接口自动化测试之httprunner初探

今天来介绍一个python的一个开源项目:httprunner,接口自动化工具。第一次输入,难免有不周到的地方,轻喷~

介绍:

HttpRunner是一个简单优雅但功能强大的 HTTP(S) 测试框架。以YAML或JSON格式定义测试用例,保障测试用例描述的统一性和可维护性。程序执行的时候,会处理用户输入的yml/json文件并基于模板生成测试文件。最终通过pytest.main([])的方式去执行生成的用例文件。用户只需要通过json/yml文件去维护用例即可,不需要关心程序如何处理json/yml文件,如何生成测试文件等,简单快速通过pytest运行用例,并获取详细的测试报告。

主要特征:

  • 以YAML或JSON格式定义测试用例,保障测试用例描述的统一性和可维护性
    • testsuite > testcase > teststep(api)
    • 支持设计一系列的测试场景,每个测试场景可包含多个teststep。
    • 支持参数化设计
    • 支持variables/ extract/ validate/hooks机制(使用jmespath ,提取和验证json响应)
    • 支持添加逻辑运算辅助函数(debugtalk.py),在测试脚本中实现复杂的动态逻辑
  • HAR 支持下记录并生成测试用例。(使用charles去抓取请求,生成的用例文件可能还需要手动处理)
  • 使用pytest执行测试文件 ,数百个插件随时可用。使用allure ,测试报告可以非常强大。
    • run_testcase():处理请求前的数据
    • __run_step() > __run_step_request(使用requests发起api请求并导出其他用例引用的变量(__step_datas))
  • 通过重复使用locust ,您可以进行性能测试,而无需进行额外的工作。
  • 支持CLI命令,与CI/CD完美结合。

工作流程

想要了解其工作流程,最好的办法就是使用debug模式,那在这里应该如何使用debug来参透httprunner的执行流程呢?跟着我来看下:

调试技巧

使用pycharm进行调试,且python环境使用Virtualenv进行管理

  • 安装:pip install httprunner
  • /venv/bin/ 目录下找到hrun文件
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  • 编辑hrun文件,为sys.argv赋值。第一个是hrun的绝对路径,第二个是用例的绝对路径
  • sys.exit(main_hrun_alias())这里打个断点,那么就可以开始愉快的调试之旅了~
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import sys
from httprunner.cli import main_hrun_alias
if __name__ == '__main__':
    sys.argv = ['/Users/boyizhang/PycharmProjects/apitest/venv/bin/hrun', '/Users/boyizhang/PycharmProjects/apitest/hruntests/testcases/testheader.yml']

    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
    sys.exit(main_hrun_alias())

工作流

调试日志:

  • 进入main_hrun_alias()中,并为sys.argv的列表插入新的一项“run”(因为我们是执行用例)
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  • 进入main(),因为我们含有“run”,所以现在开始执行用例。
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  • 进入main_run(extra_args),根据extra_args(yml/json路径)将yml/json文件生成python文件(测试文件)
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  • 进入main_make(),判断路径是否存在
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  • 进入 __make() ,加载yml/json文件,并准备数据(按照数据的优先级进行复制,从低到高)
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  • 进入make_testcase(),将yml/json文件基于模板生成对应的py文件
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  • 最后回到main_run()方法,继续执行main_make()以下的代码,可以发现,程序最终将创建的py文件交给pytest.main()来执行
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  • 上面演示了用例文件从yml/json到py文件的生成流程。接下来可以对生成的py文件继续调试。
  • 这里我做了一个比较简单的演示,小伙伴们如果有兴趣,可以根据我的思路继续你的调试之旅哦。

用例管理

关键概念:

