我剛開始接觸自動化測試那會兒最怕的不是用例寫不好而是不知道Python該學(xué)到什么程度。網(wǎng)上搜Python核心語法出來的都是動輒幾百頁的教程從并發(fā)編程講到元類看得人頭皮發(fā)麻。后來真正把測試腳本寫起來才發(fā)現(xiàn)測試腳本開發(fā)用的語法其實是個很窄的子集會定義變量、存數(shù)據(jù)、寫循環(huán)、拆函數(shù)、讀文件、抓異常再把類和對象的基本玩法搞明白就已經(jīng)能應(yīng)付絕大多數(shù)自動化場景了。這篇文章就是按這個思路來的用測試腳本的實際需要倒推Python核心語法把每個語法點都放在真實的測試場景里講清楚。適合準(zhǔn)備入門自動化測試的QA、剛轉(zhuǎn)型做測試開發(fā)的同學(xué)也適合那些學(xué)過Python但總覺得和實際工作對不上號的人。讀完之后你至少能獨立寫出一條能跑的接口測試腳本并且知道怎么把它拆成方便維護的小模塊。1. 測試腳本到底要學(xué)多少Python先劃掉不考的語法1.1 測試腳本主要干什么活從自動化測試的日常任務(wù)來看腳本要干的活其實很固定準(zhǔn)備測試數(shù)據(jù)從配置、Excel、JSON里讀取用戶名、密碼、URL等參數(shù)。發(fā)送請求或執(zhí)行操作接口腳本用HTTP請求UI腳本用元素定位和點擊。校驗結(jié)果把實際返回值和預(yù)期值做對比輸出通過或失敗。記錄日志和報告錯誤信息落盤、生成測試報告。批量重復(fù)對一組數(shù)據(jù)反復(fù)執(zhí)行同一個用例統(tǒng)計結(jié)果。這些場景對應(yīng)的Python語法無非就是變量、數(shù)據(jù)類型、條件、循環(huán)、函數(shù)、文件讀寫、異常處理和類?？雌饋韮?nèi)容不多但只要把這些吃透日常測試腳本就沒問題了。我見過不少同學(xué)一上來就研究Python的語法細節(jié)比如列表推導(dǎo)式怎么寫更優(yōu)雅、字典合并有幾種寫法這些確實有趣但對測試腳本開發(fā)的初期幫助不大。1.2 先劃掉不需要著急學(xué)的部分很多人學(xué)Python半途而廢原因是把范圍鋪得太大。站在測試腳本開發(fā)的角度下面這些可以往后放先不用急著學(xué)理由裝飾器寫框架時經(jīng)常用但入門階段用不到等需要給用例加日志、加耗時統(tǒng)計時再補生成器和迭代器處理超大日志時有用普通測試數(shù)據(jù)量完全不需要多線程和協(xié)程并發(fā)壓測才會用到先把單條用例跑通再說正則表達式只有做復(fù)雜字符串提取才需要入門可以先跳過元類、描述符屬于語言進階測試腳本極少涉及網(wǎng)絡(luò)編程有requests庫不需要自己處理socket明確這個范圍之后學(xué)習(xí)路線就清晰了先把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、流程控制、函數(shù)、文件、異常、類這六大塊做扎實再回到測試場景里反復(fù)用。學(xué)語法本身不是目的能寫出穩(wěn)定運行的腳本才是目的。所以這篇文章后面每一個章節(jié)我都會先講語法再給測試場景里的例子。2. 環(huán)境準(zhǔn)備最容易翻車的三個細節(jié)版本、解釋器、虛擬環(huán)境2.1 版本選擇與安裝新裝環(huán)境我建議直接選Python 3.10或更新的穩(wěn)定版。現(xiàn)在很多測試框架和第三方庫都已經(jīng)轉(zhuǎn)向Python 3老掉牙的Python 2早就不維護了想學(xué)就直接學(xué)3。Windows安裝時最關(guān)鍵的步驟是勾選左下角的Add Python to PATH我見過太多人栽在這一步裝完在命令行敲python提示不是內(nèi)部或外部命令其實就是PATH沒配上。裝完在終端驗證一下python --version。如果公司內(nèi)部有老系統(tǒng)指定了Python 3.6或3.8也別慌語法上對測試腳本開發(fā)影響不大個別新特性用不了而已。Linux系統(tǒng)如果自帶Python盡量別去動系統(tǒng)自帶的版本直接用python3命令調(diào)用再把第三方庫裝到虛擬環(huán)境里避免把系統(tǒng)環(huán)境搞得一團糟。很多網(wǎng)上的教程會教你怎么把系統(tǒng)Python換成新版本作為測試工程師不建議這么做系統(tǒng)組件依賴舊Python的情況比想象中多真出了問題恢復(fù)成本很高。2.2 解釋器路徑和pip的對應(yīng)關(guān)系在命令行執(zhí)行Python腳本的時候最容易迷惑的是我明明裝了庫運行時卻說找不到。絕大多數(shù)情況是命令對應(yīng)的解釋器不對一個機器上裝了多個Pythonpython指向3.8pip卻指向3.10結(jié)果庫裝到了另一個版本里。保險的做法是不要直接用pip install而是始終用python -m pip install這樣保證裝進當(dāng)前python解釋器對應(yīng)的環(huán)境。