测试学习记录，仅供参考！
文件上传处理
如果说需要测试文件上传接口，可以按以下方式来处理（本次测试项目服务接口并没有实际上的文件上传操作，因此仅供参考学习了解）；
在项目根目录 testcases 软件包 userManager 目录文件路径下新建名称为“filelmport.yaml” 的文件，并输入以下内容（自定义文件名称，用于测试文件上传）；
例如有如下格式要求（建议根据实际要求填写）：
baseInfo 数据信息段：
- api_name: 文件上传接口名；
- url: 文件上传地址；
- method: 请求方式；
testCase 数据信息段（文件上传接口测试用例）：
- case_name：文件上传接口测试用例：正常情况、异常状态、复杂情况、其他情况等等（比如限制文件上传的格式，文件大小等得分别进行测试）
- data：上传参数，有些上传接口的入参需要传递额外（特定）的参数，需要根据实际情况来区分判断，若有的话就根据参数类型来书写；
- files：如若不需要上传参数的话，则根据“files（文件上传接口的关键词，表示这个 yaml 文件就是一个文件上传接口 ）”，然后继续写上传参数，一般上传参数的都是“file（可根据实际场景更改）”，后面跟需要上传的具体文件的相对路径（例如要上传“login.yaml”文件，把数据放到 datas 目录文件下，方便统一进行管理）；
这样就填写完成了一个文件上传的基本格式（仅供参考，需根据实际需要场景）；
- baseInfo: api_name: 文件上传接口 url: /dar/user/upload method: post testCase: - case_name: 文件正常上传 files: file: ./datas/login.yaml validation: - eq: {'msg':'登录成功'} - code: 200修改项目根目录 unit_tools 软件包下“apiutils.py”文件内容，添加文件上传处理代码；
# 导包 import json import jsonpath from unit_tools.handle_data.yaml_handler import read_yaml, write_yaml import re from unit_tools.debugtalk import DebugTalk # 引入 配置文件模块 from unit_tools.handle_data.configParse import ConfigParser # 引入 发起请求模块 from unit_tools.sendrequests import SendRequests # 引入 断言类 from unit_tools.assertion_utils import Assertions # 导入模块 import traceback # 创建一个类 RequestsBase class RequestsBase: # 在RequestsBase类的里面写一个初始化构造函数 def __init__(self): # 实例化一下，实例化之后就可以通过这个对象去获取 host self.conf = ConfigParser() # 实例化 self.send_request = SendRequests() # 实例化断言类 self.asserts = Assertions() # 创建一个方法 parse_and_replace_variables（解析并且替换变量）--传一个参数 yml_data--要解析的yaml文件的数组 def parse_and_replace_variables(self, yml_data): """ 解析并替换YAML文件数据中的变量引用，如：${get_extract_data(goodsId,1)} :param yml_data: 解析的YAML数据 :return: 最终要返回的是dict类型--才能给后续的一些方法调用时使用 """ # if isinstance(yml_data, str)--判断传进来的数据是什么类型？--后续需要字符串才能做操作的，所以这里先判断是不是字符串格式 # yml_data若是字符串则执行 if 语句左边的代码 直接返回yml_data # yml_data不是字符串--调用json.dumps(yml_data)模块转成字符串--ensure_ascii=False 参数是可以处理中文 # if else 语句写在一行是 三元运算--通过这一系列之后最终返回一个 新的变量yaml_data_str --它是一个字符串 yml_data_str = yml_data if isinstance(yml_data, str) else json.dumps(yml_data, ensure_ascii=False) # 打印查看 yaml_data_str # print(f'解析前：{yml_data_str}') # 用for循环去判断 字符串yml_data_str里面这种标识 "${" 格式出现的次数--加一个'_'下划线表示不需要用到这个变量，是一个占位符的意思 for _ in range(yml_data_str.count("${")): # if判断这个标识'${' 它包含在字符串yml_data_str里面--并且另一半它 '}' 也包含在字符串yml_data_str里面 if '${' in yml_data_str and '}' in yml_data_str: # 通过获取到 "${" 标识的起始位置--通过字符串 yml_data_str 的索引 index--获取它的索引的起始位置 strat_index = yml_data_str.index("${") # 获取结束位置 标识 "}"--再加一个参数 它的开头 strat_index end_index = yml_data_str.index("}", strat_index) # 拿到开始、结束位置后--通过字符串切片--起始位置、结束位置+1--为什么+1？--因为python中索引切片是左闭右开的一个规则 # 什么是左闭右开？