概括来说,测试用例分层机制的核心是将接口定义、测试步骤、测试用例、测试场景进行分离,单独进行描述和维护,从而尽可能地减少自动化测试用例的维护成本。

  • 测试用例(testcase)应该是完整且独立的,每条测试用例应该是都可以「独立运行」
  • 测试用例(测试场景)是测试步骤(teststep)的 **有序 **集合,每一个测试步骤对应一个 API 的请求描述
  • 测试用例集(testsuite)是测试用例的 无序 集合,集合中的测试用例应该都是相互独立,不存在先后依赖关系的;如果确实存在先后依赖关系,那就需要在测试用例中完成依赖的处理
    • 多个测试场景组成一个测试套件,运行一个测试套件,可以同时执行多个测试场景。
  • 接口定义(api definition):为了更好地对接口描述进行管理,使用独立的文件对接口描述进行存储,即每个文件对应一个接口描述。

V2.0

「建议大家用最新版本的,但是有兴趣了解httprunner的架构变化的同学,可以继续读V2.0模块的内容。」

测试用例分层模型

V2.0的版本中,存在api definition的概念。

  • 所有的api都置于api文件夹,每个api创建一个yml/json文件进行管理
  • testcase中的teststep引用对应的api

优点是:api管理方便;缺点是:在testcase中的teststep可以直接引用api definition,不管testcase是单个步骤的简单场景还是多个步骤的复杂场景,都需要进行引用api definition。这样的话,对于单个步骤的简单场景而言,又和api definition很相似,这样就会造成重复描述,而且容易混淆。 **

接口自动化测试之httprunner初探「那么,我们如何在testcase>teststep中引用api呢?如何引用testcase呢?」 **

V2.0案例学习

在teststep中可以通过api字段引用api definition 、通过testcase字段引用testcase。下面我们根据脚手架快速创建一个项目httprunner --startproject hruntest2.0(需要确保安装的是httpruner3.0以下的版本)来说明:

$ httprunner --startproject hruntest2.0 && tree hruntest2.0 
Start to create new project: hruntest2.0
CWD: /Users/boyizhang/PycharmProjects/apitest

created folder: hruntest2.0
created folder: hruntest2.0/api
created folder: hruntest2.0/testcases
created folder: hruntest2.0/testsuites
created folder: hruntest2.0/reports
created file: hruntest2.0/api/demo_api.yml
created file: hruntest2.0/testcases/demo_testcase.yml
created file: hruntest2.0/testsuites/demo_testsuite.yml
created file: hruntest2.0/debugtalk.py
created file: hruntest2.0/.env
created file: hruntest2.0/.gitignore

hruntest2.0
├── api
│   └── demo_api.yml
├── debugtalk.py
├── reports
├── testcases
│   └── demo_testcase.yml
└── testsuites
    └── demo_testsuite.yml
  • api definition
# api/demo_api.yml
name: demo api
variables:
    var1: value1
    var2: value2
request:
    url: /api/path/$var1
    method: POST
    headers:
        Content-Type: "application/json"
    json:
        key: $var2
validate:
    - eq: ["status_code", 200]

  • testcase
config:
    name: "demo testcase"
    variables:
        device_sn: "ABC"
        username: ${ENV(USERNAME)}
        password: ${ENV(PASSWORD)}
    base_url: "http://127.0.0.1:5000"

teststeps:
-
    name: demo step 1
    api: path/to/api1.yml
    variables:
        user_agent: 'iOS/10.3'
        device_sn: $device_sn
    extract:
        - token: content.token
    validate:
        - eq: ["status_code", 200]

在teststep中使用api选项来引用api definition,执行testcase/demo_testcase.yml用例文件。(注:api definition不属于testcase范畴,无法直接执行api/下的yml/json文件)。在teststep中传的字段的优先级会比api definition下的高,也就是说,如果teststep传某个字段,那么会有限使用teststep传的那个,如果没有,则再使用api definition的字段。


V3.0

为了简单,在HttpRunner v2.x中的API概念已经被取消了。可以将API定义为只有一个请求步骤的测试用例**(需要重点注意一下这里)**。

测试用例分层模型

接口自动化测试之httprunner初探
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  • 去掉api的概念,把api的概念转为测试用例的概念。将API定义为只有一个请求步骤的测试用例。以统一的概念:测试用例,使得维护用例的工作更加方便。
  • 按照V2.0的逻辑,需要维护api definition,也需要维护只有一个测试步骤的testcase,而V3.0中,我们只需要维护testcase即可。v2->v3的转变,使得可以在避免重复描述的同时,解决测试用例的依赖关系,从而保证每个测试用例都是独立可运行的。

