自动化测试PO模式/日志/allure/持续集成

V4版本的缺点

1. 元素定位信息, 如果页面元素过多, 不方便维护
2. 如果输入前没有做过清除操作, 代码的健壮性不够好

V5版本(PO模式的优化)

1. 元素定位: 针对元素定位, 没有使用显示等待
2. 代码的健壮性不够

V6版本(PO模式的深入封装)

1. 针对元素定位封装到操作基类当中, 且是通过显示等待来进行元素定位
2. 针对元素输入之前做了清除的操作, 封装在操作层的基类当中

什么是数据驱动

数据驱动: 是以数据来驱动整个测试用例的执行, 也就是测试数据决定测试结果

1. 数据驱动的特点

• 数据驱动本身不是一个工业级标准概念, 因此在不同的公司都会有不同的解释
• 可以把数据驱动理解为一种模式或一种思想
• 数据驱动技术可以将用户把关注点放在对测试数据的构建和维护上, 而不是直接维护脚本, 可以利用同样的过程对不同的数据输入进行测试
• 数据驱动的实现要依赖参数化技术

2. 传入数据的方式(测试数据的来源)

• 直接定义在测试脚本中(简单直观, 但代码和数据未实现真正的分离, 不方便后期的维护)
• 从文件中读取数据, 如JSON, excel, xml, txt等格式文件
• 从数据库中读取数据
• 直接调用接口获取数据来源
• 本地封装一些生成数据的方法

日志是用于记录系统运行时的信息, 对一个事件的记录, 也称为log

1. 日志的作用

• 调试程序
• 了解系统程序的运行情况, 是否正常
• 系统程序运行故障分析与问题定位
• 用来做用户行为的分析和数据统计

2. 日志的级别

• 调试级别 DEBUG 记录一些代码调试的信息
• 信息级别 INFO 记录一些正常操作信息
• 警告级别 Warring 记录一些警告日志信息, 但不会影响系统功能及正常运行
• 错误级别 Error 记录的是系统运行时的错误信息, 说明系统的某些功能不能正常运行
• 严重错误级别 Critical 记录系统运行时的严重错误信息, 有可能导致整个系统不能正常运行

3. logging模块

1. logging的基本使用方法

• 通过logging模块来输出日志信息
  • 使用前需导入logging模块
  • 使用方法: logging.debug(“这是一条调试级别的日志”)
  • 注意点: logging模块默认级别是warring级别, 默认输出格式: “级别:root:日志信息”
  • 如果设置了对应级别, 那么会输出大于或等于对应级别的日志信息

2. loging日志级别的设置

• 日志级别的设置: logging.basicConfig(level &＃61; logging.DEBUG)
• 日志级别的选择:
  • 开发和测试环境: 可以试用DEBUG和INFO级别的都可以
  • 生产环境: 建议使用WARRING或者ERROR

3. logging日志格式的设置

• 日志格式的设置: logging.basicConfig(format - fmt) # fmt表示的是日志格式字符串

4. 将日志输出到文件

• 将日志输出到文件
  logging.basicConfig(filename &＃61; ‘log/a.log’) # 日志文件保存的目录必须手动创建
  如果将日志输出到文档中, 控制台就不会打印相应的信息

5. logging的四大组件的介绍

• 日志器logger: 是程序的入口, 主要用来记录日志信息
• 处理器handdler: 决定了日志的输出目的地
• 格式器formatter: 决定了日志的输出格式
• 过滤器filter: 决定哪些日志信息被输出, 哪些被丢弃
  总结: 日志器是程序的入口, 最终通过处理器来决定日志器该往哪里输出日志信息

logger类

• 创建日志器: logger &＃61; logging,grtLogger() 或者 logger &＃61; logging.getLogger(“myLogger”)
  • 如果创建的日志器不带参数, 默认的日志名是root
  • 如果创建的日志器带了参数, 日志名称为对应的参数名
  • 如果创建的日志器名称相同, 实际上, 这两个日志器使用的是同一个名称
  • 日志器的常用方法
    • 输出日志信息: logger.debug(msg)
      logger.info(msg)
      logger.warring(msg)
    • 设置日志的级别: logger.setLever(logging.INFO)
    • 添加处理器: logger.addHandler(handler)

