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签到天数: 1048 天 连续签到: 1 天 [LV.10]测试总司令
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本文以笔者当前使用的自动化测试项目为例,浅谈分层设计的思路,不涉及到具体的代码细节和某个框架的实现原理,重点关注在分层前后的使用对比,可能会以一些伪代码为例来说明举例。
接口测试三要素:
·参数构造
· 发起请求,获取响应
· 校验结果
一、原始状态
当我们的用例没有进行分层设计的时候,只能算是一个“苗条式”的脚本。以一个后台创建商品活动的场景为例,大概流程是这样的(默认已经是登录状态下):
创建商品-创建分类-创建优惠券-创建活动
要进行接口测试的话,按照接口测试的三要素来进行,具体的效果如下:
- 1、参数构造
- createCommodityParams = {
- "input": {
- "title": "活动商品",
- "subtitle": "",
- "brand": "",
- "categoryLevel1Code": "12",
- "categoryLevel2Code": "1312",
- "categoryLevel3Code": "131211",
- "detail": [
- {
- "uri": "ecommerce/1118d9.jpg",
- "type": 0
- }
- ],
- "installInfo": {
- "installType": 1,
- "installFee": null
- },
- "pictureList": [
- {
- "uri": "ecommerce/222.jpg",
- "main": true
- }
- ],
- "postageInfo": {
- "postageType": 2,
- "postageFee": 1,
- "postageId": null
- },
- "sellerDefinedCode": "",
- "publish": 1,
- "skuList": [
- {
- "skuCode": "",
- "externalSkuCode": "",
- "price": 1,
- "retailPrice": 6,
- "stock": 100,
- "weight": 0,
- "suggestPrice": 0,
- "skuAttrValueList": [
- {
- "attrCode": "COLOR",
- "attrName": "颜色",
- "attrValue": "绿色",
- "attrValueId": "1001"
- }
- ]
- }
- ],
- "jumpSwitch":false,
- "recommendCommodityCodeList": [],
- "recommendFittingCodeList": [],
- "mallCode": "8h4xxx"
- }
- }
- createCategoryParams = {......}
- createCouponParams = {......}
- createPublicityParams = {......}
- publishCommodityParams = {......}
- publishPublicityParams = {......}
- createCommodityParams["input"]["title"] = "autoTest" + str(time.time())
- createCommodityParams["input"]["mallCode"] = self.mallCode
- createCommodityParams["input"]["skuList"][0]["price"] = random.randint(1,10)
- createCategoryParams["input"]["categoryName"] = "autoTestCategory" + str(time.time())
- createCouponParams。。。
- createPublicityParams。。。
- publishCommodityParams。。。
- publishPublicityParams。。。
- # 2、发起请求,获取响应
- # 创建商品并获取商品code
- createCommodityRes = api.getUrl("testApi.create.commodity").post.params(createCommodityParams)
- commodityCode = createCommodityRes["commodityCode"]
- # 创建分类并获取分类code
- createCategoryRes = api.getUrl("testApi.create.category").post.params(createCategoryParams)
- categoryCode = createCategoryRes["categoryCode"]
- # 创建优惠券并获取优惠券code
- createCouponRes = api.getUrl("testApi.create.coupon").post.params(createCouponParams)
- couponCode = createCouponRes["couponCode"]
- # 创建活动并关联商品,绑定优惠券,设置分类
- createPublicityParams["input"]["commodityCode"] = commodityCode
- createPublicityParams["input"]["categoryCode"] = categoryCode
- createPublicityParams["input"]["couponCode"] = couponCode
- createPublicityRes = api.getUrl("testApi.create.publicity").post.params(createPublicityParams)
- # 结果校验(断言)
- assert.equal(createPublicityRes["code"], 0)
- assert.equal(createPublicityRes["publicityName"], createPublicityParams["publicityName"])