「那么,问题来了,我们应该如何在某个testcase的teststep中引用其他testcase呢?」

v3.0案例学习

在测试步骤(teststep)中,可通过 testcase 字段引用其它测试用例,引用方式为对应测试用例文件的路径,绝对路径或相对路径均可。推荐使用相对路径,路径基准为项目根目录,即 debugtalk.py 所在的目录路径。

**通过 **httprunner startproject hruntest3.0快速创建项目。

$ tree hruntest3.0 
hruntest3.0
├── debugtalk.py
├── har
├── reports
└── testcases
    ├── demo_testcase_ref.yml
    └── demo_testcase_request.yml
# demo_testcase_request.yml
config:
    name: "request methods testcase with functions"
    variables:
        foo1: config_bar1
        foo2: config_bar2
        expect_foo1: config_bar1
        expect_foo2: config_bar2
    base_url: "https://postman-echo.com"
    verify: False
    export: ["foo3"]

teststeps:
-
    name: post form data
    variables:
        foo2: bar23
    request:
        method: POST
        url: /post
        headers:
            User-Agent: HttpRunner/${get_httprunner_version()}
            Content-Type: "application/x-www-form-urlencoded"
        data: "foo1=$foo1&foo2=$foo2&foo3=$foo3"
    validate:
        - eq: ["status_code", 200]
        - eq: ["body.form.foo1", "$expect_foo1"]
        - eq: ["body.form.foo2", "bar23"]
        - eq: ["body.form.foo3", "bar21"]

# demo_testcase_ref.yml 
config:
    name: "request methods testcase: reference testcase"
    variables:
        foo1: testsuite_config_bar1
        expect_foo1: testsuite_config_bar1
        expect_foo2: config_bar2
    base_url: "https://postman-echo.com"
    verify: False

teststeps:
-
    name: request with functions
    variables:
        foo1: testcase_ref_bar1
        expect_foo1: testcase_ref_bar1
    testcase: testcases/demo_testcase_request.yml
    export:
        - foo3
-
    name: post form data
    variables:
        foo1: bar1
    request:
        method: POST
        url: /post
        headers:
            User-Agent: HttpRunner/${get_httprunner_version()}
            Content-Type: "application/x-www-form-urlencoded"
        data: "foo1=$foo1&foo2=$foo3"
    validate:
        - eq: ["status_code", 200]
        - eq: ["body.form.foo1", "bar1"]
        - eq: ["body.form.foo2", "bar21"]

在teststep中使用testcase字段来引用,执行demo_testcase_ref.yml用例文件,当执行到name = request with functions这个步骤的时候会先执行其引用的testcase:testcases/demo_testcase_request.yml。 在根目录下,执行hrun testcases/demo_testcase_ref.yml,可以看到,程序也生成了该case:testcases/demo_testcase_request.yml的测试文件: 接口自动化测试之httprunner初探 ~~

hook机制

涉及hook处理

背景

在自动化测试中,执行用例前,需要执行一些预处理操作,执行用例后,需要做一些清理工作。如果手动去操作的话,就不是很合适。所以就需要用到hook机制,在执行用例前后执行hook函数。

使用

「hook 机制分为两个层级:」

  • 测试用例层面(testcase)
    • 在测试用例层面,主要在config字段新增两个关键字 setup_hooks 和 teardown_hooks。在这里,其主要目的就是用于测试前的准备工作以及测试后的清理工作。
  • 测试步骤层面(teststep)
    • 在每个teststep中新增关键字 setup_hooks 和 teardown_hooks。实现对请求的 request 内容进行预处理以及实现对响应的 response 进行修改。

