pytest+requests+allure自动化测试接入Jenkins学习

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最近在这整理知识，发现在pytest的知识文档缺少系统性，这里整理一下，方便后续回忆。

在python中，大家比较熟悉的两个框架是unittest和pytest：

Unittest是Python标准库中自带的单元测试框架，Unittest有时候也被称为PyUnit，就像JUnit是Java语言的标准单元测试框架一样，Unittest则是Python语言的标准单元测试框架。

Pytest是Python的另一个第三方单元测试库。它的目的是让单元测试变得更容易，并且也能扩展到支持应用层面复杂的功能测试。

两者之间的区别如下：

这里试用的pytest框架，加上request来实现接口自动化的测试，整个框架考虑到使用数据驱动的方式，将数据维护在Excel文档中。

1、下载安装allure

下载地址：

https://github.com/allure-framework/allure2/releases

https://repo.maven.apache.org/maven2/io/qameta/allure/allure-commandline/

选择需要的版本下载，这里我下载的是2.13.2版本

下载好后，解压到你需要存放的路目录，并配置环境变量

检查是否配置成功，执行cmd，输入命令 allure，出现如下图，则表示安装成功

2、下载安装python

下载地址https://www.python.org/

下载好后，安装并配置环境变量，具体流程可以网络查找

3、python安装依赖包

cmd命令执行，也可以通过项目中的requirements.txt来安装，安装步骤后面再说

pip3 install allure-pytest
pip3 install pytest
pip3 install pytest_html
pip3 install request

4、下载并安装pycharm工具

查看网络教程

5、在pycharm，新建项目及编码

项目目录如图：

• base：存放一些最底层的方法封装，协议，请求发送等。
• common：存放一些公共方法。
• config：存放配置文件。
• testData：存放测试数据。
• log：存放日志。
• report：存放报告。
• testCase：存放用例。
• utils：存放公共类。
• readme：用于说明文档。
• requirements.txt：用于记录所有依赖包极其版本号，便于环境部署，可以通过pip命令自动生成和安装

这里采用数据驱动的方式，数据通过读取excel文件来执行测试，所以这里需要封装读取excel的方法，使用xlrd来操作读取

# operationExcel.py
import jsonfrom common.contentsManage import filePath
import xlrd, xlwt
class OperationExcel:# 获取shell表def getSheet(self, index=0):book = xlrd.open_workbook(filePath())return book.sheet_by_index(index) #根据索引获取到sheet表# 以列表形式读取出所有数据def getExcelData(self, index=0):data = []sheet = self.getSheet(index=index)title = sheet.row_values(0) # (0)获取第一行也就是表头for row in range(1, sheet.nrows): # 从第二行开始获取row_value = sheet.row_values(row)data.append(dict(zip(title, row_value))) # 将读取出第一条用例作为一个字典存放近列表return data# 对excel表头进行全局变量定义
class ExcelVarles:case_Id = "用例ID"case_module="用例模块"case_name="用例名称"case_server="用例地址"case_url="请求地址"case_method="请求方法"case_type="请求类型"case_data="请求参数"case_headers="请求头"case_preposition="前置条件"case_isRun = "是否执行"case_code = "状态码"case_result = "期望结果"if __name__ == "__main__":opExcel = OperationExcel()# opExcel.getSheet()# print(opExcel.getExcelData())opExcel.writeExcelData(1, 7, f"test{2}")

excel 文件内容如图

封装用例

# test_api_all.py
# 参数化运用所有用例
import json
import pytestfrom utils.operationExcel import OperationExcel, ExcelVarles
from base.method import ApiRequest
from common.log import loggeropExcel = OperationExcel()
apiRequest = ApiRequest()@pytest.mark.parametrize('data', opExcel.getExcelData()) # 装饰器进行封装用例
def test_api(data, login_token=None):if data[ExcelVarles.case_isRun] == "N" :logger.info("跳过执行用例")return# 请求头作为空处理并添加tokenheaders = data[ExcelVarles.case_headers]if len(str(headers).split()) == 0:passelif len(str(headers).split()) >= 0:headers = json.loads(headers) # 转换为字典#     headers['Authorization'] = login_token # 获取登录返回的token并添加到读取出来的headers里面headers = headers# 对请求参数做为空处理params = data[ExcelVarles.case_data]if len(str(params).split()) == 0:passelif len(str(params).split()) == 0:params = paramsurl = data[ExcelVarles.case_server] + data[ExcelVarles.case_url] + "?" + paramsr = apiRequest.all_method( data[ExcelVarles.case_method] ,url, headers=headers)logger.info(f"响应结果{r}")responseResult = json.loads(r)case_result_assert(data[ExcelVarles.case_code], responseResult['code'])# 断言封装
def case_result_assert(expectedResult, actualReuls) :'''断言封装:param expectedResult: 预期结果:param actualReuls: 实际结果:return:'''assert expectedResult == actualReuls # 状态码

