tep用户手册帮你从unittest过渡到pytest

unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架，经常用来做UI自动化或接口自动化。unittest是PyCharm的默认集成工具，也是我们大多数人入门自动化的首选框架。pytest提供了更丰富的功能，相对的上手难度也要高一点。如果学了pytest后，想快速用pytest写项目，用于工作实践，那么可以试试我写的这款测试工具： tep ，try easy pytest。

tep简介

在Google中输入 python tep ：

tep是一款测试工具，不是测试框架，它做的事情只是帮助你更轻松的使用pytest写项目代码，主要功能如下：

• 项目脚手架
• pytest用例组织
• 输出HTML测试报告
• 基于fixture管理环境变量
• 基于fixture共享公共函数
• 访问MySQL数据库
• 集成常用第三方包
• 登录接口示例代码

工具安装

安装

tep已经上传到了PyPI（Python Package Index）：

可以使用 pip 命令安装：

pip install tep

外网速度慢， pandas 可能安装失败，推荐用国内镜像：

pip --default-timeout=6000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tep

由于集成了第三方包，安装可能会花几分钟，请耐心等待。

Python版本 3.6+

检查

安装完成后，检查是否安装成功：

tep -V
0.5.3

或者：

tep --version
0.5.3

升级

使用 -U 参数：

pip install -U tep

或者指定版本：

pip install tep==0.5.3

快速创建项目

tep提供了脚手架，预置了项目结构和代码，打开cmd，使用 startproject 命令快速创建项目：

cd some_directory
tep startproject project_name

创建后的项目结果如下：

当前版本主要用来做接口自动化，建议把不同业务系统建成多个项目。

1个文件2处修改完成登录请求

tep已经预置了登录相关代码，只需要打开 fixtures\fixture_admin.py ，修改2个地方的代码，就可以完成登录请求。

修改环境变量

编辑 fixtures/fixture_admin.py ：

@pytest.fixture(scope="session")
def env_vars(config):
class Clazz:
def __init__(self):
env = config["env"]
self.mapping = {
"qa": {
"domain": "https://qa.com",
"mysql_engine": mysql_engine("127.0.0.1",  # host
"2306",  # port
"root",  # username
"123456",  # password
"test")  # db_name
},
"release": {
"domain": "https://release.com",
"mysql_engine": mysql_engine("127.0.0.1",
"2306",
"root",
"123456",
"release")
}
# Add your env and variables
}
self.domain = self.mapping[env]["domain"]
self.mysql_engine = self.mapping[env]["mysql_engine"]
# Add properties
def add(self, env, key, value):
self.mapping[config["env"]][key] = value
return Clazz()

mapping 是个字典，预置了2个环境： qa 和 release ，每个环境预置了2个变量： domain 和 mysql_engine 。

domain

url = domain +uri ，例如 https://qa.com/api/users/login/ 的domain是“https://qa.com ，uri是 /api/users/login/`。

首先把 qa 环境的 domain 值改为你的测试域名。

修改登录代码

继续编辑 fixtures/fixture_admin.py ：

def _jwt_headers(token):
return {"Content-Type": "application/json", "authorization": f"Bearer {token}"}
@pytest.fixture(scope="session")
def login():
# Code your login
logger.info("Administrator login")
response = request(
"post",
url=url("/api/users/login/"),
headers={"Content-Type": "application/json"},
json={
"username": "admin",
"password": "123456",
}
)
assert response.status_code < 400
response_token = jmespath.search("token", response.json())
class Clazz:
token = response_token
jwt_headers = _jwt_headers(response_token)
return Clazz

在 # Code your login 处开始修改代码，替换API路径 /api/users/login/ 和请求参数 json 。如果你的登录接口不会返回token，那么修改 jmespath.search("token", response.json()) 为实际响应取值。

tep预置登录返回了2个值： token 和 jwt_headers 。

测试登录

打开 tests/login_test.py ：

from loguru import logger
def test_login(login):
logger.info(login.token)

执行后就会调用登录接口发起请求。

遇到问题无法解决请留言或加群。

编写测试用例

用例组织

测试用例全部放在 tests 目录下：

每个 .py 模块以 test_ 前缀或 _test 后缀命名，每个 test 函数以 test 前缀命名。只要遵循这个规则，目录层次不影响。示例：

建议每个 .py 模块只包含1个 test 函数，也就是1条测试用例。

接口请求设计

每条测试用例可以包含单个或多个接口请求。tep预置了1个POST请求示例代码，打开 tests/post_test.py ：

import jmespath
from loguru import logger
from tep.client import request
def test_post(faker_ch, url, login):
# description
logger.info("test post")
# data
fake = faker_ch
# request
response = request(
"post",
url=url("/api/users"),
headers=login.jwt_headers,
json={
"name": fake.name()
}
)
# assert
assert response.status_code < 400
# extract
user_id = jmespath.search("id", response.json())

每个请求由5部分组成，从上往下分别是描述、数据、请求、断言和提取。

借鉴了JMeter元件和参数化关联的设计思想。

描述

描述这个请求是干嘛的。

数据

初始化局部变量，例如使用faker库造测试数据。

请求

如果需要打印请求日志，可以 from tep.client import request ， tep.client.request 对 requests.request 除了记录日志外，没有做任何修改。

