pytest 接口测试

pytest

核心重点
读取excel(xfile --> read)
函数循环执行( @pytest 装饰器,自动解析,一个个单独执行)
接口关联(Template 处理参数变量)

pytest 是什么

.py文件名 用 test_开头,函数用 test_开头,运行的时候,pycharm会自动用pytest模式去执行代码!

处理excel 文件

点击获取excel 文件

核心思想: 把excel 文件的内容转化为 python的字典数组

可以先阅读 python函数 函数

注意: 需要xToolkit 只能读取 xls

from xToolkit import xfile

test_res = xfile.read('test.xls').excel_to_dict('Sheet1')
print(test_res)
print(test_res[0]['接口URL'])

for data in test_res:
    print(data['接口URL'])

在这里插入图片描述

使用pytest 自动循环执行


import  requests
from xToolkit import xfile
import pytest

# 读取excel 文件,生成字典数组
test_res = xfile.read('test.xls').excel_to_dict('Sheet1')
print(test_res)
# print(test_res[0]['接口URL'])
#
# for data in test_res:
#     print(data['接口URL'])


# 自动循环执行; data:传递的参数,test_res: 需要解析的列表
@pytest.mark.parametrize('data', test_res)
def test_excute(data):
    res = requests.request(method=data['请求方式'],
                           url=data['接口URL'])
    print(res.url)

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s', 'test2.py'])
    pytest.main(["-vs"])

在这里插入图片描述

token

template

举例: 测试购物车,需要token,但是token每次都会变

Template会自动拿字典里的value去替换掉与花括号单词相同的key

在这里插入图片描述

接口封装

from string import Template

import  requests
from jsonpath import jsonpath
from xToolkit import xfile
import pytest

# 读取excel 文件,生成字典数组
test_res = xfile.read('test.xls').excel_to_dict('Sheet1')
print(test_res)
print(test_res[0]['提取参数'])
#
# for data in test_res:
#     print(data['接口URL'])

dir = {"token":'ceshi123'}
dic = { }


# 自动循环执行; data:传递的参数,test_res: 需要解析的列表
@pytest.mark.parametrize('data', test_res)
def test_excute(data):
    url = data['接口URL']
    if "$" in url:
        # url = Template(url).substitute(dic)
        url = Template(url).substitute(dir)
    print(url)
    res = requests.request(method=data['请求方式'],
                           url=url)
    print(res.url)
    if data["提取参数"]:
        print([data["提取参数"]])
        # key : excel 文档里面的提取参数 ; value: url 返回获取到的
        # tq = jsonpath.jsonpath(res.json(), '$..' + data["提取参数"])   # $..token $..good_id
        # dic[data["提取参数"]] = tq[0]

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s', 'test2.py'])
    pytest.main(["-vs"])

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/879056.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【计算机网络】HTTP相关问题与解答

此篇文章内容会不定期更新,仅作为学习过程中的笔记记录 目录 一、HTTP请求和响应报文是怎样的? 1、请求报文 2、响应报文 二、HTTP请求方法有哪些? GET HEAD POST PUT DELETE PATCH OPTIONS TRACE CONNECT 三、GET请求与POST请…

linux cmake版本升级教程(Centos7)

有时候,当前系统的cmake版本,并一定能满足编译要求,所以需要进行升级到高于某个版本才能正常编译。本章教程,主要在centos7上进行升级cmake版本。 一、查看当前的cmake版本 cmake --version二、下载指定版本的cmake wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/down…

Element UI:初步探索 Vue.js 的高效 UI 框架

Element UI:初步探索 Vue.js 的高效 UI 框架 一 . ElementUI 基本使用1.1 Element 介绍1.2 Element 快速入门1.3 基础布局1.4 容器布局1.5 表单组件1.6 表格组件1.6.1 基础表格1.6.2 带斑马纹表格1.6.3 带边框表格1.6.4 带状态的表格 1.7 导航栏组件讲解 二 . 学生列…

安装WINDOWS微软商店已下架的WSL系统,以UBUNTU 16.04 为例

下载WSL系统 方法1:POWERSHELL 用powershell下载 PowerShell Invoke-WebRequest -Uri https://aka.ms/wsl-ubuntu-1604 -OutFile Ubuntu.appx -UseBasicParsing 1 如果下载时间很长,可以这样把进度条关闭: $ProgressPreference Silentl…

计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-12

计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-12 1. PharmaBench: Enhancing ADMET benchmarks with large language models Z Niu, X Xiao, W Wu, Q Cai, Y Jiang, W Jin, M Wang… - Scientific Data, 2024 大语言模型在药物发现中的应用:PharmaBench 文章由…

vue 实现tab菜单切换

1、目标&#xff1a; 实现切换tab菜单&#xff0c;激活状态&#xff0c;按钮高亮&#xff0c;显示对应的菜单内容 2、实现 <template><div class"tan_menu"><ul class"container"><liclass"item"v-for"item in tab…

