：

def report(request, *args, **kwargs):task_id = kwargs["task_id"]task = Task.objects.get(id=task_id)report_path = task.report_pathwith open(os.path.join(REPORT_PATH, report_path), 'r', encoding="utf8") as f:html_content = f.read()return HttpResponse(html_content, content_type='text/html')

测试报告使用的pytest-html，重数据内容，轻外观样式。

本地模式

模拟容器行为，把本地.local目录当做容器，拉代码，执行pytest，生成报告，复制报告到报告文件夹，删除本地目录：

def execute_by_local(self):logger.info("运行模式：本地")os.makedirs(self.local_path, exist_ok=True)os.chdir(self.local_path)cmd_list = [self.cmd_git_clone, self.cmd_pytest]for cmd in cmd_list:logger.info(cmd)output = subprocess.getoutput(cmd)if output:logger.info(output)os.makedirs(REPORT_PATH, exist_ok=True)shutil.copy2(self.project_report_path, REPORT_PATH)shutil.rmtree(LOCAL_PATH)

本地模式，主要用于本地调试，在缺失Docker环境时，也能调试其他功能。

配置

TASK_RUN_MODE = TaskRunMode.DOCKER
LOCAL_PATH = os.path.join(BASE_DIR, ".local")
REPORT_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "task", "report")
class TaskRunner:def __init__(self, task_id, run_user_id):self.task_id = task_idself.directory = Task.objects.get(id=task_id).directoryself.project_id = Task.objects.get(id=task_id).project_idself.git_repository = Project.objects.get(id=self.project_id).git_repositoryself.git_branch = Project.objects.get(id=self.project_id).git_branchself.git_name = re.findall(r"^.*/(.*).git", self.git_repository)[0]self.local_path = os.path.join(LOCAL_PATH, str(uuid.uuid1()).replace("-", ""))self.run_user_id = run_user_idself.current_time = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime(time.time()))self.report_name = f"{str(self.git_name)}-{self.task_id}-{self.run_user_id}-{self.current_time}.html"self.project_report_path = os.path.join(self.local_path, self.git_name, "reports", self.report_name)self.dockerfile_pytest = os.path.join(DEPLOY_PATH, "Dockerfile.pytest")self.exec_dir = os.path.join(self.git_name, self.directory)self.cmd_git_clone = f"git clone -b {self.git_branch} {self.git_repository}"self.cmd_pytest = f"pytest {self.exec_dir} --html={self.project_report_path} --self-contained-html"

tep-project更新

1、整合fixture，功能类放在fixture_function模块，数据类放在其他模块，突出fixture存放数据概念，比如登录接口fixture_login存储用户名密码、数据库fixture_mysql存储连接信息、文件fixture_file_data存储文件路径

2、改造fixture_login，数据类fixture代码更简洁

import pytest
from loguru import logger@pytest.fixture(scope="session")
def login(http, file_data):logger.info("----------------开始登录----------------")response = http("post",url=file_data["domain"] + "/api/users/login",headers={"Content-Type": "application/json"},json={"username": "admin", "password": "qa123456"})assert response.status_code < 400logger.info("----------------登录成功----------------")response = response.json()return {"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {response['token']}"}@pytest.fixture(scope="session")
def login_xdist(http, tep_context_manager, file_data):"""该login只会在整个运行期间执行一次"""def produce_expensive_data(variable):logger.info("----------------开始登录----------------")response = http("post",url=variable["domain"] + "/api/users/login",headers={"Content-Type": "application/json"},json={"username": "admin", "password": "qa123456"})assert response.status_code < 400logger.info("----------------登录成功----------------")return response.json()response = tep_context_manager(produce_expensive_data, file_data)return {"Authorization": "Bearer " + response["token"]}

3、改造fixture_mysql，支持维护多个连接，并且保持简洁

fixture_function.py

@pytest.fixture(scope="class")
def executor():class Executor:def __init__(self, db):self.db = dbself.cursor = db.cursor()def execute_sql(self, sql):try:self.cursor.execute(sql)self.db.commit()except Exception as e:print(e)self.db.rollback()return self.cursorreturn Executor

fixture_mysql.py

@pytest.fixture(scope="class")
def mysql_execute(executor):db = pymysql.connect(host="host",port=3306,user="root",password="password",database="database")yield executor(db).execute_sqldb.close()@pytest.fixture(scope="class")
def mysql_execute_x(executor):db = pymysql.connect(host="x",port=3306,user="x",password="x",database="x")yield executor(db).execute_sqldb.close()

4、改造fixture_file_data，并添加示例test_file_data.py

import osimport pytestfrom conftest import RESOURCE_PATH@pytest.fixture(scope="session")
def file_data(resource):file_path = os.path.join(RESOURCE_PATH, "demo.yaml")return resource(file_path).get_data()@pytest.fixture(scope="session")
def file_data_json(resource):file_path = os.path.join(RESOURCE_PATH, "demo.json")return resource(file_path).get_data()

5、添加接口复用的示例代码

tests/base就是平台调度使用的稳定自动化用例集。

接口代码复用设计

5条用例：

  1. test_search_sku.py：搜索商品，前置条件：登录

  2. test_add_cart.py：添加购物车，前置条件：登录，搜索商品

  3. test_order.py：下单，前置条件：登录，搜索商品，添加购物车

  4. test_pay.py：支付，前置条件：登录，搜索商品，添加购物车，下单

  5. test_flow.py：完整流程

怎么设计？

  • 登录，每条用例前置条件都依赖，定义为fixture_login，放在fixtures目录下

  • 搜索商品，test_search_sku.py用例本身不需要复用，被前置条件依赖3次，可以复用

①定义为fixture_search_sku放在fixtures❌ 弊端：导致fixtures臃肿

②复制用例文件，允许多份代码，平行展开✅ 好处：高度解耦，不用担心依赖问题

总结，定义为fixture需要具备底层性，足够精炼。对于业务接口用例的前置条件，尽量在用例文件内部处理，保持文件解耦，遵循独立可运行的原则。

复制多份文件？需要修改的话要改多份文件？

是的，但这种情况极少。我能想到的情况：一、框架设计不成熟，动了底层设计，二、接口不稳定，改了公共接口，三、用例设计不合理，不能算是自动化。接口自动化要做好的前提，其实就是框架成熟，接口稳定，用例设计合理，满足这些前提以后，沉淀下来的自动化用例，几乎不需要大批量修改，更多的是要针对每条用例，去修改内部的数据，以满足不同场景的测试需要。也就是说，针对某个用例修改这个用例的数据，是更常见的行为。

如果项目变动实在太大，整个自动化都不能用了，不管是做封装还是平行展开，维护量都非常大，耦合度太高的话，反而还不好改。

跟着pytestx学习接口自动化框架设计，更简单，更快速，更高效

https://github.com/dongfanger/pytestx

https://gitee.com/dongfanger/tep-project

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