如果请求报错了，那么很可能是代码写错了。

也可以直接使用原生 request ， from requests import request 。

不同请求方法的代码如下：

request("get", url="", headers={}, json={})
request("post", url="", headers={}, params={})
request("put", url="", headers={}, json={})
request("delete", url="", headers={})
# 上传excel
request("post",
url="",
headers={},
files={
"file": (
file_name,
open(file_path, "rb"),
"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
)
},
verify=False
)

更多用法参考 requests.request 。

断言

断言使用Python标准断言 assert 表达式 ，表达式跟 if 语句表达式一模一样。

提取

推荐使用 jmespath 提取JSON数据，也可以使用Python [] 中括号提取。

HTML测试报告

批量执行用例

单个测试用例，在PyCharm中执行就可以了。多个测试用例批量执行，需要打开左下角的 Terminal ，输入命令来执行：

# 先进入tests目录
cd tests
# 批量执行
pytest

只收集不执行

如果只想统计用例条数，不执行代码，那么可以使用以下命令：

pytest --co

HTML测试报告

tep提供了 --tep-reports 参数来生成allure测试报告：

pytest  --tep-reports

报告文件存放在根目录的 reports/ 中：

右键 index.html 选择：

就会打开浏览器显示测试报告了：

默认allure报告右上角的 TREND 是无法显示数据的， --tep-reports 修复了这个问题，根据history数据生成 TREND 走势图。

自定义环境变量

静态添加

编辑 fixtures/fixture_admin.py ，在 mapping 字典中 # Add your env and variables 处添加环境变量，在 # Add properties 处添加属性，参考 domain 和 mysql_engine 。示例：

动态添加

使用 add() 方法动态添加环境变量：

env_vars.add("my_var", 789)

使用环境变量

env_vars 返回了类对象实例，通过 . 运算符来使用环境变量：

env_vars.domain
env_vars.mysql_engine
env_vars.my_var

不需要import，而是给test函数添加参数，如 def test(env_vars):

切换环境

在 conf.yaml 文件中配置：

env: qa

默认为 qa 环境。

团队共享公共函数

通过fixture技术，我们可以把重复代码提取出来，在团队间进行复用。tep重度使用了这个技术，在 fixtures 目录中，除了预置的 fixture_admin.py ，可以继续添加团队成员的fixture：

新添加的 fixture_your_name.py 需要到根目录的 conftest.py 中注册才能生效：

# Import fixtures
exec("from .fixtures.fixture_admin import *")
exec("from .fixtures.fixture_your_name import *")

conftest.py模块中建议全部定义成fixture，不对外提供function。

为了避免命名冲突和代码跟踪，团队成员的公共函数命名建议加上 _yourname 后缀。

访问MySQL数据库

首先在 fixtures\fixture_admin.py 中修改 mysql_engine ：

"mysql_engine": mysql_engine("127.0.0.1",  # host
"2306",  # port
"root",  # username
"123456",  # password
"test")  # db_name

依次填写主机名、端口、用户名、密码、数据库名。

接着使用pandas来访问数据库， tests\mysql_test.py 预置了示例代码：

from loguru import logger
def test_mysql(pd, env_vars):
logger.info(pd.read_sql("select 1 from dual", env_vars.mysql_engine))

返回的数据可以通过 data["列名"]["行号"] 的方式读取。

如果想在console中以表格方式显示表数据，可以使用 tep.dao.print_db_table() 函数，如：

from loguru import logger
from tep.dao import print_db_table
def test_mysql(pd, env_vars):
data = pd.read_sql("select 1 from dual", env_vars.mysql_engine)
logger.info(print_db_table(data))

第三方包集成说明

tep使用了Poetry来管理包和依赖：

目前已集成：

# 造测试数据
faker = "^4.1.1"
# 提取JSON数据
jmespath = "^0.10.0"
# 屏蔽HTTPS警告
urllib3 = "^1.25.9"
# HTTP/HTTPS请求
requests = "^2.24.0"
# HTML测试报告
allure-pytest = "^2.8.16"
allure-python-commons = "^2.8.16"
# 打印日志
loguru = "^0.5.1"
# 访问数据库
pandas = "^1.1.0"
# 配置文件
pyyaml = "^5.3.1"
# 为pandas访问数据库提供engine
sqlalchemy = "^1.3.22"
# 把数据库表打印成表格
texttable = "^1.6.3"
# 支持sqlalchemy使用
pymysql = "^0.10.1"

东方说

最早写这个工具的想法是以项目工程方式使用pytest，并结合第三方包完成接口自动化落地。如果你也有类似的想法，那么可以参考tep的做法。tep用户手册是针对于tep工具本身的使用说明，不包含pytest框架搭建和基本使用，如果想入门pytest并深度学习，可以阅读我写的pytest系列文章，共8篇。tep的最新版本是 0.5.3 ，还不够稳定，也存在bug，我会坚持维护下去，既是实用工具，也是技术沉淀。对tep有任何建议或问题，欢迎公众号后台回复“加群”讨论哦：

参考资料：

源码 https://github.com/dongfanger/tep