测试平台系列(68) 解决数据驱动带来的麻烦.md

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回顾

上节内容我们编写好了数据驱动相关的接口，但却有很多困扰随之而来。接着就来说说我们提出这些困扰，并解决之。

问题汇总

由于数据驱动的改造，可能会引发以下几个问题:

• 原先的执行用例的方式需要变化

  数据驱动以后，我们批量执行case的时候需要带上环境字段了，否则数据驱动没法使用。

• 原先能够直接调试case，也就是单条case在线执行

  现在由于环境的关系+多数据的情况，我们只能把这块进行调整，让单个case的调试变为单条测试数据的调试。

• 执行测试用例逻辑的变化

  之前我们执行测试用例的时候，举个例子: 登录接口，我们是在前置条件里面写好了具体的登录用户名和密码。但在数据驱动的情况下，又不一样了。

  我们得把用例里面变化的数据全部抽离出来，其实这么做的目的是为了让数据更灵活，也为了以后能支持数据工厂。

  所以这就会导致我们执行case的整套逻辑会发生剧烈变化，让人头大！！！

• 断言逻辑的改造

  细心的朋友可能会发现，断言部分之前没有很好地支持变量，但现在不一样，我们要根据不同的参数完成不同的断言操作，所以我们也得支持。

迎接挑战

虽然这些挑战比较麻烦，但好在大多是体力活儿。因为以前的逻辑和现在逻辑的区别引发，只要耐心，就能逐一击破。而且之前埋下的坑比如断言变量没替换等等都可以随之解决。

改造报告

• PityTestResult新增字段

  之前我们编写报告的时候，都是一条case一条数据，那现在有了数据驱动，我们的报告就需要做出一定的改变。

  

  现在我们需要把数据的标识和数据的内容都写入报告，这样的话在查看报告的时候就能清楚地看到每条数据的执行结果，可以对号入座。

• PityTestResult初始化方法新增字段

• 同理，插入测试结果的时候也要调整

• 查询报告的时候也要相继调整

改造用例执行器

我们之前的执行器有许多不完善的地方，比如不支持断言里面的数据变化，再者只替换了一次数据，而现在我们要做的是什么呢？

每当有新的变量生成，我们都要去寻找变量去替换，这样做虽然显得工作量很重复，但是完整地保证了生成的变量不会漏掉。

• 编写replace_args方法

因为没法度量变量什么时候生成，所以要做的就是每当有新的变量产生就替换变量。

• replace方法

可以看到他们都调用了核心方法: replace_cls，也就是替换一个对象，通过属性+值的形式。

我们来看一下replace_cls方法

剖析一下: 遍历参数字典，接着去指定的对象字段里面查询是否有这个变量，什么意思呢？假设有这样一个对象:

class Student:
    
	def __init__(self, name, age):
	    self.name = name
		self.age = age

假设此时学生的name和age分别是${student_name}和18。

我们这边有个参数字典为:

params = {"student_name": "miro"}

很显然，我们要做的效果就是:

1. 遍历params，此时key=student_name, value=miro
2. 根据指定的字段: name和age（注意是个列表）
3. 先找name，发现name的值是${student_name}（我们pity内部约定的变量形式），和student_name吻合，所以我们要把${student_name} 替换为 miro
4. 调用setattr方法，把student_name替换成它应该变成的值: miro
5. 由于age字段的值是18，并不是一个变量，所以循环结束

---

就是上面这个思路，不知道大家有没有看明白。

• replace_params

这块是变量替换的精髓所在，也是最难弄懂的地方。

这个方法具体的处理逻辑就是从JSON字符串中找到对应的值，并能支持字段取值。

比如a = '{"human": {"age": 1}}'这个json字符串，如果我们要取到age，我们需要这么写${res.human.age}.

