现状

工具开发&维护 ——————-> 开发成本高

编写录⼊测试⽤例 ——————-> 执行烦琐费事效率低

测试⽤例管理理维护 ——————-> 不易维护

httprunner

优点1：业务导向，快速落地，提高投入传比

  • 编写用例效率高、运行效率高、稳定性高
  • 能实现自动化回归测试
  • 性能测试脚本复用

  • 辅助手工测试，能自定义生成特定业务数据

    优点2:

  • 充分复用优秀的开源项目

  • 面向 HTTP(S) 协议的通用测试框架
  • 高度可扩展性

  • 只需编写维护一份 YAML/JSON 脚本，即可实现自动化测试 性能测试 线上监控 持续集成等多种测试需求。

  • 追求投入产出比，一份投入即可实现多种测试需求

  • 重客户端、轻服务端设计

特性及原理

  • 使用python的requests
  2. 底层使用python的requests，支持API接口的多种请求方法，包括 GET/POST/HEAD/PUT/DELETE 等,yml/
  3. json文件描述了接口请求的信息（包括header、method、url等参数），测试用例加载引擎中可以实现将业务测试
  4. 用例转换为标准的测试用例数据结构，包括接口请求信息和预期接口响应信息，然后构造并发起HTTP请求，再将HTTP
  5. 请求的响应结果与预期结果进行对比判断即可
  • 热加载的机制
  2. debugtalk.py（与pytest中的confest.py用法一样）,实现模块自动发现和热加载的机制。具体地，只要是在文
  3. 件目录存在目标文件，里面定义的函数都会在用例运行过程中被导入，并可被测试用例进行调用。同时，目标文件存在
  4. 优先级策略，从测试用例所在目录到系统根目录的整个路径中，越靠近测试用例的目标文件，优先级越高。我们可以利
  5. 用这个优先级原则来组织用例和依赖的Python函数模块。例如，我们可以将不同模块的测试用例集文件放在不同的文
  6. 件夹下：针对各个模块独有的依赖函数和变量，可以放置在对应文件夹的debugtalk.py文件中；而整个项目公共的
  7. 函数和变量，就可以放置到项目文件夹的debugtalk.py中。
  • hook机制
  2. httprunner可以在单个测试用例和整个测试用例集的前后实现 hook 函数(与unittest的setup、teardown
  3. 用法一样)。
  • 测试用例与代码分离
  2. 测试用例可以只关注对业务逻辑测试场景的描述。如果接口请求参数中要包含当前的时间戳，yaml用例中没法直接描
  3. 述这个参数，如果是采用Python脚本来编写测试用例还好解决，只需要通过Python函数实现即可。但是现在测试用
  4. 例和框架代码分离了，没法在YAML里面执行Python函数，这该怎么办呢？httprunner定义了${}转义符,在测试用
  5. 例执行引擎进行适配实现，提取出${}中的字符串，通过eval计算得到表达式的值

  • 参数化驱动

  • 分层机制


测试用例分层机制的核心是将接口定义（api）、测试用例(testcase)、测试用例集(testsuite)进行分离，单独
进行描述和维护，从而尽可能地减少自动化测试用例的维护成本。为了更好地对接口描述进行管理，推荐使用独立的文
件对接口描述进行存储，即每个文件对应一个接口描述。

在测试步骤（teststep）中，可通过 api 字段引用接口定义，在测试用例的测试步骤中。除了可以引用接口定义，
还可以引用其它测试用例。通过这种方式，可以在避免重复描述的同时，解决测试用例的依赖关系，从而保证每个测
试用例都是独立可运行的测试用例集（testsuite）是测试用例的无序集合，集合中的测试用例应该都是相互独立
，不存在先后依赖关系的；如果确实存在先后依赖关系，那就需要在测试用例中完成依赖的处理。

  • 测试结果统计报告简洁清晰，附带详尽日志记录，包括接口请求耗时、请求响应数据等

  • 身兼多职，同时实现接口管理、接口自动化测试、接口性能测试（结合Locust）

  • 具有可扩展性，便于扩展实现Web平台化

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