python+pytest接口自动化(14)-参数关联

简介: 什么是参数关联?参数关联,也叫接口关联,即接口之间存在参数的联系或依赖。在完成某一功能业务时,有时需要按顺序请求多个接口,此时在某些接口之间可能会存在关联关系。比如:B接口的某个或某些请求参数是通过调用A接口获取的,即需要先请求A接口,从A接口的返回数据中拿到需要的字段值,在请求B接口时作为请求参数传入。有哪些场景?最常见的场景之一便是:请求登录接口后获取到token值,后续其他接口请求时需要将token作为请求参数传入。再比如下单-->支付场景,调用下单接口生成订单后会返回订单号,订单号传给支付接口进行支付。

一. 参数关联场景


以最常见的网上购物为例,对应的场景及请求我们可以大致简化如下(可联想某宝购物流程):

  1. 用户在购物车选择商品点击【去结算】进入订单确认页,订单确认页点击【提交订单】这时会先请求下单接口创建订单
  2. 紧接着会拿创建的订单去请求获取支付凭证接口,这个接口会调起支付页面,也就是输入密码的支付界面
  3. 输入支付密码后会请求支付服务的支付接口进行实际支付,支付的结果会返回给请求方,告知是否支付成功


这个流程中涉及到的接口其实都是有关联的,我们要对整个流程进行测试那么就需要按顺序调用所有这些涉及到的接口。

但这里我们只需要弄明白参数关联,那么以下单接口获取支付凭证接口为例,举例说明就够了,即先请求下单接口生成订单号,再拿这个订单号去请求获取支付凭证接口,才能调起支付界面并进行支付。

下单接口如下:

  • 接口地址:<服务器>/trade/order/purchase
  • 请求类型:post
  • 请求参数:
{
  "goodsId": 10,  //商品id
  "goodsSkuId": 33,   //sku id
  "num": 2,   //购买数量
  "tradePromotion": { //选择的优惠项
    "type": 1,  //类型<1:优惠券>
    "promotionId": 1    //优惠id
  }
}
  • 返回值 data:
{
    "code": 0,
    "msg": "成功",
    "data": {
        "tradeNo": "0020220116204344962706666"  //交易订单号
    },
    "t": 1639658625474
}


获取支付凭证接口如下:

  • 接口地址:<服务器>/pay/pre/consum
  • 请求类型:post
  • 请求参数:
{
  "orderNo":"0020220116204344962706666",    //交易订单号
  "product":"alipayWapClient"    //支付渠道<alipayWapClient:支付宝手机网页支付>
}
  • 返回值 data:
{
    "code": 0,
    "msg": "成功",
    "data": {
        "payNo":"123213213219379213",
        "certificate": "<form name=\"punchout_form\" method=\"post\" action=\"https://openapi.alipay.com/gateway.do?charset=UTF-8&method=alipay.trade.wap.pay&sign=aTKlfEnYgR7x9xs1Eyjipo0S%2BFtQ6AKu9d%2Brb7iieMThz2Dq7zp4h8QH4lelTKovOloT%2FPiNXR5miwKgOWW3K6pl0TFO5XX5NSZNBmU%2BPd5ogeo0YT0vCqWUM60rqbYLNtZmvyx%2BAR4Z2SOnqs0CYqVIbZAhpn1Bd5HsdcCCYVgsgOdbEE60Cfu3LG3Z%2FQ0GQIdW24uTyr%2BojRc25ipOC9NIYwtba8UjRw18Z3e7sj75qoIg%2FipICH7FCJBJEdlgBGlNxIjKzhYj4OBg93D&return_url=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fa032788aotify_url=http%3A%2F%2F82.157.145.132%3A8089%2Ftest%2Fnotify%2Fgateway&version=1.0&app_id=2021001105644746&sign_type=RSA2&timestamp=2021-150&alipay_sdk=alipay-sdk-java-4.9.5.ALL&format=json\">\n<input type=\"hidden\" name=\"biz_content\" value=\"{&quot;time_expire&quot;:&quot;2022-12-31 22:00:00&quot;,&quot;out_trade_no&quot;:&quot;123213213219379213&quot;,&quot;total_amount&quot;:0.01,&quot;subject&quot;:&quot;测试商品&quot;,&quot;product_code&quot;:&quot;QUICK_WAP_WAY&quot;}\">\n<input type=\"submit\" value=\"立即支付\" style=\"display:none\" >\n</form>\n<script>document.forms[0].submit();</script>"
    },
    "t": 1639659171031
}