--开始位置是包含在切片里面的，但是结束元素不包含在切片中，所以得+1 variable_data = yml_data_str[strat_index:end_index+1] # 使用正则表达式提取函数名和参数 # 导入re模块--调用re模块中的match方法--里面跟两个参数，第一个参数是正则表达式，第二个参数是要提取正则表达式的字符串 match = re.match(r'\$\{(\w+)\((.*?)\)\}', variable_data) # 判断一下有没有匹配到--匹配的对象是不是成功了--成功 if match: # 通过match.groups()去拿到函数名还有参数--定义两个变量去接收,第一个函数名func_name、第二个函数值func_params func_name, func_params = match.groups() # 先判断它存在--走if左边的代码--给它做一个切片；若参数值不存在，则返回一个空列表即可 # 参数值有一个或多个--所以需要做一个处理--参数值func_params通过逗号去做一个切片 # 最后再把值重新赋值给它自己 func_params = func_params.split(',') if func_params else [] # 使用面向对象反射getattr调用函数 # 引如类后直接 实例化类--第二个参数传的是一个函数名 func_name--函数调用 (*func_params)--通过星号把参数值func_params去解包传递给参数func_name extract_data = getattr(DebugTalk(), func_name)(*func_params) # print(f'提取到的结果:{extract_data}') # 使用正则表达式替换原始字符串中的变量引用为调用后的结果 # 使用正则表达式替换函数re.sub--第一个参数就是需要替换的哪个参数值，第二个参数是解析后得到的数据extract_data，第三个参数是原始解析前的yml_data_str yml_data_str = re.sub(re.escape(variable_data), str(extract_data), yml_data_str) # 还原数据，将其转换为字典类型 # 添加异常处理--像这种转换的最好是加一个异常处理 try: # 直接调用 son.loads(yml_data_str)--把字符串转换成字典 data = json.loads(yml_data_str) # json转码异常 except json.JSONDecodeError: # 返回原始数据yml_data_str--赋值给新变量 data data = yml_data_str return data # 写个方法 execute_test_cases--传一个参数 接口的信息--即写yaml文件信息 def execute_test_cases(self, api_info): """ 规范yaml接口信息，执行接口、提取结果以及断言操作 :param api_info: :return: """ # 先打印查看api_info信息 print(api_info) # 添加异常 try: # 处理baseInfo里面的数据 # 获取到接口的服务器地址--通过读取配置文件去获取--通过这个对象去调用 conf_host = self.conf.get_host('host') # 获取url--完整的url是通过 服务器地址 加上 接口信息api_info url = conf_host + api_info['baseInfo']['url'] # 接口名称 api_name = api_info['baseInfo']['api_name'] # 请求方式 method = api_info['baseInfo']['method'] # 请求头--通过get方法获取看里面有没有请求头--如果有的话就返回给变量headers，若没有，则传个默认空值None就行 # 判断请求头是否可选，使用get的话，当headers有的话就返回，没有时就返回None，不至于报错 headers = api_info['baseInfo'].get('headers', None) # 再进行一步处理--判断 headers 不为空 if headers is not None: # if isinstance(headers, str) 判断headers是什么类型？--如果是一个字符串str类型的话 就需要给它做一个解析 # self.parse_and_replace_variables(headers) 调用parse_and_replace_variables方法，把headers给传进来 # else headers 若不是字符串，直接给他返回headers # headers = 最后再把结果传回给它自己就行了 # eval() 调用一个函数 把解析后的数据 self.parse_and_replace_variables(headers) 转换为 字典类型 headers = eval(self.parse_and_replace_variables(headers)) if isinstance(headers, str) else headers # print(headers) # cookies 与 请求头一样 cookies = api_info['baseInfo'].get('cookies', None) if cookies is not None: cookies = eval(self.parse_and_replace_variables(cookies)) if isinstance(cookies, str) else cookies # print(cookies) # 处理testCase里面的数据 # 通过for循环--循环testcase--通过读取api_info--拿到最外层的数据testCase for testcase in