還有個常見問題是CMD里輸入python沒反應(yīng)但開始菜單里的Python能打開。原因在于Windows應(yīng)用商店或多個版本的環(huán)境變量順序。排查思路很簡單在CMD里where python看看解釋器路徑到底指向哪里。把這個問題搞清楚后面所有庫安裝問題都能少一半。如果發(fā)現(xiàn)命令行里的python指向了Windows應(yīng)用商店的占位程序去系統(tǒng)設(shè)置里調(diào)整環(huán)境變量路徑順序就行。2.3 虛擬環(huán)境為什么必須用測試項目最好每個都建獨立虛擬環(huán)境共享系統(tǒng)環(huán)境短期省事長期必然出問題。一個項目要pytest 6另一個要pytest 8放一起就會沖突。創(chuàng)建虛擬環(huán)境很簡單python -m venv venv # Windows下激活 venv\Scripts\activate # Linux/Mac下激活 source venv/bin/activate激活后命令行前綴會多一個(venv)這時再python -m pip install requests pytest庫就只裝在這個項目里。寫測試腳本通常還會用到這幾個庫庫用途requests發(fā)HTTP請求接口自動化核心pytest測試用例組織與斷言框架pytest-html生成HTML測試報告pyyaml讀取yaml配置文件openpyxl操作Excel測試數(shù)據(jù)環(huán)境弄得利索后面寫腳本會非常省心。大多數(shù)入門者遇到腳本在我電腦上跑不通查到最后都是環(huán)境問題而不是代碼問題。所以我把環(huán)境這一章放在最前面值得多花二十分鐘一次配好。3. 從變量到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)測試數(shù)據(jù)怎么存才順手3.1 變量不用聲明類型但要小心動態(tài)類型Python定義變量不需要寫類型url https://api.example.com/login port 8080 is_https True這讓入門非常輕松但也帶來了一個坑變量在運行時才確定類型。從配置文件或Excel里讀出來的數(shù)字往往是字符串200而不是整數(shù)200直接拿去做比較就會失敗。code_from_response 200 if code_from_response 200: print(通過) # 不會執(zhí)行因為一個是字符串一個是整數(shù)所以測試腳本里最常用的操作之一就是類型轉(zhuǎn)換。int(200)轉(zhuǎn)整數(shù)str(200)轉(zhuǎn)字符串float(3.14)轉(zhuǎn)小數(shù)。寫斷言前先確認兩邊類型一致這是排查代碼看起來對就是不通過的第一思路。Python有個內(nèi)置函數(shù)type()可以在調(diào)試時快速看變量類型拿不準(zhǔn)的時候print(type(變量))一下比自己瞎猜強多了。3.2 列表和字典是測試腳本的兩大主角列表用來存一組測試數(shù)據(jù)test_users [alice, bob, carol] for user in test_users: print(user)字典用來表達一條完整的測試用例最貼近接口請求和響應(yīng)的結(jié)構(gòu)case { name: 登錄成功, method: POST, url: /api/login, payload: {username: alice, password: 123456}, expected: 200, }接口返回的JSON解析之后就是字典或嵌套的字典列表所以字典的增刪改查必須熟練。取value用case[name]安全一點用case.get(name)避免KeyError。嵌套結(jié)構(gòu)雖然看起來復(fù)雜其實就是一層層剝洋蔥data[payload][username]。剛開始寫測試數(shù)據(jù)時寧可在字典里多寫幾個字段也別圖省事省略因為后面一旦需要新增參數(shù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)改起來最方便。3.3 元組和集合的特定用途元組和列表很像但創(chuàng)建后不能修改適合保存固定不變的參數(shù)比如數(shù)據(jù)庫連接信息。函數(shù)返回多個值的時候本質(zhì)上返回的也是一個元組。集合最大的用途是去重比如統(tǒng)計測試用例的標(biāo)簽去重直接set(tags)就完了。這四個類型在測試腳本里的分工很清楚列表管批量字典管結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)元組管固定配置集合管去重。實際寫代碼時列表和字典占了九成使用場景元組和集合知道大概用途就行。3.4 字符串處理是斷言前的必修課接口返回里的多余空格、換行URL參數(shù)拼接這些都需要處理字符串。