Python接口自动化测试 —— Selenium+pytest+数据驱动

主流自动化框架

selenium :web端自动化框架 ,(行业里面最核心的框架)
appium :手机app端框架
requests :接口测试

selenium 工具类封装

selenium提供了很多方法供我们去完成网页元素的操作, 在实际开发中,我们的变量只有元素定位 和对元素的操作,其他的都是重复的,为了减少代码量,我们需要将selenium进行二次封装,这就是工具类。工具类就是我们的工具箱,里面的方法就是我们的工具

创建常用工具

创建一个模块 在项目文件夹下面创建一个模组 new ->Python Package

系统会生成一个带init文件的python 框架文件夹

from time import sleepclass WebKeys:def __init__(self):self.driver = webdriver.Chrome()# 访问urldef open(self, url):self.driver.get(url)# 退出def quit(self):self.driver.quit()# 元素定位def locator(self, name, value):return self.driver.find_element(name, value)# 输入框功能def input(self, name, value, txt):el = self.locator(name, value)el.clear()el.send_keys(txt)`
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pytest 编写测试用例并进行测试

导入pytest框架
pytest框架集成了众多方法方便我们对测试用例进行测试,高效,易用,可以节省大量工作 pytest的测试用例必须以test命名 文件如下

import pytest
from time import *
from data_driver import yaml_driver@pytest.mark.parametrize('data', yaml_driver.load_yaml('../data/baidu.yaml'))
def test_login(data):wk = WebKeys()wk.open(data['url'])wk.input(data["name"], data["value"], data["txt"])sleep(3)wk.quit()if __name__ == '__main__':pytest.main()

数据驱动

当我们的测试用例很多的时候我们需要写很多次用例,利用数据化驱动,就可以节省很多时间 公司常用的有yaml库
1,利用pip导入yaml 同样的我们要对这个yaml模块进行二次封装,方便我们调用

def load_yaml(path):file = open(path, 'r', encoding='utf-8')data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)return data

新建一个文件夹用来专门放测试用例数据
新建一个yaml文件然后按正确格式将数据放到里面

-url: http://www.baidu.comname: xpathvalue: //*[@id="kw"]txt: 狗
-url: http://www.baidu.comname: xpathvalue: //*[@id="kw"]txt: 鸡
-url: http://www.baidu.comname: xpathvalue: //*[@id="kw"]txt: 牛
-url: http://www.baidu.comname: xpathvalue: //*[@id="kw"]txt: 马

注意这个 - 以及后面url必须在-右下方,否则系统会报文件对齐错误

在测试用例代码里面有这样一行代码,这其实就是调用我们封装的yaml类,并返回一个变量列表data变量 @pytest.mark.parametrize('data', yaml_driver.load_yaml('../data/baidu.yaml')) ../表示跳到父目录,然后在通过路径找到yaml文件 在测试用例里面我们只需要给一个方法指定这个data变量,方法就会被执行四次 相当于写了四个用例

if __name__ == '__main__':pytest.main()

这个pytest.main函数里面有很多参数,方便我们根据自己的需要去调用

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,看着粉丝一路的上涨和关注,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走!

软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
 

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