api_info['testCase']: print(f'处理前：{testcase}') # 拿到之后，进行更近一步的处理--通过testcase.pop()去处理--先获取它第一组数据 case_name case_name = testcase.pop('case_name') # 通过变量引用处理断言结果 # 通过self.parse_and_replace_variables去断言解析的函数--通过for循环中testcase.get获取断言的关键词validation # 然后拿到validation后面的这组数据--再把断言的结果值给返回出去并赋值给变量val_result val_result = self.parse_and_replace_variables(testcase.get('validation')) # print(val_result) # 拿到断言结果，继续往下写--把testcase['validation']这个值更新成处理后的数据val_result testcase['validation'] = val_result # 同样是调用pop--然后去获取这个数据variables--最后把结果返回出去给variables validation = testcase.pop('validation') # print(validation, type(validation)) # print(testcase, type(testcase)) # 处理接口返回值提取部分 # 通过testcase.pop去删除，删除之前再把结果返回，即返回再删除--获取extract关键词结果 # --可以在跟一个参数，设置默认值，当login.yaml文件中有extract这个值的时候就返回，没有返回一个None，它就不会报错了 # extract = testcase.pop('extract', None) # print(extract) # 处理为 列表的情况 extract_list--要把每一种情况都考虑进去 # extract_list = testcase.pop('extract_list', None) # print(extract_list) # 把extract、extract_list 写在一行--看个人习惯，分开写或者一起都行 extract, extract_list = testcase.pop('extract', None), testcase.pop('extract_list', None) print(f'处理后：{testcase}') # 处理参数类型和请求参数 # 使用for循环--参数类型param_type、参数值param_value--它是一个字典直接通过testcase.items() 字典函数 for param_type, param_value in testcase.items(): # 拿到之后开始进一步操作 # print(f'类型：{param_type}, 参数值：{param_value}') # 先判断类型 param_type 在不在这三种其中之一--也就是说参数类型只能写这三种里面的一个 if param_type in ['params', 'data', 'json']: # 若是在的话则可以解析了--直接去调用解析的方法--把参数值param_value传递给它--最后再把结果返回出去赋值给变量request_params request_params = self.parse_and_replace_variables(param_value) # print(request_params) # 把testcase字典key值 参数类型更新为 通过解析之后的数据 request_params testcase[param_type] = request_params print('处理之后：', testcase) # 文件上传处理 files = testcase.pop('files', None) if files: for fk, fv in files.items(): files = {fk: open(fv, mode='rb')} # 通过刚刚创建的实例化对象self.send_request去调用执行接口请求的方法execute_api_request()--里面的参数需要一一对应 # **kwargs 未知数量传参————直接把 **testcase 传给它 response = self.send_request.execute_api_request(api_name=api_name, url=url, method=method, header=headers, case_name=case_name, cookie=cookies, file=files, **testcase) # 获取状态码和接口返回结果的text文本格式 status_code, response_text = response.status_code, response.text print(response_text) # 处理接口返回值提取 # 判断这个值extract不等于None的话 if extract is not None: # 就调用封装的方法extract_data--传递--第一个参数extract————第二个参数response self.extract_data(extract, response_text) # 判断这个值extract_list不等于None的话 if extract_list is not None: # 调用封装的方法extract_data_list--传递--第一个参数extract_list————第二个参数response self.extract_data_list(extract_list, response_text) # 处理接口断言 self.asserts.assert_result(validation, response.json(), status_code) except