最常用的操作就幾個strip()去掉首尾空白split()按分隔符切分replace()替換startswith()判斷開頭以及f-string格式化。name alice clean_name name.strip() # alice parts usernamealicepassword123456.split() # [usernamealice, password123456] msg f用例執(zhí)行失敗響應(yīng)碼是{code}f-string在拼接測試日志和斷言信息時太好用了比一堆加號拼字符串清爽得多。記住一點任何從外部讀進來的數(shù)據(jù)在用于斷言之前都要確認它的格式該strip的strip該split的split。字符串處理是那種看起來簡單、實際最容易藏Bug的地方多一個空格、多一個換行都可能讓斷言失敗。4. 流程控制就是腳本的指揮棒條件、循環(huán)與重試邏輯4.1 用if/elif/else做環(huán)境判斷和參數(shù)校驗測試腳本里條件判斷最常見的三個場景根據(jù)環(huán)境切換地址判斷參數(shù)是否為空根據(jù)響應(yīng)碼走不同分支。env test if env test: base_url https://test.api.example.com elif env prod: base_url https://api.example.com else: raise ValueError(f未知環(huán)境: {env})這里有個小習(xí)慣值得養(yǎng)成所有假設(shè)之外的情況用else拋異常而不是默默跳過。不然腳本在錯誤環(huán)境里跑了半天最后結(jié)果全錯你還不知道是配置問題。參數(shù)校驗也一樣比如接口要求username不能為空如果用例數(shù)據(jù)里漏了直接在腳本入口拋錯比等到發(fā)請求后看一堆堆棧更省時間。4.2 for循環(huán)寫批量用例執(zhí)行自動化測試的核心就是批量重復(fù)for循環(huán)是絕對的主角。遍歷列表跑用例for case in test_cases: response send_request(case) check_result(case, response)如果同時需要序號用enumeratefor index, case in enumerate(test_cases, start1): print(f開始執(zhí)行第{index}條用例)range()配合len()用在大批量數(shù)據(jù)上也很常見。注意一點循環(huán)里如果某條用例失敗不要在循環(huán)里擅自break除非你明確知道后面數(shù)據(jù)都依賴前面數(shù)據(jù)。否則一條掛了后面全不跑測試結(jié)果就不完整了。更穩(wěn)妥的做法是記錄失敗用例循環(huán)結(jié)束后統(tǒng)一展示這樣一次能看到所有問題。4.3 while循環(huán)做超時重試接口自動化里經(jīng)常遇到網(wǎng)絡(luò)抖動第一次請求超時重試一次就好了。用while實現(xiàn)一個簡單的重試邏輯max_retries 3 for attempt in range(1, max_retries 1): try: response requests.post(url, jsonpayload, timeout5) break except requests.exceptions.Timeout: print(f第{attempt}次請求超時重試) else: raise RuntimeError(f重試{max_retries}次仍然失敗)這里用了for的else分支循環(huán)正常結(jié)束沒break說明一直失敗拋異常。比while少寫一個計數(shù)器也更不容易出現(xiàn)死循環(huán)。重試之間最好加一個短暫停頓time.sleep(1)避免對服務(wù)造成過大壓力。這個模式在測試腳本里非常實用建議直接復(fù)制到自己的工具函數(shù)里保存起來以后凡是涉及網(wǎng)絡(luò)請求都能復(fù)用。5. 函數(shù)與模塊把重復(fù)步驟變成可復(fù)用能力5.1 函數(shù)是腳本可維護性的分水嶺很多腳本剛開始只有幾十行全是順序執(zhí)行的代碼跑得通就完事。等用例多了就發(fā)現(xiàn)同一個登錄步驟在十個用例里復(fù)制粘貼了十遍后面接口字段一改要改十個地方。函數(shù)就是解決這個問題的。def get_headers(token): return {Authorization: fBearer {token}} def post_json(url, payload, timeout5): response requests.post(url, jsonpayload, timeouttimeout) response.raise_for_status() return response.json()定義函數(shù)時可以用默認參數(shù)比如timeout5調(diào)用時不傳就用默認值。