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自动化本身是为了提高工作效率，不论选择何种框架，何种开发语言，我们最终想实现的效果，就是让大家用最少的代码，最小的投入，完成自动化测试的工作。

基于这个想法，我们的接口自动化测试思路如下：

1.不变的内容全部通过配置化来实现，比如：脚本执行的环境、请求的 HOST、URL 路径、测试数据等；

2.环境和数据关联变更：依据不同的环境，选择不同的配置及对应的测试数据；

3.抽取公共方法，避免冗余代码；

4.场景化的用例，实现可配置化；

5.数据驱动。

一、问题

在做自动化的过程中，不能只考虑单接口的脚本，也要考虑场景化的用例。场景化的用例不需要每个步骤都去校验所有的数据，可能更多看重串联后的最终效果。

那什么是场景用例？

其实就是多个接口组成的业务场景，常规写代码的做法是，先调用接口1，验证结果，再调用接口2，再继续接口3，… 等等；在测试场景中，可能只是各个接口的入参不一样，或者是调用的接口不一样。这样代码写起来就会冗余。

比如：

def test_01(self):# step 01result1 = PackDemo().getTest()assert result1 == 4# step02result2 = PackDemo2().getTest2("name")assert result2 == 'name'# step03result3 = DemoApi().getTest()assert result3 == 2

这样的用例，对于简单的接口没什么问题，但是对于复杂的接口，校验逻辑比较多，或者入参比较多，实现的方式就过于单一了。且不同场景的话，每个都要更改调用的步骤和返回值，场景越多冗余越多。

如果使用配置化的方式，每次从配置文件中动态加载配置的场景用例，而且能够做到加载后做对应的断言，那该多好。

怎么做呢？咱们看看一些核心的实现。

二、方案

2.1 项目结构

项目结构如下：

img

采用当前比较流行的 Python + Pytest + Allure 来实现，具体结构不做展开。

2.2 场景用例的配置数据

 test_scenario.json
{"test_01": {"step_1": {  ---- 步骤节点名称，可自定义"packagePath": "api", --- 这个步骤要运行的方法所属类的包路径"class": "DemoApi", --- 这个步骤要运行的方法所属类名称"method": "getTest", --- 这个步骤要运行的方法名称"request": null,  ---这个步骤运行的方法入参"response": 2, ---这个步骤运行的结果，可以是一个值，或者对象"verify": { --- 数据校验的节点"type": 1, ---数据校验的类型"keys": null  ---如果是校验的特定字段，这里需要输入部分校验的字段}},"step_2": {"packagePath": "api.demo","class": "PackDemo","method": "getTest2","request": "request -> name","response": 6,"verify": {"type": 1,"keys": null}},"step_3": {"packagePath": "api.demo","class": "PackDemo2","method": "getTest3","request": {"name": "param-name","num_list": ["a", "b", "c"]},"response": 8,"verify": {"type": 1,"keys": null}}}
}

2.3 动态加载类

在我们配置了以上的测试场景的数据后，我们希望在用例执行的过程中，通过获取我们的配置，能够动态的加载数据文件中提到的方法，并执行对应的方法，那这个过程的实现我们主要通过如下的动态加载类来实现。

# DynamicLoad.py 
# 部分主要的摘录如下def __load_module(self):"""加载对应路径下的模块:param package_path: 包路径:param class_name: 类名称:return:"""return importlib.import_module("." + self.class_name, package=self.package_path)def __getClassInstance(self):"""加载对应的模块下的类，并返回对应类的实例 :param module_name: 对应的模块:param class_name::return:"""self.my_module = self.__load_module()self.my_class = getattr(self.my_module, self.class_name)()return self.my_classdef execMethod(self, method, *args):"""加载对应类下的方法 :param instance: 对应的实例:param method: 要执行的方法:return:"""result = getattr(self.__getClassInstance(), method)(*args)return result

有了以上动态加载的方法后，在执行场景用例时，依据上述的方法，就可以执行测试文件中提到的方法。

2.4 场景分析类

在场景用例的测试数据中，除了需要解析需要执行的类、方法外，还要解析文件中涉及到的出入参及数据比对方式，因此，这里还需要一个场景分析类，来解析数据文件中关于具体执行过程的配置。

 #ScenariosAnalyze.pydef analyse_exe_scenario(self, case_data):step_result = {}summary = Truefor i in case_data:instance = DynamicLoad(case_data[i]['packagePath'], case_data[i]['class'])if case_data[i]['request'] is not None:result = instance.execMethod(case_data[i]['method'], case_data[i]['request'])else:result = instance.execMethod(case_data[i]['method'])if case_data[i]['verify'] is not None:compare_type = case_data[i]['verify']['type']keys = case_data[i]['verify']['keys']step_compare_result = DataCompare().compare_type(compare_type=compare_type, actual=result,expect=case_data[i]['response'], keys=keys)if not step_compare_result:summary = Falsestep_result[i] = step_compare_resultstep_result['summary'] = summaryreturn step_result

2.5 用例实现

 @File : test_scenario.pyclass TestScenario:@allure.story('场景用例01')@allure.severity(allure.severity_level.BLOCKER)@pytest.mark.smokedef test_01(self):result = Nonecase_data = self.test_data_json['test_01']result = self.scenario_analyze.analyse_exe_scenario(case_data)assert result['summary'] is True

通过上述简单的脚本调用，就可以完成一个场景用例的测试了。