handler类

• 处理器的作用: 决定日志输出到目的地
• 常用处理器类:
  • logging.StreamHandler 将日志信息输出的控制台
  • logging.handlers.TimedRotatingFileHandler 将日志信息输出到文件, 并坚持按时间来切割
• 处理器类常数的方法
  • 设置日志的级别 handler.setLevel()
  • 在处理器当中添加格式器 handler.setFormatter()
• logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename, when&＃61;‘H’, interval&＃61;1, backupCount&＃61;3)
  • filename表示的是文件输出名
  • when表示的是切割的时间类型
  • interval表示的是切割的时间间隔
  • backupCount 表示的是备份文件数

formatter类

• 格式化器的作用: 用来格式化日志信息格式
• 创建格式化器
  • formatter &＃61; logging.formatter(fmt&＃61;fmt) #fmt表示的是格式化字符串

logging的使用步骤

例: 将日志同时输出到控制台和文件(以时间来切割)

1. 导包
   import logging.logging.handlers
2. 创建日志器
   logger &＃61; logging.getLogger()
3. 设置日志器的级别
   logger.setLevel(logging.INFO)
4. 创建处理器
   sf &＃61; logging.StreamHandler()
   hf &＃61; logging.handlers.TimeRotatingFileHandler(“a.log”, when&＃61;‘midnight’, interval &＃61; 1, backupCount &＃61; 7)
5. 设置级别
   sf.setLevel(logging.INFO)
   hf.setLevel(logging.INFO)
6. 创建格式器
   fmt &＃61; ‘%(asctime)s%(levelname)s[%(name)s][%(filename)s(% (funcName)s:%(lineno)d)]-%(message)s’
   formatter &＃61; logging.Formatter(fmt&＃61;fmt)
7. 在处理器中添加格式器
   sf.setFormatter(formatter)
   hf.setFormatter(formatter)
8. 将处理器添加到日志器
   logger.addHandler(sf)
   logger.addHandler(hf)
9. 调用logger输出相关的日志信息

• 使用步骤
  • 安装 pip install allure-pytest
  • 在pytest.ini的配置文件的addopts项中, 增加一项: --alluredir report #report表示的是生成报告数据存放的目录
  • 终端执行pytest, 运行测试脚本
  • 通过allure在对应目录下生成测试报告用例数据, json或xml形式
  • 转换为html格式: 在终端输入allure generate report/ -o report/html --clean

添加测试步骤

• 在测试用例中使用装饰器方法
  &＃64;allure.step(title&＃61;“步骤名”)

添加截图到测试报告

allure.attach(driver.get_screenshot_as_png(), “截图名称”, allure.attachment_type.PNG)

添加测试用例的级别

• 通过allure添加测试用例的严重级别实现方法
  &＃64;allure.severity(allure.severy(allure.severity_level.NORMAL))
• 参数有五个

1. BLOCKER 最严重
2. CRITICAL 严重
3. NORMAL 普通
4. MINOR 不严重
5. TRIVIAL 最不严重

1. 概念

持续集成(CI)是一种软件开发实践, 即团队开发成员经常集成他们的工作, 通常每个成员每天至少集成一次, 也就意味着每天可能发生多次集成
目的: 让产品可以快速迭代, 同时还能保持高质量

2. 集成的优点

• 快速发现错误
  • 每完成一点更新, 就集成到主干, 可以快速发现错误, 定位错误也比较容易
• 防止分支大幅偏离主干
  • 如果不是经常集成, 主干又在不断更新, 会导致以后集成的难度较大, 甚至难以集成
• 更快速的发布更新
  • 持续集成可以帮助团队更快捷,更积极的发布和更新程序, 在发布时可自动完成大量重复工作, 节省人力

3. 相关工具

• Jenkins: 一个开源的持续集成工具, 提供软件版本发布, 自动测试等一系列流程及丰富的插件
• SVN/Git: 源代码版本管理工具
• GitHub/GitLab/Gitee: 基于git的代码仓库