這在實際測試?yán)锓浅嵱么蟛糠纸涌?秒夠用個別慢接口調(diào)用時單獨傳timeout10即可。函數(shù)命名也值得花心思最好做到看到名字就知道干什么比如get_headers明顯是取請求頭post_json明顯是發(fā)送JSON請求半年后再回來看代碼也不用猜。5.2 參數(shù)傳遞位置參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)、可變參數(shù)Python函數(shù)調(diào)用時可以直接按順序傳位置參數(shù)也可以用關(guān)鍵字參數(shù)指明傳給誰post_json(/api/login, {username: alice}, timeout3)可讀性更強的是全部用關(guān)鍵字參數(shù)調(diào)用。再看一個特殊場景有一段邏輯要適配不同數(shù)量的測試數(shù)據(jù)可以用*args把多余的位置參數(shù)收成元組**kwargs把多余的關(guān)鍵字參數(shù)收成字典?？蚣艽a里很常見入門階段知道有這個東西、看代碼不懵就行。日常寫測試腳本時能用普通參數(shù)解決的場景占絕大多數(shù)可變參數(shù)更多是閱讀別人代碼時需要理解的概念。5.3 模塊和import把公共代碼拆出去寫測試腳本最大的誤區(qū)是所有的東西堆在一個文件里。合理的做法是拆分職責(zé)公共請求方法放common.py測試數(shù)據(jù)放配置文件用例分文件存放。引用公共模塊用importfrom common import post_json, get_headersPython的import規(guī)則不用一次記全記住最常用的幾條同一目錄下的模塊可以直接from xxx import yyy不同目錄建議把公共代碼做成包或者通過sys.path調(diào)整路徑但盡量少用。每個測試文件末尾可以加上ifname main:這一行作用是直接運行這個文件時執(zhí)行里面的調(diào)試代碼被其他模塊導(dǎo)入時不執(zhí)行非常適合在寫用例時快速自測。我自己的習(xí)慣是每個py文件都保留這個入口寫完一個函數(shù)立刻跑一下驗證避免攢了一堆代碼最后一起調(diào)錯。6. 文件讀寫與路徑處理讀取用例、保存報告6.1 with open和編碼問題測試數(shù)據(jù)往往不在代碼里寫死而是放在外部文件里所以文件讀寫是剛需。讀文本最標(biāo)準(zhǔn)的寫法with open(test_data.txt, r, encodingutf-8) as f: content f.read()with語句會在代碼塊結(jié)束時自動關(guān)閉文件不用手動f.close()。編碼問題特別坑Windows默認可能用GBK而文件是utf-8打開就亂碼或拋UnicodeDecodeError。凡是自己創(chuàng)建的文件寫入和讀取都明確指定encodingutf-8能省掉一堆麻煩。寫完文件后如果再讀出來遇到中文亂碼先別懷疑代碼邏輯看一眼兩側(cè)的編碼參數(shù)是否一致往往就是差這一個參數(shù)。6.2 讀取JSON、CSV和配置文件接口測試最常見的用例存儲格式是JSON讀取很直接import json with open(cases.json, r, encodingutf-8) as f: cases json.load(f) for case in cases: print(case[name])CSV文件用csv模塊import csv with open(users.csv, r, encodingutf-8) as f: rows list(csv.DictReader(f))配置文件用pyyaml讀取得到的同樣是字典。這些模塊的用法不必死記但要知道數(shù)據(jù)從文件到Python對象基本都是這個套路打開文件交給對應(yīng)解析器得到一個列表或字典然后就可以用前面學(xué)過的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作去處理。把測試數(shù)據(jù)和腳本分離有一個額外好處測試人員修改用例不用碰代碼減少誤改邏輯的風(fēng)險。6.3 用pathlib解決路徑問題初學(xué)者最常見的報錯之一是FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory。不是文件不存在而是運行時當(dāng)前目錄和文件所在目錄不一致。命令行里在項目根目錄運行和從子目錄運行相對路徑結(jié)果完全不同。解決辦法是使用基于當(dāng)前腳本文件位置的絕對路徑from pathlib import Path base_dir Path(__file__).resolve().parent data_path base_dir / data / cases.json cases json.loads(data_path.read_text(encodingutf-8))Path(data) / cases.json就是路徑拼接的Python寫法比手寫字符串拼接多一些跨平臺優(yōu)勢在Windows和Linux上都不會錯。