这个方法做到的事情就是，从res获取human，接着获取age，最终返回一个字段，用于替换:

new_data = {"human.age": 1}

完成上述操作，接着就能够从字符串中拿到human.age的值（1）了，从而能够将所有用例产生的变量分配到其他case或者其他数据。

这块之所以有一些改动，是因为我们把response里面的所有数据都改成了字符串，以前比如response可能是字典。

改造数据构造器

run方法改造

    async def run(self, env: int, case_id: int, params_pool: dict = None, request_param: dict = None, path="主case"):
        """
        开始执行测试用例
        """
        response_info = dict()

        # 初始化case全局变量, 只存在于case生命周期 注意 它与全局变量不是一套逻辑
        case_params = params_pool
        if case_params is None:
            case_params = dict()

        req_params = request_param
        if req_params is None:
            req_params = dict()

        try:
            case_info, err = await TestCaseDao.async_query_test_case(case_id)
            if err:
                return response_info, err

            response_info["case_name"] = case_info.name
            method = case_info.request_method.upper()
            response_info["request_method"] = method

            # Step1: 替换全局变量
            await self.parse_gconfig(case_info, *Executor.fields)

            self.append("解析全局变量", True)

            # Step2: 获取构造数据
            constructors = await self.get_constructor(case_id)

            # Step3: 获取断言
            asserts, err = await TestCaseAssertsDao.async_list_test_case_asserts(case_id)

            if err:
                return response_info, err

            # Step4: 替换参数
            self.replace_args(req_params, case_info, constructors, asserts)

            # Step5: 执行构造方法
            await self.execute_constructors(env, path, case_info, case_params, req_params, constructors, asserts)

            response_info["url"] = case_info.url

            # Step6: 获取后置操作
            # TODO

            # Step7: 批量改写主方法参数
            await self.parse_params(case_info, case_params)

            if case_info.request_headers != "":
                headers = json.loads(case_info.request_headers)
            else:
                headers = dict()
            if "Content-Type" not in headers:
                headers['Content-Type'] = "application/json; charset=UTF-8"
            if case_info.body != '':
                body = case_info.body
            else:
                body = None

            # Step5: 替换请求参数
            body = self.replace_body(request_param, body)

            # Step6: 完成http请求
            if "form" not in headers['Content-Type']:
                request_obj = AsyncRequest(case_info.url, headers=headers,
                                           data=body.encode() if body is not None else body)
            else:
                if body is not None:
                    body = json.loads(body)
                request_obj = AsyncRequest(case_info.url, headers=headers, data=body)
            res = await request_obj.invoke(method)
            self.append(f"http请求过程\n\nRequest Method: {case_info.request_method}\n\n"
                        f"Request Headers:\n{headers}\n\nUrl: {case_info.url}"
                        f"\n\nBody:\n{body}\n\nResponse:\n{res.get('response', '未获取到返回值')}")
            response_info.update(res)
            # 执行完成进行断言
            asserts, ans = self.my_assert(asserts, response_info)
            response_info["asserts"] = asserts
            # 日志输出, 如果不是开头用例则不记录
            if self._main:
                response_info["logs"] = self.logger.join()
            response_info["status"] = ans
            return response_info, None
        except Exception as e:
            Executor.log.error(f"执行用例失败: {str(e)}")
            self.append(f"执行用例失败: {str(e)}")
            if self._main:
                response_info["logs"] = self.logger.join()
            return response_info, f"执行用例失败: {str(e)}"

方法比较长，我就直接贴代码了。改造点主要有以下几处:

1. 新增env参数
2. replace_args替换掉replace_params
3. 打印完整的http请求
4. 在执行异常的时候，返回尽可能多的信息

改造执行方法

在执行之前呢，先获取这个case在对应环境的测试数据，然后将数据解析为json.

接着就是用异步的方式，挨个儿执行。

其他的比如批量执行，也和这个细节差不多，因为篇幅的问题就不讲了。

大家有兴趣可以看看request/http.py文件。