代码拉取完成，页面将自动刷新
同步操作将从 TestingPlayer/Python_Unitest+ddt+excel+HTMLTestRunner+Email+dingtalk+WeChat完美接口自动化测试框架 强制同步，此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改，且无法恢复！！！
确定后同步将在后台操作，完成时将刷新页面，请耐心等待。
接口自动化测试项目2.0
本框架主要是基于 Python + unittest + ddt + HTMLTestRunner + log + excel + mysql + 企业微信通知 + Jenkins 实现的接口自动化框架。
公司突然要求你做自动化，但是没有代码基础不知道怎么做？或者有自动化基础，但是不知道如何系统性的做自动化， 放在 excel 文件中维护，不知道如何处理多业务依赖的逻辑，又或者你想想postman一样可以给每一条测试用例编写一些代码来处理脚本，但是又不知道怎么做。 那么 gitee 中勇哥的自动化测试框架，将为你解决这些问题。
本框架不收取汾河费用，其优势在于测试人员直接编写测试用例，运行一个测试文件就可以自动执行所有测试用例。
框架主要使用 python 语言编写，结合 unittest 进行二次开发，用户仅需要在 excel 文件中编写测试用例， 编写成功之后，会自动生成测试用例的代码，零基础代码小白，也可以操作。
本框架支持多环境切换，多业务接口依赖，mysql 数据库断言和 接口响应断言，并且用例直接在 excel 文件中维护，无需编写业务代码， 本框架支持动态脚本函数扩展，可以随时内部预置函数，或者增加动态脚本，通过固定格式写法 {{fun()}} 动态调用，支持使用函数调用链：{{func.().()}} 本框架支持各类自定义的加密方法以及加签规则，无需修改任何代码，只需要在制定的文件中写入函数名即可 接口 unittest 框架生成 HTML 报告及 excel 用例执行报告，并且发送 企业微信通知/ 钉钉通知/ 邮箱通知/ 飞书通知，灵活配置。
接口自动化框架地址：点我查看
.
└── src/ // 测试用例数据文件夹
└── cases/ // 测试用例
└── test_cases.xlsx
└── templates/ // 测试用例模板
└── template.xlsx
└── files // 存放需要上传的文件
└── text1.txt
└── temporary_file/ // swagger| postman 导出的 json文件存放位置
└── openapi.json
└── postman.json
└── common/ // 配置及核心功能代码
└── bif_functions/ // 内置函数工具
└── __init__.py
└── bif_datetime.py // 内置日期时间函数
└── bif_hashlib.py // 内置hash 函数
└── bif_json.py // 内置json解析函数
└── bif_list.py // 内置列表操作函数
└── bif_random.py // 内置随机函数
└── bif_re.py // 内置正则函数
└── bif_str.py // 内置字符串函数
└── bif_time.py // 内置时间函数
└── random_tools.py // 内置其他随机函数
└── crypto/ // 加密工具
└── __init__.py
└── encrypt_data.py // 执行数据加密封装入口
└── encryption_aes.py // aes 加密
└── encryption_base64_to_image.py // base64 转图片工具
└── encryption_main.py // 执行加入函数入口，对应excel中的加密方法选项，结合 extensions 中的 sign 可自定义加密规则
└── encryption_rsa.py // rsa 加密
└── encryption_str.py // 常用的字符串加密工具函数
└── data_extraction/ // 数据提取器
└── __init__.py
└── analysis_json.py // json 字典分析函数，类似 jsonpath
└── assert_dict.py // 旧断言字段函数 （暂时舍弃）
└── data_extractor.py // 数据提取函数
└── dependent_parameter.py // 数据替换函数
└── dict_get.py // 旧路径提取函数
└── database/ // 数据库操作工具
└── __init__.py
└── execute_sql_files.py // sql 批处理工具
└── mongodb_client.py // mongoDB 操作工具
└── mysql_client.py // mysql 操作工具
└── psycopg_client.py // presto 操作工具
└── redis_client.py // redis 操作工具
└── file_handling/ // 文件操作
└── __init__.py
└── do_excel.py // excel 处理
└── excel.py // excel 处理
└── file_utils.py // json、yarm等文件操作以及一些目录操作
└── http_client/ // http_client 发送http的工具
└── __init__.py
└── http_client.py // http 请求封装
└── MQclient/ // MQ 工具
└── __init__.py
└── mqtt_client.py // mqtt 工具
└── rabbit_mq_client.py // rmq 工具