把這個寫成一個工具函數(shù)后面所有測試文件都用它定位數(shù)據(jù)文件和報告輸出目錄路徑問題基本絕跡。我見過太多腳本在本地跑得好好的一放到Jenkins或者別人電腦上就報找不到文件幾乎都是因為用了相對路徑。7. 異常處理和斷言腳本掛了要知道掛在哪7.1 try/except/finally的基本結(jié)構(gòu)測試腳本運行過程中必然遇到異常網(wǎng)絡(luò)不通、接口返回格式變化、文件不存在。不處理異常腳本會直接中斷處理不好又容易把錯誤吞掉、讓人不知道失敗原因。標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)是try: response requests.post(url, jsonpayload, timeout5) except requests.exceptions.Timeout: print(請求超時需要重試) except requests.exceptions.ConnectionError: print(網(wǎng)絡(luò)連接失敗) finally: print(這段無論如何都會執(zhí)行)finally適合放清理動作比如關(guān)閉資源。Python還有一個else子句表示沒有異常時執(zhí)行的代碼但不一定每次都用。核心原則捕獲異常時要明確類型不要一上來就except Exception把什么都吞掉那樣出問題時日志里只有一句出錯完全沒法排查。寫except的時候可以連異常對象一起接住except requests.exceptions.Timeout as e在日志里把實際的異常信息打出來。7.2 讓錯誤信息說人話測試腳本的價值在于失敗時能快速定位。圍繞這個目標(biāo)有幾個實操建議記錄上下文catch到異常后把當(dāng)前用例名、URL、參數(shù)一起打印或?qū)懭肴罩痉駝t你只知道報錯了不知道哪條用例在哪里報錯。使用logging而不是printprint輸出難以分級logging可以分debug、info、error并按時間格式化。import logging logging.basicConfig(levellogging.INFO, format%(asctime)s %(levelname)s %(message)s) logger logging.getLogger(__name__) try: logger.info(開始執(zhí)行用例: %s, case[name]) run(case) except Exception as e: logger.error(用例 %s 執(zhí)行失敗: %s, case[name], e)我建議從第一天寫腳本就用logging哪怕現(xiàn)在只是打印一行信息也比print強。等用例規(guī)模上來之后看時間戳、看日志級別、篩錯誤信息這些能力全都要靠logging。7.3 主動raise和斷言把不符合預(yù)期變成異常測試?yán)镉袀€概念叫斷言本質(zhì)是如果條件不滿足就認為這次測試失敗。pytest里直接寫assertdef test_login_success(): resp post_json(/api/login, {username: alice, password: 123456}) assert resp[code] 200 assert resp[data][token], token不能為空assert后面加描述信息是個好習(xí)慣失敗時能看到原因。有些情況下需要主動拋異常比如配置缺失、前置條件不滿足直接raise ValueError(缺少必要的配置項)讓腳本盡快停下來而不是帶著錯誤狀態(tài)繼續(xù)跑導(dǎo)致大量無效用例。有些入門同學(xué)怕拋異?？傆X得異常是壞事其實在測試腳本里異常恰恰是傳遞這里有問題信號的標(biāo)準(zhǔn)方式用例失敗就是要把問題暴露出來。8. 從腳本到框架用類和對象組織測試代碼8.1 類是什么把數(shù)據(jù)和操作打包在一起當(dāng)函數(shù)越拆越散參數(shù)總是來回傳的時候就該考慮用類了。類可以把狀態(tài)和方法放在一起。舉個例子一個API測試客戶端class ApiClient: def __init__(self, base_url, token): self.base_url base_url self.token token def post(self, path, payload): headers {Authorization: fBearer {self.token}} return requests.post(self.base_url path, jsonpayload, headersheaders, timeout5)用的時候先創(chuàng)建對象client ApiClient(https://api.example.com, tokenabc) resp client.post(/api/login, {username: alice, password: 123456})__init__是初始化方法接受創(chuàng)建對象時的參數(shù)。