使用Python编写自动化测试代码规范整理

        大家好，我们平时在写自动化测试脚本或者性能测试脚本时，需要注意代码规范，提高代码的可读性与维护性，之前给大家分享过pycharm的两个插件，大家可以参考：Pycharm代码规范与代码格式化插件安装

        本文中主要从自动化测试代码与性能测试代码的功能性、可读性、维护性和版本控制出发，和大家一起探讨一下规范与需要注意的点，希望能给大家带来一点帮助。

一、代码功能性

1、测试用例的准确性： 

1）确保测试用例的执行期望结果是正确的，并且与实际预期功能一致。
2）测试用例应该覆盖预期的各种场景。

2、测试用例的隔离性：

1）确保测试用例之间相互隔离，以防止一个测试用例的失败影响其他用例的执行。

3、步骤清晰程度：

1）确保测试用例的执行步骤清晰、详细，能够被其他人容易理解、维护和执行。

4、测试用例的断言与验证：

1）确保测试用例中的断言和验证机制正确，并且能够准确地判断测试是否通过。
2）断言应该与预期结果相匹配。

5、测试数据管理：

1）检查测试数据的来源和测试数据管理方法。
2）确保测试用例能够在不同环境中正确执行。

6、测试用例的边界条件：

1）确保测试用例涵盖了边界条件，例如测试参数的最大、最小和临界值。

7、异常情况与稳定性：

1）确保测试用例包含了对预期异常情况的处理，例如错误输入、无效数据或异常状态等。
2）确保系统在异常情况下能够适当地处理，不会崩溃或产生非预期后果。

二、可读性与可维护性

1、命名规范：

1）确保变量、函数、类和测试用例的命名清晰明了，并且语义命名，能够准确地反映其功能和目的。

2、代码注释： 

1）在关键逻辑或者步骤添加注释，解释代码的逻辑、用途、特殊情况等。
2）注释需要简洁明了，不宜过多或者过少。

3、代码缩进与格式化：

1）检查测试代码是否符合团队的编码规范和风格，统一代码缩进和格式化以提高代码的可读性。
2）确保代码块的缩进正确，代码对齐整齐。

4、函数与方法分解：

1）将长函数或方法拆分尽可能为更小、更简洁的功能单元。
2）每个函数或方法应该专注于一个特定的任务或逻辑。

5、重复代码：

1）检查是否有重复的代码块，需要将其提取为可复用的函数、类或模块，以减少代码冗余，降低代码重复率。

6、模块化和可复用性：

1）检查测试代码是否具有良好的模块化结构，便于测试用例可以被复用、维护和管理。

7、代码复杂度：

1）避免过于复杂的逻辑结构，保持代码的简洁性，这样其他人在阅读代码时能够更容易理解代码逻辑。

8、文档与说明：

1）提供适当的文档，解释代码的结构、用途、依赖关系等，便于其他人维护和快速上手。

三、版本控制

1、分支与版本号：

1）在重要的发布点上使用标签和版本号，以便随时能够回滚到特定版本的代码。

分支标签：

feat：新增feature

fix：修复bug

docs：仅仅修改了文档，比如 README、CHANGELOG等等

style：仅仅修改了空格、格式缩进、逗号等等，不改变代码逻辑

refactor：代码重构，没有加新功能或者修复 bug

perf：优化相关，比如提升性能、体验

test：测试用例，包括单元测试、集成测试等

chore：改变构建流程、或者增加依赖库、工具等

revert：回滚版本

2、提交信息：

1）编写实际代码改动功能的提交信息，说明提交的更改内容，便于其他人理解此次代码变更的目的。

3、频繁提交：

1）鼓励团队频繁提交代码，而不是等到所有工作都完成后再一次性提交。
2）减小每次提交的规模，更容易跟踪代码变更。

4、代码冲突：

1）在代码合并时，需要将最新的master或者main分支合并到自己的分支，并且处理出现的代码冲突。
2）存在代码冲突时，无法进行分支合并。

5、忽略文件：

1）确保提交的代码变更或者其他内容中忽略不必要的临时文件、构建产物等，便于保持代码仓库的整洁性。