└── random_tools/ // 常用随机数工具包
└── credit_cards/ // 随机银行卡
└── __init__.py
└── bankcard.py
└── cardbin.csv
└── credit_identifiers/ // 随机企业唯一信用代码
└── __init__.py
└── address.json
└── credit_identifier.py
└── unified_social_credit_identifier.py
└── emails/ // 随机邮箱
└── __init__.py
└── email.py
└── free_email.csv
└── identification/ // 随机身份证
└── __init__.py
└── area.csv
└── id_card.py
└── names/ // 随机姓名
└── __init__.py
└── first_name_boy.csv
└── first_name_girl.csv
└── last_name.csv
└── name.py
└── phone_numbers/ // 随机手机号
└── __init__.py
└── phone.py
└── phone_area.csv
└── __init__.py
└── utils/ // 工具包
└── __init__.py
└── captcha.py // 识别图片转字符串，常用于验证码登录
└── load_and_execute_script.py // 动态加载自定义python文件工具
└── logger.py // loggin 日志封装
└── mylogger.py // loguru 日志封装
└── parsing_openapi.py // 解析 swagger 文件 转测试用例
└── parsing_postman.py // 解析 postman 文件 转测试用例
└── singleton.py // 单例
└── WxworkSms.py // 企业微信
└── validation/ // 断言及加载动条函数工具包
└── __init__.py
└── comparator_dict.py // 自定义比较器名词释义
└── comparators.py // 自定义比较器
└── extractor.py // 提取器
└── load_modules_from_folder.py // 动态从模块中加载函数
└── loaders.py // 动态加载函数及加载内置比较器等工具包
└── validator.py // 断言校验器
└── __init__.py
└── action.py // 核心类
└── config.py // 配置文件
└── variables.py // 数据操作类
└── encryption_rules/ // 加密规则模块
└── __init__.py
└── rules.py // 用来自定义加密函数或者类模块
└── extensions/ // 动态扩展模块目录
└── __init__.py
└── dynamic_scaling_methods.py // 动态扩展方法模块
└── image/
└── wx.jpg
└── zfb.jpg
└── OutPut/ // 日志报错
└── log/
└── 2023-06-25.log
└── 2023-07-04.log
└── 2023-07-05.log
└── reports/
└── history.json
└── scripts/ // 动态脚本目录
└── __init__.py
└── prepost_script_安全纯净大屏_2.py // 对应每条测试用例的前后置脚本（可选）
└── request_script_sheetname_id.py
└── test_script/ // 测试脚本核心模块
└── __init__.py
└── test_api.py
└── directory_tree.txt
└── excel_converter.py // postman、swagger 文件转换主入口模块
└── generate_tree.py // 项目目录树模块
└── main_personal_information.py // 随机个人信息核心入口
└── pipenv_command.text
└── Pipfile
└── Pipfile.lock
└── README.md
└── run.py // 自动化测试执行入口模块
参考 pipenv --Pipfile 虚拟环境文件，不一一列出
首先，执行本框架之后，需要搭建好 python 环境，python 环境搭建自行百度
大家可以使用开源接口中的登录、个人信息、收藏（新增、查看、修改、删除）等功能，编写接口自动化案例，然后测试程序脚本 下方是接口文档地址，大家可以自行查看（因为开源的接口，里面有些逻辑性的功能，如修改被删除的网址接口并没有过多的做判断， 因此用例中只写了一些基础的场景，仅供大家参考。）
下面是一个关于一个用例中的所有字段，字段不是全部必填
下面对每一个字段的作用，做出解释：
YES/yes，则不运行这条用例get/post/put/patch 等等/test/api/get/{{id}}/{{func(*args,**kwargs)}}
{"Content-Type":"application/json","token":"{{token}}",'time':'{{timestamp()}}'}
MD5\sha1\自定义的函数名称 等json,file,params,data 等等这几种{"projectId":"{{projectId}}","tvSequence":"{{random_string()}}"}
# 可以写类，可以写函数，可以直接普通python语句，
def setup(pm):