Exception as e: # 因暂时未写日志模块，所以这里先打印出来 # {str(traceback.format_exc())}--当出现异常时，会打印出比较详细的信息 print(f'出现未知异常：--{str(traceback.format_exc())}') # 这里出现异常时，需手动抛出异常--在生成报告时，这里若没有抛出这个异常的话，在测试出现失败时，还是会统计为成功的 raise e # 创建一个方法 extract_data 提取接口的返回值--接收两个参数，testcase_extract就是yaml文件中的token: $.token————response_text 接口返回信息，文本格式 @classmethod def extract_data(cls, testcase_extract, response_text): """ 提取单个参数，提取接口的返回参数，支持正则表达式提取和json提取器 :param testcase_extract: (dict)yaml文件中的extract值，例如：{‘token’:'$.token'} :param response_text: （str）接口的实际返回值 :return: """ # 先打印一下表达式 {‘token’:'$.token'} # print(testcase_extract) extract_data = None try: # 使用for循环————因为这个值token: $.token是一个字典类型，要分别去拿到要提取变量的名称token，还有后面拿到表达式$.token for key, value in testcase_extract.items(): # any() 函数是 当里面的元素都为真True的情况下，就返回True————则if通过，才会执行下面的语句————这里其实是一个生成器表达式 # 使用for循环里面的列表————正则表达式（贪婪匹配、非贪婪匹配） # '(.*?)'：只是匹配0次或多次； '(.+?)'：只是匹配1次或多次； # r'(\d+)'、r'(\d*)'：加 r 是防止被转义；\d 是获取数字；+ 加号是获取至少1次或多次；* 星号是至少0次 if any(pat in value for pat in ['(.*?)', '(.+?)', r'(\d+)', r'(\d*)']): # 使用正则表达式的模块调用search函数去全局的搜索--第一个参数是它的正则表达式value，第二个是从接口的返回信息中去提取response_text ext_list = re.search(value, response_text) # 把数据存储下来，存到字典中--对值value进行一个判断--判断提取到的数据是字符串还是整数类型 # 先去判断 if r'(\d+)' in value 有没有这个值，有的话把它转成整数类型的 int(ext_list.group(1)) # 若不是 (\d+) 则直接执行 else 后面的语句 ext_list.group(1) extract_data = {key: int(ext_list.group(1)) if r'(\d+)' in value else ext_list.group(1)} # print(f'提取到的结果：{extract_data}') # 判断有没有 $ 符号 elif '$' in value: # 引入模块 import jsonpath --调用jsonpath()去提取--因为json提取需要json格式，而response_text是字符串类型的 # 使用json.loads(response_text)转换成字典类型，它才能提取--第二个值value--它最外层是列表，所以需要索引[0]取值 extract_json = jsonpath.jsonpath(json.loads(response_text), value)[0] # 拿到接口返回值token print(extract_json) # 先判断提取的结果是否存在--若存在，则定义一个字典存储起来；若不存在，则直接提示打印一句话 extract_data = {key: extract_json} if extract_json else {key: "未提取到数据，请检查接口返回信息或表达式！"} # 提取到的结果 print(extract_data) # 判断extract_data是否存在 if extract_data: # 引入写入方法 write_yaml()--若存在，则调用方法--把结果字典类型的extract_data给存进去 write_yaml(extract_data) except re.error: print('正则表达式解析错误，请检查yaml文件extract表达式是否正确！') except json.JSONDecodeError: print('JSON解析错误，请检查yaml文件extract表达式是否正确！') @classmethod def extract_data_list(cls, testcase_extract_list, response_text): """ 提取多个参数，提取接口的返回参数，支持正则表达式提取和json提取器 :param testcase_extract_list: (dict)yaml文件中的extract_list值，例如：{‘token’:'$.token'} :param response_text: （str）接口的实际返回值 :return: """ extract_data = None try: # 跟上面的方法一样，先去循环拿到key值、value值 for key, value in testcase_extract_list.items(): if any(pat in value for pat in ['(.*?)', '(.