一、配置化补充
用例的url是写死的,如果出现变动修改起来就不够优雅,解决方案,配置化
setting.py 中添加接口地址
# 项目主机地址
PROJECT_HOST = 'http://api.xxxx.com/xxxxx'
# 接口地址
INTERFACES = {
'register': PROJECT_HOST + '/member/register'
}
将excel 表中的url字段内容改为register
# 发送请求
res = send_http_request(url=setting.INTERFACES[item['url']], method=item['method'], **request_data)
二、数据库校验
1. python操作数据库
pymysql
PyMSQL
是一个纯的python的MySQL
客户端。
pip install PyMySQL
使用步骤
- 创建连接(修高速公路)
- 创建游标(运输车)
- 执行sql(提货单)
- 获取结果(卸货)
- 关闭游标(车退掉)
- 关闭连接(路也断掉)
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
# 1.创建连接(修高速公路)
conn = pymysql.connect(
host='api.xxxx.com',
user='fu***e',
password='1*3***',
port=3306,
db='fu****',
charset='utf8'
)
# 2. 创建游标(运输车)
# cursor = conn.cursor() # 返回元组
cursor = conn.cursor(DictCursor) # 返回字典
# 3. 执行sql(提货单)
sql = 'select id, reg_name, mobile_phone from member limit 10'
res = cursor.execute(sql)
print(res)
# 4. 获取结果(卸货)
res1 = cursor.fetchone() # 一次卸载一条
res2 = cursor.fetchmany(3) # 一次卸载指定的条数
res3 = cursor.fetchall() # 一次获取所有
# 5. 关闭游标(车退掉)
cursor.close()
# 6. 关闭连接(路也断掉)
conn.close()
10
res1:
{'id': 1, 'reg_name': '檬檬', 'mobile_phone': '13453457687'}
res2:
[{'id': 2, 'reg_name': '青柠檬', 'mobile_phone': '13622120322'},
{'id': 3, 'reg_name': '小傻瓜', 'mobile_phone': '15500000000'},
{'id': 4, 'reg_name': '测试开发小可爱', 'mobile_phone': '15088314689'}]
res3:
[{'id': 5, 'reg_name': '小傻瓜', 'mobile_phone': '13574660252'},
{'id': 6, 'reg_name': '小傻瓜', 'mobile_phone': '18717906533'},
{'id': 7, 'reg_name': '圆圆', 'mobile_phone': '18235075293'},
{'id': 8, 'reg_name': '小傻瓜', 'mobile_phone': '15209028515'},
{'id': 9, 'reg_name': '小傻瓜', 'mobile_phone': '13800001001'},
{'id': 10, 'reg_name': '小傻瓜', 'mobile_phone': '15100002222'}]
更新数据
import pymysql
db_config = {
'host': 'api.xxxx.com',
'user': 'fu***e',
'password': '1*3**',
'port': 3306,
'db': 'fu****',
'charset': 'utf8'
}
conn = pymysql.connect(**db_config)
try:
with conn.cursor() as cursor: # 上下文管理--自动关闭游标
sql1 = 'UPDATE account set amount=amount - 100 where username="A"'
sql2 = 'UPDATE account set amount=amount + 100 where username="B"'
cursor.execute(sql1)
cursor.execute(sql2)
# pymysql默认开启事务
conn.commit()
except Exception as e:
# 回滚
conn.rollback()
finally:
conn.close()
2. 数据查询类封装
1. 功能分析
- 可以连接不同sql数据库
- 查一条数据,多条数据
- 可以获取不同格式的数据
2. 封装成数据库查询类
封装思路:
-
数据库查询模块有多个功能,且需要复用,所以封装成类
-
在构造方法中创建连接
-
创建对象方法实现各种查询
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/11/28 16:33 # @Author : shisuiyi # @File : db_handler.py # @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9 import pymysql from pymysql.cursors import DictCursor class SQLdbHandler: """ sql数据库查询类 """ def __init__(self, db_config: dict): # 创建连接 # 根据不同的数据库,创建不同的连接 engine = db_config.pop('engine', 'mysql') # Python 字典 pop() 方法删除字典给定键 key 及对应的值,返回值为被删除的值。key 值必须给出。 否则,返回 default 值。 if engine.lower() == 'mysql': self.conn = pymysql.connect(**db_config) elif engine.lower() == 'oracle': # 扩展 pass def __execute(self, sql, action, res_type='t', *args): """ 执行sql :param sql: :param action: 字符串,指定执行cursor对应的方法 :param res_type: :param args: 其他参数,比如当执行fetchmany传入的size :return: """ if res_type == 't': cursor = self.conn.cursor() else: cursor = self.conn.cursor(DictCursor) try: cursor.execute(sql) return getattr(cursor, action)(*args) except Exception as e: raise e finally: cursor.close() def get_one(self, sql, res_type='t'): """ 获取一条数据 :param sql: :param res_type: 返回数据的类型,默认为t表示以元组返回,'d'表示以字典的形式返回 :return: 元组/字典 """ # 数据库若断开即重连 self.reConnect() return self.__execute(sql, 'fetchone', res_type) def get_many(self, sql, size, res_type='t'): # 数据库若断开即重连 self.reConnect() return self.__execute(sql, 'fetchmany', res_type, size) def get_all(self, sql, res_type='t'): # 数据库若断开即重连 self.reConnect() return self.__execute(sql, 'fetchall', res_type) def exist(self, sql): if self.get_one(sql): return True else: return False def reConnect(self): """ 重连机制 :@return """ try: self.conn.ping() except: self.conn() def __del__(self): """ 对象销毁的时候自动会被调用 :return: """ self.conn.close() if __name__ == '__main__': db_config = { 'engine': 'mysql', # 指定mysql数据 'host': 'api.xxxx.com', 'user': 'fu**e', 'password': '1*3***', 'port': 3306, 'db': 'fu****', 'charset': 'utf8' } db = SQLdbHandler(db_config) sql = 'select id, reg_name, mobile_phone from member limit 10' # res = db.get_one(sql) res = db.get_many(sql, size=5) print(res)