其中orderNo字段使这两个接口关联了起来。因为每次生成的订单号都不一样,所以在测试这个场景的时候,就需要使这两个接口的参数进行关联,才能走通。


二. 脚本编写


那么在pytest框架的自动化测试中,参数关联可以怎样处理呢?这里提供两种思路,如下:

  • 根据业务场景的调用时序,在用例中按顺序调用接口
  • 将依赖的接口编写成fixture函数,并使用yield返回下个接口需要的参数


1. 在用例中按顺序调用


代码示例如下:

import requests
import json
import pytest
def test_order_pay():
    '''
    创建订单->获取支付凭证,调起支付界面
    :return:
    '''
    # 先调用下单接口生成订单
    url_order = "https://gouwu.com/trade/order/purchase"
    data_order = {
        "goodsId": 10,
        "goodsSkuId": 33,
        "num": 2,
        "tradePromotion": {
            "type": 1,
            "promotionId": 1
        },
        "tradeDirectionArticle": {
            "articleId": 1
        }
    }
    res_order = requests.post(url=url_order, json=data_order).text
    tradeNo = json.loads(res_order)["tradeNo"]
    # 再请求获取支付凭证接口
    url_pay = "https://gouwu.com/pay/pre/consum"
    data_pay = {
        "orderNo": tradeNo, # tradeNo通过下单接口获取
        "product": "alipayWapClient"
    }
    res_pay = requests.post(url=url_pay, json=data_pay).text
    res_pay = json.loads(res_pay)
    # 断言
    assert res_pay["code"]==0
    assert res_pay["data"]["payNo"]
    assert res_pay["data"]["certificate"]
if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

上面的代码只是流水式的进行调用,我们还可以先将每个接口请求封装成单独的函数,在测试用例中只需按照顺序调用这些函数即可,这个我们会在后续的文章中进行说明。


2. 使用Fixture函数


pytest中Fixture函数可以参考我之前的文章pytest-Fixture(固件)

定义Fixture函数,代码示例如下:

@pytest.fixture()
def get_order():
    '''
    请求下单接口,创建订单
    :return:
    '''
    url_order = "https://gouwu.com/trade/order/purchase"
    data_order = {
        "goodsId": 10,
        "goodsSkuId": 33,
        "num": 2,
        "tradePromotion": {
            "type": 1,
            "promotionId": 1
        },
        "tradeDirectionArticle": {
            "articleId": 1
        }
    }
    res_order = requests.post(url=url_order, json=data_order).text
    tradeNo = json.loads(res_order)["tradeNo"]
    yield tradeNo

在测试函数中调用上面定义的fixture函数,代码示例如下:

def test_pay(get_order):
    '''
    下单->支付场景校验
    :param get_order: 调用上面的Fixture函数,函数名get_order即返回的tradeNo
    :return:
    '''
    url_pay = "https://gouwu.com/pay/pre/consum"
    data_pay = {
        "orderNo": get_order,  # get_order即为上面定义的fixture函数返回值
        "product": "alipayWapClient"
    }
    res_pay = requests.post(url=url_pay, json=data_pay).text
    res_pay = json.loads(res_pay)
    # 断言
    assert res_pay["code"] == 0
    assert res_pay["data"]["payNo"]
    assert res_pay["data"]["certificate"]


