电商平台米乐M6 M6米乐接口自动化框架实践

　　Cases 生成器，根据测试用例模板，生成标准 TestCases 代码，一个接口为一个 module

　　测试用例模板支持预置一些基本断言，包括：状态码校验、响应时间断言、关键字断言、jsonpath 断言、jsonpath 长度断言等，可根据需要进行扩展

　　测试用例模板支持对测试用例添加 mark，不添加的话会默认初始化一个 mark，后续 pytest 执行时可以指定执行哪些 mark

　　测试用例模板支持添加前置操作(比如执行前置关联接口等，在测试 case 脚本里体现为生成 setupclass 方法)

　　测试用例模板支持添加后置操作，主要用途为传递变量（如将该接口返回的指定值写入全局变量中）

　　如需要自定义断言，将生成的 TestCases 脚本拷贝到新建的 package 下（注意必须是 package，而不能只是一个目录）

　　自动生成通用测试数据：1. Check下每个接口的输入参数，是否有范围限制，举个例子：pageSize，限制输入范围1-50，将此类数据手动维护到datacenter_testdatalimit表中，记录参数的range2. 调用生成通用测试数据的接口，数据中心将针对指定项目下指定接口，批量生成通用测试数据包括：3. 根据参数range，生成的边界值测试数据4. 根据是否必填(程序自动采集的)，生成的空值、delete测试数据5. 根据参数类型(程序自动采集) ：integer、string、double、boolean等，生成的校验数据类型的反向测试数据，比如：int32型，则生成string、小数、特殊字符、超出int32数值范围的测试数据6. 根据参数是否支持多值(程序自动采集) ，生成只包含分割符、空格的空数组格式的测试数据

　　拉取被测系统的测试数据：1. 根据不同系统的自身业务，定制采集数据的sql，输出到对应接口的测试数据表2. 此部分需要根据业务自定义，可以抽出通用方法：传入sql集合和接口存储表作为参数3. 被测系统的数据源在setting配置文件里维护

　　浏览器抓包（流量录制）：1. 前提：被测接口已经有web前端在调用，被测系统前后端分离，且前端不是用的服务端渲染技术2. 启动基于mitmproxy包二次开发的录制脚本，指定代理端口如8080，指定需要抓包的3. 请求前缀，如：4. 启动浏览器，开启8080代理端口5. 点点点web前端，享受一边测试业务系统一边自动录制接口业务数据的美妙旅程吧～～

　　执行测试用例输出报告：1. Pytest支持命令行方式直接执行指定目录下的所有测试代码，有很丰富的插件，支持多线程、按mark过滤测试用例、失败重跑机制……2. 支持在添加运行时配置，自行学习这一部分内容3. Pytest有allure插件，在执行命令里添加alluredir，即可自动将执行结果result输出到指定目录下4. 再用allure generate命令，将输出的result转成html报告5. 本框架内置执行脚本，runPytest_Private.py ，将pytest执行命令和allure生成报告命令串起来，实现一键完成执行测试、输出报告功能

　　此种方法，测试用例的断言必须在测试用例模板文件里提前维护好，一般用于简单断言，如：响应状态码、长度、固定值断言，简单 sql 的数据库断言等等，可以用此种方法。

　　如需要编写复杂 sql 进行数据库断言、进行 es/redis 断言，需要进行复杂数据处理的，建议自己手工编写断言代码

　　打包带有 python、openjdk、allure 插件的 docker 镜像，镜像里安装好自动化框架依赖的第三方模块

　　运行 docker 容器，将容器里的工作目录和宿主机的自动化脚本目录挂载上，容器运行时即自动运行自动化，执行完成后，容器自动销毁，保存报告到宿主机

　　电商平台souke 的测试数据非自产数据，测试数据极容易随着时间过期，导致一部分测试数据失效，代码覆盖率下降，如果自己造数据成本比较高，也不真实

　　前置条件：目前用 csv 维护的测试数据集迁移到 sqllite 数据库技术栈：

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　　计划使用 pandas 数据分析利器，也能很好的支持导入导出 excel 和数据库数据

　　划分等价类，制定测试数据的筛选规则，从被测数据库同步测试数据到测试数据集

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　　制定通用的测试数据生成规则，根据参数的类型自动生成通用的测试数据，主要用在参数格式、特殊字符等反向测试

　　目前只是根据测试经验，依据等价类划分，手工寻找测试数据用于测试，不能完全保证测试覆盖率

　　电商平台souke 用的 java 技术栈，后续计划把 jacoco 与电商接口自动化相结合，接口自动化脚本执行完成后统计代码覆盖率

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