3. 应用到项目中
3.1 数据库配置
在setting.py
中添加# 数据库配置:DB_CONFIG
DB_CONFIG = {
'engine': 'mysql', # 指定mysql数据
'host': 'api.xxxx.com',
'user': 'fu***e',
'password': '1*3***',
'port': 3306,
'db': 'fu****',
'charset': 'utf8'
}
3.2 导入
在一个项目中会查询多次数据库,如果每次都要实例化一个数据库查询对象,也即是,每次都要重新连接,显然是比较浪费资源。当前这种场景下需要用到单例模式,也即是在一个脚本的生命周期内,某个类的实例始终只有一个。
因为python的模块就是天然的单例模式,所有的模块有且只会被导入一次。
在common 目录下的__init__
模块创建数据库查询对象实现单例模式
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/13 10:16
# @Author : shisuiyi
# @File : __init__.py.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
from common.log_handler import get_logger
from common.read_excel_tool import get_data_from_excel
import setting
from common.make_requests import send_http_request
from common.db_handler import SQLdbHandler
logger = get_logger(**setting.LOG_CONFIG) # 在这里创建日志器
db = SQLdbHandler(db_config=setting.DB_CONFIG) # 这里创建数据库查询对象实现单例模式
"""
在一个项目中会查询多次数据库,如果每次都要实例化一个数据库查询对象,
也即是,每次都要重新连接,显然是比较浪费资源。当前这种场景下需要用到单例模式,也即是在一个脚本的生命周期内,
某个类的实例始终只有一个。
因为python的模块就是天然的单例模式,所有的模块有且只会被导入一次。
"""
3.3 修改用例数据
在用例中添加一个sql字段,里面编写需要校验的sql语句
3.4 用例代码编写
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/28 13:02
# @Author : shisuiyi
# @File : test_register.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
import json
import unittest
from unittestreport import ddt, list_data
import setting
from common import get_data_from_excel
from common import logger
from common import send_http_request
from common import db
# 读取测试用例数据
cases = get_data_from_excel(setting.TEST_DATA_FILE)
@ddt
class RegisterTestCase(unittest.TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls) -> None:
logger.info('===========注册接口开始测试===========')
@classmethod
def tearDownClass(cls) -> None:
logger.info('===========注册接口结束测试===========')
@list_data(cases)
def test_register(self, item):
logger.info('>>>>>>>用例{}开始执行>>>>>>>>'.format(item['title']))
# 1. 处理测试数据
# 把请求参数处理好,request_data是一个json字符串,怎么通过封装好的发送请求的函数发送
# expect_data也是一个json字符串,也需要loads成python对象-字典
request_data = json.loads(item['request'])
expect_data = json.loads(item['expect_data'])
# 2. 测试步骤
# 发送请求
res = send_http_request(url=setting.INTERFACES[item['url']], method=item['method'], **request_data)
print(res.json())
# 3. 断言
# 3.1 断言响应状态码
try:
self.assertEqual(item['status_code'], res.status_code)
except AssertionError as e: # AssertionError断言异常
logger.warning('<<<<<<<<<用例{}响应异常<<<<<<<'.format(item['title']))
raise e
else:
logger.info('<<<<<<<<<用例{}响应状态码断言成功<<<<<<<'.format(item['title']))
# 3.2 断言响应数据
if item['res_type'].lower() == 'json':
res = res.json()
elif item['res_type'].lower() == 'html':
# 扩展思路
res = res.text
try:
self.assertEqual(expect_data, {'code': res['code'], 'msg': res['msg']})
except AssertionError as e:
logger.warning('用例【{}】响应数据断言异常'.format(item['title']))
logger.warning('用例【{}】期望结果为:{}'.format(item['title'], expect_data))
logger.warning('用例【{}】实际结果为:{}'.format(item['title'], {'code': res['code'], 'msg': res['msg']}))
raise e
else:
logger.info('<<<<<<<<<用例{}响应数据断言成功<<<<<<<'.format(item['title']))
# 3.3 数据库断言后面的任务
if item.get('sql'): # 返回指定键的值,如果键不在字典中返回默认值 None 或者设置的默认值。
# 只有sql字段有sql的才需要校验数据库
try:
self.assertTrue(db.exist(item['sql']))
except AssertionError as e:
logger.warning('用例【{}】数据库断言异常,执行的sql为:{}'.format(item['title'], item['sql']))
logger.info('<<<<<<<<<用例{}测试结束<<<<<<<'.format(item['title']))
raise e
logger.info('---------------用例{}测试成功---------------'.format(item['title']))
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
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