@pytest.mark.yaml_dir('realpython')
def test_keywords():
pass
当有新的测试用例需要更新时,只需要维护yaml文件,不需要维护代码。你会发现,他和我们上一版很像,但是效果有很大的不同哦,这里指定的是一个 yaml 目录,该目录下所有的 yaml 用例都会依次被执行,并不需要编写多个测试函数了。
设计过程
因为在实际的使用过程中,我们只需要编写一个测试函数,测试需要的数据传入只需要一个 yaml 目录 , 具体表现就是在测试函数上添加一个装饰器 @pytest.mark.yaml_dir('realpython')。
这个装饰器会自动遍历 realpython 目录下的所有文件,并验证是否是 yaml 文件。(还有可能需要满足其他的条件,比如:yaml 文件必须以 test_ 开头,但这里不做讨论)
如果满足条件,pytest 会根据文件的个数自动生成多个用例,这种自动生成用例的方式在 pytest 中叫做参数化(paramatrize)。如果有 3 个符合要求的 yaml 文件,pytest 会自动生成 3 个用例。
Pytest 获取目录
于是,我们编写一个 pytest_generate_tests 的钩子函数自动生成用例。它是 pytest 提供的标准钩子函数,可以传入 metafunc 参数表示测试函数,也就是上文中的 test_keywords 函数。
def pytest_generate_tests(metafunc):
"""用例生成"""
pass
通过 metafunc,我们可以获取到函数中的相关参数和数据,你可以通过断点直接查看它的属性。
现在,我们可以通过其中的 definition 属性获取到测试函数对象,再通过.get_closest_marker('yaml_dir')方法获取测试函数中传过来的目录名realpython,然后就可以遍历目录下所有的文件了。
yaml_dir = metafunc.definition.get_closest_marker('yaml_dir')
自动遍历
获取到目录参数后,我们通过路径遍历,获取目录下的所有子文件。这里的代码和测试无关,属于 Python 基础。
if yaml_dir:
dirname, *_ = yaml_dir.args
files = Path(dirname).iterdir()
yaml_cases = (file for file in files if file.suffix in ('.yaml', '.yml'))
最后,根据获取到的所有的 yaml 文件,使用 pytest 生成多个测试用例,因为后面还要创建固件处理测试数据,所以生成用例时使用参数 indirect=True 把生成的用例数据传给固件。在 yaml_case
metafunc.parametrize('yaml_dir', yaml_cases, indirect=True)
这是生成用例的完整代码:
获取yaml文件的自动化步骤
从 request 固件的 param 参数中,能直接获取到文件路径,使用 pyyaml 库打开文件,解析其中的数据,就能得到每一个测试步骤和需要的参数,之后的操作和 selenium + pytest,实战关键字驱动 完全一致。
完整代码:
总结
这篇文章,充分利用 pytest 这个框架的灵活性。
·首先,通过钩子函数 pytest_generate_tests 获取标记的参数,并且参数化生成用例
· 然后,讲生成的用例参数传递给 yaml_dir 这个固件
· 紧接着,在 yaml_dir 固件中,读取yaml 文件的测试步骤,并且通过动态调用 Page 类中的方法,进行浏览器操作。
· 最后,在测试时,我们只需要在用例函数上添加 @pytest.mark.yaml_dir('realpython') 这个标记,把需要测试的文件目录 realpython 传递给程序,调用非常方便。
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