httprunner測試框架（一）：支援不同環境執行

七年！發表於2024-04-29
HTTP框架

首先，httprunner已經是一個較完善的介面測試框架了，基本可以拿來即用，本文提供一種支援不同環境執行用例的實現思想，其餘部分均是採用httprunner腳手架搭建



- httprunner工作原理：執行前會先載入.env檔案，將.env檔案中的內容載入到記憶體中，如下圖所示




- .env檔案
htttprunner可以獲取.env檔案中的環境變數，因此，可以透過如下角度實現：
1、先獲取當前的執行環境，透過方法：${ENV(envType)}
2、透過json/yml檔案維護一份環境資訊，用於區分不同環境，如：賬號、密碼、域名等
- 環境資訊格式：

{
"id": "873e1ffa-9b86-41ab-b541-99c22a173007",
"name": "環境1",
"values": [
{
"key": "host",
"value": "www1.test.vip",
"type": "default",
"enabled": true,
"remarks": "域名"
},
{
"key": "username",
"value": "邱開亮2",
"type": "default",
"enabled": true,
"remarks": "使用者名稱"
}
]
}

- 框架結構（每個環境單獨維護一個檔案，如截圖中所示）

- 讀取所有環境資訊，匯聚list儲存所有環境資訊（和上述環境資訊存在同一資料夾下，命名：env.py）



import json
import os
import sys

sys.path.append('..')
from log.log import MyLog


path = ''
# MyLog.debug('環境變數檔案路徑 ->{}'.format(path))


def getValues_ofEnv(dir):
    """
    :param dir: env.json檔案路徑
    :return: env.json檔案{key:"",value:""}值
    """
    with open(dir, 'rb') as f:
        data = json.load(f)
    return data


envFileList = [path + 'env14.json', path + 'envIM.json', path + 'envCN.json']
dataList = [getValues_ofEnv(envFileList[0]), getValues_ofEnv(envFileList[1]), getValues_ofEnv(envFileList[2])]


def getValueByKey(values, key):
    """
    :param values: env.json檔案{key:"", value:""}值
    :param key: env.json檔案key欄位對應值
    :return: env.json檔案中value欄位值
    """
    for i in values:
        # i = {'key': 'host', 'value': 'www14.teacherin.vip', 'type': 'default', 'enabled': True}
        if i['key'] == key:
            return i['value']
    else:
        return ''


def getAllEnvList():
    """
    :return: 所有環境的變數key 以及其對應不同環境value值，形如
    {'key': 'host', 'value14': 'www14.teacherin.vip', 'valueIM': 'www.teacherin.vip', 'valueCN': 'www.teacherin.cn'}
    """
    env14 = dataList[0]['values']
    env_list = []
    for j in range(len(env14)):
        # env14[j] = {'key': 'host', 'value': 'www14.teacherin.vip', 'type': 'default', 'enabled': True}
        key = list(env14[j].values())[0]
        value14 = list(env14[j].values())[1]
        remarks = list(env14[j].values())[-1]
        env_dict = {
            "key": key,
            "remarks": remarks,
            "value14": value14,
            "valueIM": getValueByKey(dataList[1]['values'], key=key),
            "valueCN": getValueByKey(dataList[2]['values'], key=key)
        }
        env_list.append(env_dict)

    return env_list

allEnvList = getAllEnvList()
# print(allEnvList)


 




 


 3、編寫自定義方法，過步驟1中的得出的執行環境查詢當前環境的資料
 - 結合debugtalk.py檔案實現（以下程式碼在debugtalk.py中編寫）




from environment.env import allEnvList, getAllEnvList
def getValeByEnvType(key, envType):
    # MyLog.debug('環境-->:{}'.format(envType))
    target = 'value' + str(envType)
    for i in allEnvList:
        if i['key'] == key:
            return i[target]
    return 'NUll'




 


 4、具體使用
 


 1. 每個使用者的config中，先獲取環境的值
 2. 在用例的全域性變數中，獲取個環境的資訊（呼叫debugtalk方法）
 3. 用例中引用全域性變數
 4. 程式碼如下




# 執行用例前，重寫.env檔案即可（寫在run.py方法內，run.py方法作為程式主入口）
with open(envFile, 'a') as f:
      f.truncate(0)  # 清空檔案
      f.write("envType={}".format(envType))

# 用例檔案
from httprunner import HttpRunner, Config, Step, RunRequest, RunTestCase


class TestCaseWorkspace(HttpRunner):
    config = Config("使用者訪問工作臺").variables(**{
        "env": "${ENV(envType)}",
        "cookie": "${getValeByEnvType(cookie,$env)}"
         }).base_url("https://${getValeByEnvType(host,$env)}").verify(False)

    teststeps = [
        Step(
            RunRequest("個人工作臺-/api/v1/user/history/view/3")
            # .setup_hook("${request_update($request)}")
            .get("/api/v1/user/history/view/3")
            .with_headers(
                **{
                    "accept": "application/json, text/plain, */*",
                    "accept-encoding": "gzip, deflate, br, zstd",
                    "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9",
                }
            )
            .with_cookies(**{"cookie": "$cookie"})
            .validate()
            .assert_equal("status_code", 200)
            .assert_equal("body.code", 0)
            .assert_equal("body.message", "ok")
        )]
if __name__ == "__main__":
    TestCaseWorkspace().test_start()




 


做此改造的目的：


 1. 支援多環境執行
 2. .env檔案維護起來比較方便
 3. 將賬號資訊等區分不同環境且較穩定不易變化的資訊單獨存放，框架結構更加清晰
 4. 對執行人員黑盒，減少組內成員理解不同環境成本，直接呼叫即可






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