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怎么用程序代碼提高自動化測試的穩(wěn)定性和可維護性

電子設計 ? 2018-10-17 09:38 ? 次閱讀
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談到穩(wěn)定性,不得不說的就是“出錯重試”機制了,在自動化測試中,由于環(huán)境一般都是測試環(huán)境,經(jīng)常會有各種各種的抽風情況影響測試結(jié)果,這樣就為測試的穩(wěn)定性帶來了挑戰(zhàn),畢竟誰也不想自己的腳本一天到晚的出各種未知問題,而往往這種環(huán)境的抽風(通常是前端頁面的響應速度和后端接口的響應速度)帶來的影響是暫時的,可能上一秒失敗了,下一秒你再執(zhí)行又好了,在這種情況下,如果你有一個出錯重試機制,起碼可以在這種暫時性的影響下讓你的腳本安然無恙,下面我們具體的說一下做法。

什么是裝飾器?

因為我們的做法依賴裝飾器,所以在去做之前,先簡單介紹一下裝飾器。

裝飾器,表現(xiàn)形式為,在方法(或者類)的上面加上@xxx這樣的語句,假如我們已經(jīng)實現(xiàn)了一個裝飾器名叫retry,那么我們想用它就這么用:

@retry
def test_login():
print("test")
error = 1/0

如果retry實現(xiàn)了出錯再次重試(稍后再說如何實現(xiàn)),那么這么使用的話,就會讓test_login這個case在執(zhí)行出錯的時候再次執(zhí)行。

很神奇,讓我們來看看實現(xiàn)retry的代碼:

def retry(func):
def warp():
for time in range(3):
try:
func()
except:
pass
return warp

就結(jié)果而言,執(zhí)行以下代碼:

@retry
def test_login():
print("test")
error = 1/0

test_login()

和執(zhí)行:

retry(test_login)()

是等價的,由此我們可以看出,裝飾器其實本質(zhì)上就是一個函數(shù),這個函數(shù)接收其他函數(shù)(或者類)作為參數(shù),通過對這個函數(shù)(或者類)的調(diào)用或者修改,完成不更改原始函數(shù)而修改該函數(shù)的功能。

在這里還有一個知識點,你有沒有想過,在retry內(nèi)部的函數(shù)warp(),是怎么拿到func這個參數(shù)來執(zhí)行的?執(zhí)行retry函數(shù)return的是warp這個函數(shù),而warp并沒有接受func這個傳參啊。

這就是python里的閉包的概念,閉包就是指運行時自帶上下文的函數(shù),比如這里的warp這個函數(shù),他運行的時候自帶了上層函數(shù)retry傳給他的func這個函數(shù),所以才可以在運行時對func進行處理和輸出。

了解了裝飾器和閉包,那么下面就很容易做到對測試用例的出錯重試機制了。

編寫一個出錯重試裝飾器

現(xiàn)在,我們來嘗試自己編寫一個用于測試用例的出錯重試裝飾器,代碼如下:

def retry(times=3,wait_time=10):
def warp_func(func):
def fild_retry(*args,**kwargs):
for time in range(times):
try:
func(*args,**kwargs)
return
except:
time.sleep(wait_time)
return fild_retry
return warp_func

這個裝飾器可以通過傳入重試次數(shù)(times)和重試等待時間(wait_time),對待測用例實行重試機制。

pytest里的出錯重試機制實現(xiàn)

在測試框架pytest里,已經(jīng)實現(xiàn)了有關(guān)出錯重試的策略,我們首先需要安裝一個此類的插件,在cmd內(nèi)執(zhí)行以下命令安裝:

pip install pytest-rerunfailures

如果你需要將此機制應用到所有的用例上,那么請在執(zhí)行的時候使用如下命令(reruns是重試次數(shù)):

pytest --reruns 5

來執(zhí)行你的用例;

如果你期望加上出錯重試的等待時間,請使用如下命令(reruns-delay是等待時間):

pytest --reruns 5 --reruns-delay 1

來執(zhí)行你的用例;

如果你只想對某幾個測試用例應用重試策略,你可以使用裝飾器:

@pytest.mark.flaky(reruns=5, reruns_delay=2)

例如:

@pytest.mark.flaky(reruns=5, reruns_delay=2)
def test_example():
import random
assert random.choice([True, False])

Allure里的測試用例分層

剛剛我們實現(xiàn)了用例的出錯重試機制,但是這僅僅解決了腳本在不穩(wěn)定環(huán)境下的穩(wěn)定性;如果還想要腳本變得更加容易維護,除了傳統(tǒng)的po模式使用例和元素分離之外,我們還可以引入測試用例分層機制。

為什么要采用分層機制?

傳統(tǒng)的po模式,僅僅實現(xiàn)了用例和元素分離,這一定層面上保障了用例的可維護性,起碼不必頭疼于元素的變更會讓用例到處失效;但是這還不夠,例如,現(xiàn)在有三個case,他們都包含了以下步驟:登錄、打開工作臺、進入個人中心;那么如果不做分層,這三個用例會把這三個步驟都寫一遍,如果某天頁面的變動導致其中一個步驟需要更改,那么你不得不去每個用例里去更新那個步驟。

而如果,我們把用例當做是堆積木,登錄、打開工作臺、進入個人中心這三個步驟都只是個積木,那么我們寫用例的時候,只需要在用到這個步驟時,把積木搭上去;如果某一天,其中一個積木的步驟有變動,那么只需要去更改這個積木的內(nèi)容,而無需在每個使用了這個積木的用例里去改動。

這大大增強了用例的復用性和可維護性,這就是采用分層機制的原因,下面,我會就allure里的分層機制做介紹來討論具體如何實現(xiàn)。

allure的裝飾器@step

在allure里,我們可以通過裝飾器@step完成分層機制,具體的,當你用@step裝飾一個方法時,當你在用例里執(zhí)行這個方法,會在報告里,表現(xiàn)出這個被裝飾方法;而@step支持嵌套結(jié)構(gòu),這就意味著,你可以像搭積木一樣去搭你的步驟,而他們都會一一在報告里被展示。

下面直接用allure的官方示例作做舉例:

import allure
import pytest

from .steps import imported_step


@allure.step
def passing_step():
pass


@allure.step
def step_with_nested_steps():
nested_step()


@allure.step
def nested_step():
nested_step_with_arguments(1, 'abc')


@allure.step
def nested_step_with_arguments(arg1, arg2):
pass


def test_with_imported_step():
passing_step()
imported_step()


def test_with_nested_steps():
passing_step()
step_with_nested_steps()

運行這個case后,報告是這樣的:

可以看到,

test_with_nested_steps由passing_step()和step_with_nested_steps()這兩個方法組成;

而step_with_nested_steps()又由nested_step()組成;

nested_step()又由nested_step_with_arguments(1, ‘a(chǎn)bc’)組成;

這樣就像搭積木一樣,組成了測試用例;而在報告里,也層級分明的標識了步驟的嵌套結(jié)構(gòu)。

這樣,我們就可以通過一個又一個@step裝飾的方法,組成測試用例;同時報告里也會支持層級顯示;從而完成我們的分層機制。

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