+?)', r'(\d+)', r'(\d*)']): # 使用正则表达式的模块调用findall函数--传参还是一样的-- re.S --re模块的一个选项，表示在模式中匹配任何字符，包括换行符 ext_list = re.findall(value, response_text, re.S) print(ext_list) # 判断提取的结果对不对 if ext_list: # 存储起来 extract_data = {key: ext_list} print(extract_data) # json提取器 elif "$" in value: # 这里是提取多个，是一个列表，所以不需要通过索引[0]去取值 extract_json = jsonpath.jsonpath(json.loads(response_text), value) print(extract_json) # 判断提取的这个值是否存在 if extract_json: extract_data = {key: extract_json} else: extract_data= {key: '未提取到数据，请检查接口返回信息或表达式！'} # 判断extract_data是否存在 if extract_data: # 写入方法 write_yaml(extract_data) except re.error: print('正则表达式解析错误，请检查yaml文件extract表达式是否正确！') except json.JSONDecodeError: print('JSON解析错误，请检查yaml文件extract表达式是否正确！') # 测试调试查看 if __name__ == '__main__': # 先引进读取方法 read_yaml--传如一个它的相对路径--赋值给新变量data--[0]通过索引去列表值第一个 api_info = read_yaml('.././datas/login.yaml')[0] # 实例化类 RequestsBase()--并赋值给一个变量对象 req req = RequestsBase() # 通过类对象去调用parse_and_replace_variables(data) 这个解析的方法--把读取到的 data 这个yaml数据传给它 # res = req.parse_and_replace_variables(data) # print(f'解析后：{res}') # 通过这个对象req去调用刚刚封装的方法execute_test_cases--把读取到yaml文件的数据api_info传给它 req.execute_test_cases(api_info)文件上传就这么简单，现在先不写它的执行文件，因为没有这个文件上传接口，若以后有遇到的话，可以通过这种方式去写；需要注意的是“权限 rb”必须要以“二进制”模式打开（因为在计算机中所有的数据，包括“文本、图像、音频视频”等最终都是以“二进制”来存储处理的）；
- 通过testcase 调用pop 函数，如果这个 yaml 文件里面有此“files”关键词的话就删除并返回，要是没有的话就返回一个默认 None 值；
- if 判断“files”关键词，如果不等于None 则进行下一步处理；
- 写个 for 循环 入参““file: ./datas/login.yaml””的参数名（file）和参数值（./datas/login.yaml），通过files.items()方法以字典格式分别拿到参数名、参数值（需要上传的目标文件），拿到之后再进一步操作；
- 假如说拿到之后，给它定义了一个字典“{}”，字典的 key 值就等于参数名 fk，value 值（value 是要上传的目标文件，得先使用 open() 方法打开之后再上传，给它发送到 request 模块，去发起一个上传文件的接口请求）,以二进制的模式打开 fv 这个文件，最后把结果给返回出去；
文件上传处理会判断如果 yaml 文件里面有“files”关键词的话，会进行处理，先以二进制的模式打开要上传的文件，然后把处理后的一个字典（键值对）给传递出去；最后发起接口请求的时候以之前所约定的格式来处理；
# 文件上传处理 files = testcase.pop('files', None) if files: for fk, fv in files.items(): files = {fk: open(fv, mode='rb')}优化状态码断言
假如把断言状态码写成了字符串格式，则需要进一步处理状态码断言结果；
- baseInfo: api_name: 获取物料信息 url: /api/order/customer/orderPlan/getMaterial method: get headers: ${get_headers(data)} cookies: ${get_extract_data(Cookie)} testCase: - case_name: 获取物料信息 validation: - code: '200' - eq: {'message':'操作成功'} extract_list: materIds: $.material[*]修改项目根目录 unit_tools 软件包下“assertion_utils.py”文件内容，增加一个 if 判断，判断断言状态码标识，先判断它如果不是一个整数类型，调用“isinstance”判断数据类型函数来判断“expected_result”期望结果不是整数类型的话，就直接使用 int方法把 expected_result 预期结果强制转换成整数类型，然后把转化之后的数据再传给它自己；