三. 总结


参数关联在接口自动化测试中是必然会遇到的场景,设计关联参数的用例会直接影响到用例的维护,当然这也是在接口自动化项目的架构设计时就需要考虑的问题。

对于刚入门的同学而言,我们需要明白的是,什么是参数关联,以及可以怎样去处理它。

相关文章
|
3天前
|
测试技术 API Python
python在自动化测试中的经典例子
python在自动化测试中的经典例子
21 12
|
3天前
|
运维 监控 安全
python在自动化运维中的妙用分享
python在自动化运维中的妙用分享
18 8
|
1天前
|
运维 监控 API
自动化运维:使用Python脚本进行日常管理
【9月更文挑战第6天】在现代的IT环境中,自动化运维已成为提升效率、减少人为错误的关键。本文将介绍如何通过Python脚本简化日常的运维任务,包括批量配置管理和日志分析。我们将从基础语法讲起,逐步深入到脚本的实际应用,旨在为读者提供一套完整的解决方案,以实现运维工作的自动化和优化。
8 1
|
5天前
|
IDE 测试技术 持续交付
Python自动化测试与单元测试框架:提升代码质量与效率
【9月更文挑战第3天】随着软件行业的迅速发展,代码质量和开发效率变得至关重要。本文探讨了Python在自动化及单元测试中的应用,介绍了Selenium、Appium、pytest等自动化测试框架,以及Python标准库中的unittest单元测试框架。通过详细阐述各框架的特点与使用方法,本文旨在帮助开发者掌握编写高效测试用例的技巧,提升代码质量与开发效率。同时,文章还提出了制定测试计划、持续集成与测试等实践建议,助力项目成功。
24 5
|
5天前
|
运维 Linux 测试技术
自动化运维:使用Python脚本简化日常任务
【8月更文挑战第34天】在快节奏的IT环境中,自动化运维成为提升效率、降低错误率的关键。本文以Python脚本为例,展示如何通过编写简单的脚本来自动化日常运维任务,如批量更改文件权限、自动备份数据等。文章不仅提供代码示例,还探讨了自动化运维带来的益处和实施时应注意的问题。
|
6天前
|
运维 监控 网络安全
自动化运维:使用Python脚本简化日常任务
【8月更文挑战第33天】在本文中,我们将深入探讨如何通过Python脚本来自动化执行常见的运维任务。从基础的服务器健康检查到复杂的部署流程,Python因其简洁和功能强大的特性,成为自动化工具的首选。文章将展示编写Python脚本的基本方法,并通过实际示例演示如何应用于真实场景,旨在帮助读者提升效率,减少重复性工作。
|
5天前
|
运维 监控 Python
自动化运维:使用Python脚本简化日常任务
【8月更文挑战第34天】在数字化时代,高效运维成为企业竞争力的关键。本篇文章将引导你通过Python脚本实现自动化运维,从而提升工作效率和减少人为错误。我们将从简单的文件备份脚本开始,逐步深入到系统监控和自动报告生成,让你的日常工作更加轻松。
|
7天前
|
运维 监控 搜索推荐
自动化运维之宝典:Python脚本实现日常任务管理
在IT运维的日常工作中,重复性任务的自动化处理不仅能提高效率,还能减少人为错误。本文将介绍如何用Python编写简单脚本来自动化常见的运维任务,比如备份文件、监控系统资源和自动更新软件包。我们将一步步构建这些脚本,确保它们易于理解和扩展,最终目标是让读者能够自行定制脚本以适应自己的运维需求。 【8月更文挑战第31天】
|
7天前
|
运维 监控 数据可视化
自动化运维:使用Python脚本进行日志分析
【8月更文挑战第31天】当系统出现问题时,我们通常会查看日志寻找线索。然而,手动阅读大量日志既费时又易出错。本文将介绍如何使用Python脚本自动分析日志,快速定位问题,提高运维效率。我们将从简单的日志读取开始,逐步深入到复杂的正则表达式匹配和错误统计,最后实现一个自动化的日志监控系统。无论你是新手还是老手,这篇文章都将为你提供有价值的参考。让我们一起探索如何用代码解放双手,让运维工作变得更加轻松吧!
|
7天前
|
运维 监控 Python
自动化运维:使用Python脚本实现系统监控
【8月更文挑战第31天】 在现代IT运维管理中,自动化已成为提高效率和准确性的关键。本文将通过一个Python脚本示例,展示如何实现对服务器的自动监控,包括CPU使用率、内存占用以及磁盘空间的实时监测。这不仅帮助运维人员快速定位问题,也减轻了日常监控工作的负担。文章以通俗易懂的语言,逐步引导读者理解并实践自动化监控的设置过程。
下一篇
DDNS