- 。。。
复制代码 按照上面的写法,对于单个脚本的调式来说或许可以,但是一旦用例的数量和复杂程度积累起来后,其维护成本将是巨大的,或者可以说不具备可维护性。
弊端说明:
·可读性差,所有的处理都放在一起,代码量大,不简洁直观
· 灵活性差,参数写死在脚本,适用用例范围小
· 复用性差,如果其他用例需要同样或类似的步骤,需要重新写一份
· 维护性差,如果接口有任何改动,那么所有涉及到此接口的脚本都需要一一修改
例如:随着用例场景的增加,就可能会出现下面这种情况。
按照原始的模式,我们就需要些3个脚本文件分别来描述着3个场景,并且创建商品_API、创建分类_API、创建优惠券_API在场景1,2,3中均出现了;上架商品_API在场景2,3中均出现。由此我们完全可以预见到,当几百上千的用例场景出现后,这种形式是没有维护性可言的。
二、进化历程
因此我们依照着痛点,以最开始的原始状态为例,对用例进行分层改造,来看看进化后的状态。
1、API 定义层
我们编程的时候会将一些重复的代码进行封装使用,那么这里依然可以借用这种思想,我们将 API 的定义单独抽离,单独定义。
我们期望的效果是这样的:
提前将API的定义放在一层,供用例场景引用,这样当接口有任何修改时,我们只需要修改API definition层即可。
实例演示
对应着上面的demo,我们就是需要做如下抽离:
- class APIDefinition:'''创建商品API定义 createCommodityParams: 创建商品接口入参 return:创建商品接口响应结果 ''' def createCommodityRequest(createCommodityParams): return api.getUrl("testApi.create.commodity").post.params(createCommodityParams)
复制代码- '''
- 创建分类API定义
- createCategoryParams: 创建分类接口入参
- return:创建分类接口响应结果
- '''
- def createCategoryRequest(createCategoryParams)
- return api.getUrl("testApi.create.category").post.params(createCategoryParams)
- # 创建优惠券接口定义
- def createCouponRequest(createCouponParams)
- return api.getUrl("testApi.create.coupon").post.params(createCouponParams)
- # 创建活动接口定义
- def createPublicityRequest(createPublicityParams)
- return api.getUrl("testApi.create.publicity").post.params(createPublicityParams)
- # ...其余省略
复制代码 2、Service 层
上面我们已经将接口的定义抽离出来,解决了 API 重复定义的问题,但是再继续分析会发现有一个问题依然没有解决,就是场景的复用性.
再看刚才的图:
3个场景中都有重复的步骤,类似创建商品、创建分类、创建优惠券这些,并且这些步骤都是一个个API的组合,一个步骤对应一个API,在各个步骤之间还会有数据的处理与传递,为了解决这些问题,将对场景再次做抽离,这里我称之为 service层。
这一层之所以叫做?service(服务)层,是因为它的作用是用来提供测试用例所需要的各种“服务”,好比参数构建、接口请求、数据处理、测试步骤。
用下图先来看分层的目标:
我们希望将常用的测试场景步骤封装至service层中,供用例场景调用,增加复用性,也可以理解为测试用例的前置处理;
但是这里还是有一点小问题,就是service层的东西太多太杂,有些场景步骤可能只适用于我当前的项目用例,在实际的工作中,各个系统间是相互依赖的,前台APP的测试很大可能就依赖后台创建作为前置条件
好比我在APP端只要商品和分类,可能只想创建商品和分类,并不想创建优惠券,这个时候service层就没有适用的场景步骤供调用,那么我就需要根据自己的需要重新封装;可是对于很多单接口的前置数据处理又是一致的,比如:
- ["input"]["title"] = "autoTest" + str(time.time())
- createCommodityParams["input"]["mallCode"] = self.mallCode
- createCommodityParams["input"]["skuList"][0]["price"] = random.randint(1,10)
- createCategoryParams["input"]["categoryName"] = "autoTestCategory" + str(time.time())
- createCouponParams。。。
- createPublicityParams。。。
- publishCommodityParams。。。
- publishPublicityParams。。。
复制代码 重新封装的话还要再处理这一步,就有点麻烦且不符合我们的复用性设计了,因此我们对service层再细化为3层,分别为:
apiObject:
单接口的预处理层,这一层主要作用是单接口入参的构造,接口的请求与响应值返回
每个接口请求不依赖与业务步骤,都是单接口的请求;
此外一些简单固定的入参构建也直接放在这里处理,比如随机的商品名,title等,和具体业务流程无关,针对所有调用此接口的场景均适用。
caseService:
多接口的预处理层,这一层主要是??测试步骤(teststep)??或场景的有序集合。
用例所需要的步骤,通过每一个请求进行组合,每一个步骤都对应着一个API请求,这些步骤会组成一个个场景,各个场景之间可以互相调用组成新的场景,以适应不同的测试用例需求。
场景封装好以后可以供不同的测试用例调用,除了当前项目的用例,其他业务线需要的话也可从此??caseService??中选择调用,提高复用性的同时也避免了用例相互依赖的问题。
util:
这一层主要放置针对当前业务的接口需要处理的数据。
在实际编写测试步骤时,可能部分接口的参数是通过其他接口获取后经过处理才可以使用,或是修改数据格式,或是修改字段名称,亦或是某些 value 的加解密处理等。
细化分层后,各层的职责便更加清晰明确,具体如下图:
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