「编写hook函数」

  • hook 函数的定义放置在项目的 debugtalk.py 中,在 YAML/JSON 中调用 hook 函数仍然是采用 ${func(接口自动化测试之httprunner初探b)} 的形式。
  • 可传自定义参数:对于测试用例层面的 hook 函数,与 YAML/JSON 中自定义的函数完全相同,可通过自定义参数传参的形式来实现灵活应用。
  • 可传request与response参数:对于单个测试用例层面的 hook 函数,除了可传入自定义参数外,还可以传入与当前测试用例相关的信息,包括请求的 接口自动化测试之httprunner初探response(对于requests.Response,也就是响应体),用于实现更复杂场景的灵活应用。如`${print_req($request)} `。
# ${print_request($request)}
2021-07-18 09:30:46.740 | DEBUG    | httprunner.runner:__call_hooks:121 - call hook function: ${print_reqeust($request)}
{'method': 'GET', 'url': '/get', 'params': {'foo1': 'bar11', 'foo2': 'bar21', 'sum_v': 3}, 'headers': {'User-Agent': 'HttpRunner/3.1.5', 'HRUN-Request-ID': 'HRUN-7768261f-0abf-4ce5-abf2-06327de85fd7-846739'}, 'req_json': None, 'data': None, 'cookies': {}, 'timeout': 120, 'allow_redirects': True, 'verify': False}
# ${print_req($response)}
2021-07-18 09:36:03.019 | DEBUG    | httprunner.runner:__call_hooks:121 - call hook function: ${print_req($response)}
<httprunner.response.ResponseObject object at 0x109c87e50>

环境(.env)

涉及env的处理,文档

# parser.py
def get_mapping_function(
    function_name: Text, functions_mapping: FunctionsMapping
) -> Callable:
    #省略
    if function_name in functions_mapping:
        return functions_mapping[function_name]

    elif function_name in ["environ", "ENV"]:
        return utils.get_os_environ
 #省略
    raise exceptions.FunctionNotFound(f"{function_name} is not found.")

# utils.py

def set_os_environ(variables_mapping):
    """ set variables mapping to os.environ
    """
    for variable in variables_mapping:
        os.environ[variable] = variables_mapping[variable]
        logger.debug(f"Set OS environment variable: {variable}")
        
def get_os_environ(variable_name):
    try:
        return os.environ[variable_name]
    except KeyError:
        raise exceptions.EnvNotFound(variable_name)

加载用例之前,会先把.env文件中的变化加载到环境中,如果用例用含有ENV或者environ,则通过os.environ去读取相应的值。

参数化:

实现

HttpRunner 实现参数化数据驱动机制:https://debugtalk.com/post/httprunner-data-driven/ HttpRunner 再议参数化数据驱动机制:https://debugtalk.com/post/httprunner-data-driven-refactor/

使用

需要注意的是,从v2.0开始,参数化只支持在 testsuite 中实现。不再支持在测试用例文件中进行参数化配置。

「参数配置概述」

  • 独立参数:指的是不与其他参数有任何关联关系,与其他参数是相互独立的。
  • 关联参数:假如测试用例中定义了多个参数,那么测试用例在运行时会对参数进行笛卡尔积组合,覆盖所有参数组合情况。

「具体使用」 https://v2.httprunner.org/prepare/parameters/

extract/export

底层使用jmespath ,提取和验证json响应,使得提取更简单。 extract用来抓取响应体中的字段,export导出当前用例抓取的字段,供引用该用例的用例使用。

测试报告

  • pytest内置报告
    • hrun /path/to/testcase --html=report.html
  • allure报告
    • pip install allure-pytest
    • 执行:hrun /path/to/testcase --alluredir=/tmp/my_allure_results
    • 在线打开报告:allure serve /tmp/my_allure_results 或者 生成html报告:allure generate reports/allure -o reports/allure/html

总结

好好利用httprunner,可以覆盖80%的场景,可以说是一个不错的工具,当然我们除了学习应该如何使用之外,更应该学习人家设计的思想,这样自己之后才能有机会做好一点的工具。 Java版本的接口自动化工具大家可以参考rest-assured。httprunner与rest-assured实现方式大同小异,不过rest-assured并没有通过json/yaml去管理用例,而是直接写测试文件(类似httprunner生成的py文件)。大家可以对比学习下~。

上一篇:python unittest TestCase间共享数据(全局变量赋值),testcase间的参数传递:接口自动化测试作为小实例


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