print("获取pm的属性，包含完整的请求信息或者响应信息", pm.get_variables)
print("处理请或者响应代码xxxxxxxxxxxx")
print("获取所有的临时变量", pm.get_environments())
print("将变量存到临时变量表中以便后续用例{{key}}使用", pm.update_environments("key", "value"))
print("将函数存到临时变量表，以便后面调用{{setup_func()}}也可以", pm.update_environments("setup_func", setup))
# 调用方法
setup(pm)
MD5\sha1\自定义的函数名称 等{"k": "$.projectId", "x": "$.data[0].age[3].a"}
{"k": "$.data", "x": "$.data[0].age[3].a"}
r'"id": (\d+), "name": "(\w+)",'
["a", "b"]，则表示用a,b 变量接收上面的正则表达式的返回值name=data[0].name;ok=data[0].id;an=data[0].age[3].a
{
"select": {
"select_name": "SELECT username, password AS pwd FROM lea.user WHERE id <200 limit 2;",
"select_password": "SELECT username, password AS pwd FROM lea.user WHERE id <200 limit 2;",
"select_all": "SELECT username, password,age,email FROM lea.user WHERE id <200 limit 2;"
},
"write": {
"update_one": "UPDATE table_name SET column1=value1 WHERE condition",
"insert_one": "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2)",
"delete_one": "DELETE FROM table_name WHERE condition"
}
}
{"name": "$.select.select_data.name", "age": "$.select.select_data.age"}
[{"check":"result.user.name","comparator":"eq","expect":"chenyongzhi"}]
or {"check":"result.user.name","comparator":"eq","expect":"chenyongzhi"},支持的断言比较方式有如下这些：{
"eq": "eq:实际值与期望值相等",
"lt": "lt:实际值小于期望值",
"lte": "lte:实际值小于或等于期望值",
"gt": "gt:实际值大于期望值",
"gte": "gte:实际值大于或等于期望值",
"neq": "neq:实际值与期望值不相等",
"str_eq": "str_eq:字符串实际值与期望值相同",
"length_eq": "length_eq:实际值的长度等于期望长度",
"length_gt": "length_gt:实际值的长度大于期望长度",
"length_gte": "length_gte:实际值的长度大于或等于期望长度",
"length_lt": "length_lt:实际值的长度小于期望长度",
"length_lte": "length_lte:实际值的长度小于或等于期望长度",
"contains": "contains:期望值包含在实际值中",
"contained_by": "contained_by:实际值被包含在期望值中",
"type_match": "type_match:实际值的类型与期望值的类型相匹配",
"regex_match": "type_match:正则匹配(从字符串的起始位置匹配)",
"regex_search": "regex_search:正则匹配(从字符串的任意位置匹配)",
"startswith": "startswith:实际值是以期望值开始",
"endswith": "endswith:实际值是以期望值结束"
}
开始填写测试用例前，先看看这个init表的字段，下面我会统一讲解：
cases 文件夹下方创建被测模块或者系统，然后在系统下创建相关的 excel 用例(可以复制模板excel文件来填写测试用例)common\config 文件中的 TEST_CASE 修改一下即可common\config.py 中的 钉钉，邮箱，企业微信机器人等信息.id,另外 init sheet 表照中的全局初始化数据字段 中的部分字段必须填写如："""
# init 表中的字段
id: 序号
environment: 被测环境，建议填写：如测试环境，开发环境，生产环境等等
host：域名地址，如：https://www.baidu.com，非必填，填写了就会取这部分的地址与测试用例中的Url拼接发送请求
path：一小部分的请求路径，比如所有的接口可能都存在:/test/api 这种，就可以填写上去，非必填
databases： 数据库，非必填，{"host": "127.0.0.1","port": 3306,"database": "mysql","user":"root","password":"root@3306"}
sheets：你想执行的sheet是哪一个，全部执行就填写 'all',部分执行就填写具体的sheet如["第一个sheet的名称","第二个sheet的名称"...]