封装日志文件

# log.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
import time
import osfrom common.contentsManage import logDir# BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))
# # 定义日志文件路径
# LOG_PATH = os.path.join(BASE_PATH, "log")
# if not os.path.exists(LOG_PATH):
#     os.mkdir(LOG_PATH)# 方法1
# 封装自己的logging
class MyLogger:def __init__(self):self._logName = os.path.join(logDir(), "{}.log".format(time.strftime("%Y%m%d")))self._logger = logging.getLogger("logger")self._logger.setLevel(logging.DEBUG)self._formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s][%(filename)s %(lineno)d][%(levelname)s]:%(message)s')self._streamHandler = logging.StreamHandler()self._fileHandler = logging.FileHandler(self._logName, mode='a', encoding="utf-8")self._streamHandler.setFormatter(self._formatter)self._fileHandler.setFormatter(self._formatter)self._logger.addHandler(self._streamHandler)self._logger.addHandler(self._fileHandler)# 获取logger日志记录器def get_logger(self):return self._loggerlogger = MyLogger().get_logger()

封装请求方法

# method.py
import json
import requests
from common.log import logger
from utils.commonUtils import isJsonclass ApiRequest(object):# ---- 第一种请求方式封装requests库，调用可根据实际情况传参 ----# def send_requests(self, method, url, data=None, params=None, headers=None,#                   cookies=None,json=None,files=None,auth=None,timeout=None,#                   proxies=None,verify=None,cert=None):#     self.res = requestes.request(method=method, url= url, headers=headers,data=data,#                                params=params, cookies=cookies,json = json,files=files,#                                auth=auth, timeout= timeout, proxies=proxies,verify=verify,#                                cert=cert)#     return self.res# 第二种封装方法def get(self, url, data=None, headers=None, payload=None):if headers is not None:res = requests.get(url=url, data=data,headers=headers)else:res = requests.get(url=url, data=data)return resdef post(self, url, data, headers, payload:dict, files=None):if headers is not None:res = requests.post(url=url, data=data, headers=headers)else :res = requests.post(url=url, data=data)if str(res) == "<Response [200]>" :return res.json()else :return res.textdef put(self,url,data,headers, payload:dict, files=None):if headers is not None :res = requests.put(url=url,data=data,headers=headers)else:res = requests.put(url=url,data=data)return resdef delete(self,url,data,headers, payload:dict):if headers is not None :res = requests.delete(url=url,data=data,headers=headers)else:res = requests.delete(url=url,data=data)return resdef all_method(self, method, url, data=None, headers=None, payload=None, files=None):logger.info(f"请求方法是{method}, 请求地址{url}")if headers == None:headers = {}if method.upper()=='GET':res = self.get(url,data,headers, payload)elif method.upper()=='POST':res = self.post(url, data, headers, payload, files)elif method.upper() == 'PUT':res = self.put(url, data, headers, payload, files)elif method.upper() == 'DELETE':res = self.delete(url, data, headers, payload)else :res = f'请求{method}方式不支持，或者不正确'return json.dumps(res, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True, separators=(',',':'))

运行

# run.py
import shutil
import pytest
import osfrom common.log import logger
import subprocess # 通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程,并运行一个外部的程序
from common.contentsManage import htmlDir, resultDirif __name__ == '__main__':htmlPath = htmlDir()resultPath = resultDir()if os.path.exists(resultPath) and os.path.isdir(resultPath):logger.info("清理上一次执行的结果")shutil.rmtree(resultPath, True)logger.info("开始测试")pytest.main(["-s", "-v", "--alluredir", resultPath]) #运行输出并在resport/result目录下生成json文件logger.info("结束测试")# 如果是代码单独执行，需要立马看到报告，可以执行下面语句，如果配合Jenkins使用，则可以不需要执行，Jenkins自带的插件allure会操作# logger.info("生成报告")# subprocess.call('allure generate ' + resultPath + ' -o '+ htmlPath +' --clean', shell=True) # 读取json文件并生成html报告,--clean诺目录存在则先清楚# logger.info("查看报告")# subprocess.call('allure open -h 127.0.0.1 -p 9999 '+htmlPath+'', shell=True) #生成一个本地的服务并自动打开html报告

依赖包安装，可以执行命令 pip3 install -r requirements.txt，来安装

# requirements.txt
pytest==7.4.3
pytest-html==4.1.1
pytest-xdist==3.5.0
pytest-ordering==0.6
pytest-rerunfailures==13.0
allure-pytest==2.13.2
xlrd==1.2.0
requests==2.31.0

至此，项目的代码框架就基本结束了

6、安装并配置Jenkins

Jenkins的安装，看你需要在Windows还是Linux下安装，具体教程可以网络查找

Jenkins安装allure插件

Jenkins安装并登录后，可以创建任务

添加构建步骤，根据你安装环境的不同，选择不同的构建

添加构建后操作，选择 allure Report

配置代码执行的结果地址

运行测试后，可以在任务中查看allure生成的报告

至此，jenkins+python+pytest+requests+allure的接口自动化测试就记录到这里，刚兴趣的可以去看看pytest的官方文档，了解更多知识。

同时，在这我为大家准备了一份软件测试视频教程（含面试、接口、自动化、性能测试等），就在下方，需要的可以直接去观看。

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