Python介面自動化測試之資料引數化

前言：

在介面測試中，介面的請求引數不可能一直一成不變，如果只有一兩個介面的時候，可以直接在程式碼中更改對應的值，但如果介面多達上百個的時候，一行一行的在程式碼中改引數， 是極其痛苦的一件事。這個時候，使用資料引數化的優點就體現出來了，只需要把所有引數寫到同一個地方，任一引數改變時，到指定地方修改該引數的值就可以了。

資料引數化的方式：

1、使用txt檔案儲存資料，這樣的優點在於txt檔案易於讀取，不論是linux還是windows下都容易開啟。

2、使用csv檔案儲存，優點在於，可以使用excel軟體開啟，這樣看上去資料會比較清晰。

3、使用json檔案（注意是檔案），這樣的優點也是可以直接查詢key值得到對應的values。

但是！但是！但是！

從txt和csv檔案中讀取到的資料是這樣的：

［request_id，nonce，aa，bb，cc］

可以看出是一個數組型別，那麼提取值時就必須使用list［0］，list［1］，list［2］這樣的方式提取，但真正的問題在於，你記得第一個對應的是哪一個值嗎？如果在兩個引數中間再增加一個引數，是不是就全亂了？所以理論上應該使用json檔案做資料引數化，但是！但是！但是！json資料不支援註釋，資料一多，也是亂七八糟的。那麼該如何處理呢？

Python字典引數化：

其實，我們不必要緣木求魚，也不必捨近求遠，有時候我們寤寐思服，求而不得的東西，往往就在你容易忽略的地方，Python語言本身就提供了一個字典型別。使用字典做資料引數化，只需要dict［“name”］就可以了。那麼接下來就是實際的操作。

示例：

新建一個檔案Data。py，將以下程式碼複製進去：

# 多個不同的引數時寫成多個不同的字典即可

data

=

{

“url”

：

“https：//openapi。dvr163。com/message/nonce”

，

# url地址

“method”

：

“get”

，

#請求引數

}

在測試的demo中匯入並使用：

import

requests

import

pandas

import

time

from

Data

import

data

#http請求demo

def

GetTest

（

data

）：

#介面請求

url

=

data

［

“url”

］

Param

=

{

# 傳遞的引數，字典型別，所有引數寫在這裡即可

“method”

：

data

［

“method”

］

}

Rque

=

requests

。

get

（

url

，

Param

）

# 發起Get請求

#測試資料

data

=

{

“Interface”

：

“獲取伺服器驗證碼”

，

#介面名稱

“time”

：

time

。

strftime

（

‘%Y-%m-

%d

_%H：%M：%S’

，

time

。

localtime

（

time

。

time

（））），

#測試時間，這裡使用格式化時間，

“StatusCode”

：［

Rque

。

status_code

］

，

#介面響應狀態碼

“Responseime”

：［

Rque

。

elapsed

。

total_seconds

（）］，

#介面響應時間

“Response DATA”

：

Rque

。

text

，

#響應的資料，這裡建議使用text，因為不是每個介面都返回json格式

“Request body”

：

Rque

。

request

。

body

，

# 傳送的資料，get請求的資料會在url中

“Url”

：

Rque

。

url

，

# 請求的url

#更多引數請自行新增

}

#寫入csv中，以下兩行程式碼建議封裝成函式

dataCSV

=

pandas

。

DataFrame

（

data

）

dataCSV

。

to_csv

（

“chen。csv”

，

index

=

False

，

mode

=

“a”

，

header

=

False

，

encoding

=

“GBK”

）

GetTest

（

data

）

“”“

參考以上程式碼即可實現資料引數化，將字典單獨存放到一個檔案的好處是方便後面修改資料

在函式內呼叫時，記得要把引數傳入，即 def GetTest（data）：（注意括號中的data）

”“”

目錄結構：

總結：

資料引數化只須使用pyhton提供的字典型別即可。根據key值獲取到相應的值，邏輯清晰也易於指令碼的維護。