反编译classes.dex安卓源码 文件-android反编译技术

一、安卓源码 通过解压我们得到dex文件 将dex转换为jar&#xff0c;就可以直接查看源码 二、阿雪技术观 拥抱开源与共享&#xff0c;见证科技进步奇迹&#xff0c;畅享人类幸福时光&#xff01; 让我们积极投身于技术共享的浪潮中&#xff0c;不仅仅是作为受益者&#xff0c…

fiddler抓包03_汉化

Fiddler安装后为英文界面&#xff1a; 【汉化步骤】 ​① 下载汉化文件&#xff0c;链接: https://pan.baidu.com/s/1c13Dh--TwSCbwHykO8KAug?pwd8nvn 提取码: 8nvn ② 进入Fiddler目录&#xff0c;如我的安装在E:\test\Fiddler&#xff0c;将FiddlerTexts.txt复制到E:\tes…

【Linux】生产者消费者模型:基于阻塞队列,使用互斥锁和条件变量维护互斥与同步关系

目录 一、什么是生产者消费者模型 二、为什么要引入生产者消费者模型&#xff1f; 三、详解生产者消费者模型 ​编辑 生产者和生产者、消费者和消费者、生产者和消费者&#xff0c;它们之间为什么会存在互斥关系&#xff1f; 生产者和消费者之间为什么会存在同步关系&…

C++基础知识7 list

list 1. list的介绍及使用1.1 list的介绍1.2 list的使用1.2.1 list的构造1.2.2 list iterator的使用1.2.3 list capacity1.2.4 list element access1.2.5 list modifiers1.2.6 list的迭代器失效 2.1 模拟实现list 1. list的介绍及使用 1.1 list的介绍 1.2 list的使用 1.2.1 l…

基于扣子(Coze)打造第一个智能体——个性化对话机器人

文章目录 一&#xff0c;智能体体验二&#xff0c;动手打造一个自己的智能体1&#xff0c;主页点击创建机器人1.1 创建一个新的机器人1.2 修订Bot基础信息1.3 工具编排信息修订人设和回复逻辑、增补开场白等 2&#xff0c;使用插件优化机器人3&#xff0c;使用工作流优化机器人…

基于SpringBoot实现SpringMvc上传下载功能实现

目录 SpringMvc上传下载功能实现 1.创建新的项目 1&#xff09;项目信息填写 2&#xff09;选择所用的包 3&#xff09;创建controller包 4&#xff09;创建DownLoadController类 5&#xff09;创建UpLoadController类 6&#xff09;创建index.html 7&#xff09;创建upload.h…

dubbo三

dubbo dubbo架构各层说明 URL举例解析 消费者引用服务过程 项目初始化

nginx服务介绍

nginx 安装使用配置静态web服务器 Nginx是一个高性能的Web服务器和反向代理服务器&#xff0c;它最初是为了处理大量并发连接而设计的。Nginx还可以用作负载均衡器、邮件代理服务器和HTTP缓存。它以其轻量级、稳定性和高吞吐量而闻名&#xff0c;广泛用于大型网站和应用中 Ngin…

SpringCloud Feign 以及 一个标准的微服务的制作

一个标准的微服务制作 以一个咖啡小程序项目的订单模块为例&#xff0c;这个模块必将包括&#xff1a; 各种实体类&#xff08;pojo,dto,vo....&#xff09; 控制器 controller 服务类service ...... 其中控制器中有的接口需要提供给其他微服务&#xff0c;订单模块也需要…

55.【C语言】字符函数和字符串函数(strstr函数)

11.strstr函数 *简单使用 strstr: string string cplusplus的介绍 点我跳转 翻译: 函数 strstr const char * strstr ( const char * str1, const char * str2 ); 或另一个版本char * strstr ( char * str1, const char * str2 ); 寻找子字符串 返回指向第一次出现在字…

软件测试 | APP测试 —— Appium 的环境搭建及工具安装教程

大家应该都有同一种感觉&#xff0c;学习appium最大的难处之一在于环境的安装&#xff0c;安装流程比较繁琐&#xff0c;安装的工具和步骤也较多&#xff0c;以下是基于Windows系统下的Android手机端的安装流程。就像我们在用Selenium进行web自动化测试的时候一样&#xff0c;我…

计算机的错误计算(九十六)

摘要 探讨 的计算精度问题。 计算机的错误计算&#xff08;五十五&#xff09;与&#xff08;七十八&#xff09;分别列出了 IEEE 754-2019 中的一些函数与运算。下面再截图给出其另外3个运算。 例1. 已知 x-0.9999999999966 . 计算 不妨在Python下计算&#xff0c;则有&am…

phpstudy 建站使用 php8版本打开 phpMyAdmin后台出现网页提示致命错误:(phpMyAdmin这是版本问题导致的)

报错提示&#xff1a; 解决方法&#xff1a;官网下载phpmyadmin 5.2.1版本。 下载地址&#xff1a;phpMyAdmin 将网站根目录phpMyAdmin4.8.5里面的文件换成 官网下载的5.2.1版本即可。 重启网站&#xff0c;打开phpMyAdmin后台即可&#xff08;若打不开更改 mysql密码即可&am…

【有啥问啥】弱监督学习新突破:格灵深瞳多标签聚类辨别(Multi-Label Clustering and Discrimination, MLCD)方法

弱监督学习新突破&#xff1a;格灵深瞳多标签聚类辨别&#xff08;Multi-Label Clustering and Discrimination, MLCD&#xff09;方法 引言 在视觉大模型领域&#xff0c;如何有效利用海量无标签图像数据是一个亟待解决的问题。传统的深度学习模型依赖大量人工标注数据&…