initialize_data:初始化的一些固定参数，比如登录账号，密码，等等都是基本不变的数据可以填写这里，属于全局变量，填写方式字典{"{{username}}":"1234","{{pwd}}":"密码"}
run: 决定使用的环境，值为yes表示用这个环境运行，有多个环境都填写yes，只运行第一个yes
"""
以上都填写完成，记得先关闭 excel,然后就可以单独执行 test_api.py 文件，或者直接运行 run.py主入口文件，生成HTML报告及excel测试报告
所有的内置函数都在 common/bif_functions 这个包内，用户可以自定义添加内置函数，设计内置函数一定要设计返回值，不能直接返回
None，貌似没有对 None 特殊处理
以下是一些内置函数讲解
自定义函数的编写方式：
{{xxx()}}，可以传参数到()内,比如 {{token(999)}},也可以使用调用链，比如dat = {
"a": "{{var_a}}", # 调用提取到的依赖参数
"b": {"c": "{{var_c}}", "d": "{{var_d}}", "e": ["{{var_e_1}}", "{{var_e_2}}"]},
"f": "{{var_f}}[1]",
"g": "{{var_g}}",
"t": "{{get_timestamp()}}", # 调用自定义函数不传参数
"fk": "{{fk().email()}}", # 调用内置 faker 库，不传参数
"ft": "{{fk().ean(length=13)}}", # 调用内置 faker 库 并传入参数
"st": "{{ms_fmt_hms(2000)}}", # 调用自定义函数并传参数
"time": "{{random_id_card()}}",
"x":'{"a":"b","c":"{{get_timestamp()}}"}'
}
excel 字段中一个 Time，字段值设置为 数字，单位S
excel 中有一个 method 字段，设置值为 sql 即可，后面的 SQL,SQL 变量字段按需填写即可，一定要符合规范填写
或者在请求的后面填写 sql 语句及 sql 变量，都会默认先执行 sql，再执行请求。
其实这套代码这些都可以不需要使用，也可以使用，定制一些初始化函数或者唯一登录这样用，做数据清晰操作？可以将sql写excel， 或者单独再excel种建立一个sheet来执行sql也是可行的，方法很多，很灵活
本框架已经封装好了解析函数，直接将postman文件导出，放到指定目录
运行excel_converter.py文件，即可得到测试用例
非常快捷省事，不用一条一条复制粘贴
目前内置有多种数据库查链接方式，但是尚未使用起来，只是将mysql使用起来了，使用者如需要使用其他如 mongoDB 这类数据库，
可以按 mysql 设计的方式去扩展这个数据库以适应 excel测试用例编写方式，也可以联系作者处理
可以根据需要，自由修改企业微信发送的模板等等信息
html 或者 excel 中 都有，直接自行使用查看吧
统计了每条用例从请求发出到响应的时长，没有统计其他时常信息，具体可以从 html 中查看
直接执行 main_personal_information.py 文件就可以生成非常棒的测试数据
Python随机生成个人信息, 包括姓名、性别、年龄、出生日期、身份证号、银行卡号、电话、手机号、邮箱等信息。
生成随机个人信息
PS D:\api-test-project> python .\main_personal_information.py 海省广州市南
请输入你需要生成的数据总数:10
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