# -*- coding:utf-8 -*- # 引入内置模块--类型检测工具--指定类型 from typing import Callable,Any # 引入自定义异常 # from exception_utils.exception import AssertTypeError from unit_tools.exception_utils.exception import AssertTypeError import jsonpath import operator # 创建一个断言类 Assertions--里面有多种断言模式 class Assertions: """ 接口断言模式封装 1、状态码断言 2、包含模式断言 3、相等断言 4、不相等断言 5、数据库断言 """ # 封装成一个类方法 @classmethod--说明这个方法不需要访问实例属性 @classmethod # 定义一个方法status_code_assert--跟上两个参数 def status_code_assert(cls, expected_result, status_code): """ 接口的响应状态码断言 :param expected_result: yaml文件code模式中的预期状态码 :param status_code: 接口实际返回的状态码 :return: """ # 断言状态码标识，0 表示成功，其他表示失败 failure_count = 0 # 先判断它如果不是一个整数类型--使用isinstance判断数据类型函数来判断expected_result不是整数类型 if not isinstance(expected_result, int): # 直接调用int方法给expected_result预期结果转换成整数类型，然后把转化之后的数据再传给它自己 expected_result = int(expected_result) # 直接判断 预期结果 等于 接口的实际返回状态码 if expected_result == status_code: print(f'状态码断言成功：接口实际返回状态码 {status_code} == {expected_result}') else: print(f'状态码断言失败：接口实际返回状态码 {status_code} == {expected_result}') # 标识加1--加1之后就不等于0了，表示失败 failure_count += 1 # 最后把失败统计的标识返回出去 return failure_count @classmethod # 包含模式断言 def contain_assert(cls, expected_result, response): """ 字符串包含模式，断言预期结果字符串是否包含在接口的实际响应返回信息中 :param expected_result: yaml文件中的预期结果 :param response: 接口的实际返回值 :return: """ failure_count = 0 # 调用字典中的items()分别拿到key值、value值 for assert_key, assert_value in expected_result.items(): # print(f'key值：{assert_key} -- value值：{assert_value}') # 通过调用jsonpath.jsonpath()方法去接口的实际响应结果response中 根据表达式 $.. 去提取 response_list = jsonpath.jsonpath(response, f'$..{assert_key}') # print(response_list) # 判断提取到的结果存不存在--并且是不是字符串类型 if response_list and isinstance(response_list[0], str): # 如果是字符串类型的话，则重新组成一个字符串--把list数据转成字符串 response_str = ''.join(response_list) # print(response_str) success_message = f'包含模式断言成功：预期结果【{assert_value}】存在实际结果【{response_str}】中' failure_message = f'包含模式断言失败：预期结果【{assert_value}】未存在，没有在实际结果【{response_str}】中找到' # 判断assert_value是不是包含在response_str里面 if assert_value in response_str: print(success_message) else: failure_count += 1 print(failure_message) return failure_count @classmethod def equal_assert(cls, expected_result, response): """ 相等断言，根据yaml里面的validation关键词下面的eq模式数据去跟接口实际响应信息对比 :param expected_result: （dict）yaml里面的eq值 :param response: （dict）接口实际响应结果 :return: """ failure_count = 0 if isinstance(response, dict) and isinstance(expected_result, dict): # print(f'yaml的预期结果：{expected_result}') # print(f'接口的实际结果：{response}') # 找出实际结果与预期结果共同的key值 common_key = list(expected_result.keys() & response.keys()) if common_key: common_key = common_key[0] # print(common_key) # 根据相同的key值去实际结果中获取，并重新生成一个实际结果的字典 new_actual_result = {common_key: response[common_key]} # print(new_actual_result) # 调用operator.eq()方法 eq_assert = operator.eq(new_actual_result, expected_result) if eq_assert: print(f'相等断言成功：接口实际结果 {new_actual_result} == 预期结果：{expected_result}') else: failure_count += 1 print(f'相等断言失败：接口实际结果 {new_actual_result} != 预期结果：{expected_result}') else: failure_count += 1 print('相等断言失败：请检查yaml文件eq模式的预期结果或接口返回值是否正确！') return failure_count @classmethod def not_equal_assert(cls, expected_result, response): """ 不相等断言，根据yaml里面的validation关键词下面的ne模式数据去跟接口实际响应信息对比 :param expected_result: （dict）yaml里面的ne值 :param response: （dict）接口实际响应结果 :return: """ failure_count = 0 if isinstance(response, dict) and isinstance(expected_result, dict): # print(f'yaml的预期结果：{expected_result}') # print(f'接口的实际结果：{response}') # 找出实际结果与预期结果共同的key值 common_key = list(expected_result.keys() & response.keys()) if common_key: common_key = common_key[0] # print(common_key) # 根据相同的key值去实际结果中获取，并重新生成一个实际结果的字典 new_actual_result = {common_key: response[common_key]} # print(new_actual_result) # 调用operator.ne()方法 eq_assert = operator.ne(new_actual_result, expected_result) if eq_assert: print(f'不相等断言成功：接口实际结果 {new_actual_result} != 预期结果：{expected_result}') else: failure_count += 1 print(f'不相等断言失败：接口实际结果 {new_actual_result} == 预期结果：{expected_result}') else: failure_count += 1 print('不相等断言失败：请检查yaml文件ne模式的预期结果或接口返回值是否正确！') return failure_count @classmethod # 定义一个方法assert_result 用于管理多种断言模式 def assert_result(cls, expected_result, response, status_code): """ 断言主函数，通过all_flag标记，如all_flag == 0 表示测试成功，否则为失败 :param expected_result: （list）yaml文件validation关键词下面的预期结果 :param response: (dict)接口的实际响应信息 :param status_code: 接口的实际响应状态码 :return: """ all_flag = 0 # 通过字典映射的关系去管理方法 assert_methods = { 'code': cls.status_code_assert, 'contain': cls.contain_assert, 'eq': cls.equal_assert, 'ne': cls.not_equal_assert } try: # 先打印查看一下预期结果是什么类型 # print(f'打印结果：{expected_result}', '打印类型：', type(expected_result)) print(f'打印结果：{expected_result}, 打印类型：', type(expected_result)) # 通过for循环 拿到断言模式 for yq in expected_result: # print(yq) # 先拿到 断言模式assert_mode，预期结果值assert_value--通过字典items()函数获取到每一个值 for assert_mode, assert_value in yq.items(): # print(f'断言模式：{assert_mode}--预期值：{assert_value}') # 通过assert_methods.get(assert_mode)它的字典去读取对应的断言方法 # 表示assert_method是一个接收两个参数，类型为Any表示可以是任意类型，并返回整数的可调用对象 assert_method:Callable[[Any, Any], int] = assert_methods.get(assert_mode) # 判断获取到的值存在 if assert_method: # 调用对应的断言方法，传递适当的参数 if assert_mode == 'code': # 返回一下标识 flag flag = assert_method(assert_value, status_code) else: flag = assert_method(assert_value, response) all_flag += flag else: print(f'不支持{assert_mode}该断言模式') # 手动抛出异常 raise AssertTypeError(f'不支持{assert_mode}该断言模式') except Exception as exceptions: # print(exceptions) # 抛出异常 raise exceptions # 通过assert关键词去断言 标识all_flag 等于0即测试成功，不等于0测试失败 assert all_flag == 0, '测试失败！' print('测试成功！')未完待续。。。