self代表這個對象本身類里的每個方法第一個參數(shù)都是self否則無法訪問實例的base_url和token。類與函數(shù)最大的區(qū)別就在這里函數(shù)每次調(diào)用都要重新傳參而對象創(chuàng)建之后base_url和token就一直跟著這個對象走后面的方法調(diào)用不需要再重復(fù)傳。8.2 用類把公共操作收斂起來適合用類組織的測試代碼包括請求封裝、數(shù)據(jù)庫連接、文件讀取工具、UI頁面的元素操作。一個典型思路是創(chuàng)建一個BaseApi類所有接口模塊繼承它復(fù)用請求方法子類只寫業(yè)務(wù)相關(guān)的接口方法。這樣公共邏輯只維護一份修改base_url或加統(tǒng)一鑒權(quán)時只改一處。舉一個我在實際項目中常用的做法在BaseApi的__init__里把base_url、token、請求會話都準(zhǔn)備好子類繼承后只用寫業(yè)務(wù)方法class UserApi(BaseApi): def login(self, username, password): return self.post(/api/login, {username: username, password: password})這樣測試用例調(diào)用的時候一行代碼就能發(fā)起請求讀起來非常清晰?？蚣苣芴嵘实脑虿皇怯昧硕喔呒壍恼Z法而是把重復(fù)的東西收攏到了一處。8.3 繼承和Page Object雛形UI自動化里的Page Object模式本質(zhì)上就是類和繼承的一種應(yīng)用。每個頁面建一個類把頁面上的元素定位和操作封裝成方法class LoginPage: def __init__(self, driver): self.driver driver def input_username(self, name): self.driver.find_element(id, username).send_keys(name) def click_login(self): self.driver.find_element(id, login_btn).click()再用繼承定義一個和業(yè)務(wù)相關(guān)的用例頁面類把公共導(dǎo)航邏輯放在基類。看起來比函數(shù)復(fù)雜但帶來的好處是清晰的對應(yīng)關(guān)系頁面和數(shù)據(jù)模型變成代碼里的對象測試用例讀起來接近自然語言。入門階段先掌握class、init、self、繼承這四個概念就已經(jīng)足夠把腳本向框架推進一大步。先別急著追設(shè)計模式能把代碼從一堆散函數(shù)整理成幾個類對測試腳本來說已經(jīng)是一次質(zhì)變。9. 一個完整的登錄接口自動化腳本從零到能跑9.1 需求與設(shè)計用一個最小但完整的例子把這些語法串起來登錄接口自動化腳本。目標(biāo)是對登錄成功、密碼錯誤、用戶不存在三條用例跑一遍輸出通過或失敗。目錄結(jié)構(gòu)login_test/ ├── cases.json └── test_login.pycases.json存測試數(shù)據(jù)test_login.py讀取數(shù)據(jù)、循環(huán)執(zhí)行、斷言、輸出結(jié)果。這個結(jié)構(gòu)雖然簡單但已經(jīng)包含了數(shù)據(jù)與腳本分離、函數(shù)拆分、日志輸出這些工程習(xí)慣后面往pytest框架遷移也很自然。9.2 完整代碼與解讀先看測試數(shù)據(jù)文件[ { name: 登錄成功, username: alice, password: 123456, expected: 200 }, { name: 密碼錯誤, username: alice, password: wrong, expected: 401 }, { name: 用戶不存在, username: nonexist, password: 123456, expected: 404 } ]然后是腳本import json import logging from pathlib import Path import requests logging.basicConfig(levellogging.INFO, format%(asctime)s %(levelname)s %(message)s) logger logging.getLogger(__name__) BASE_URL https://api.example.com def load_cases(): path Path(__file__).resolve().parent / cases.json with open(path, r, encodingutf-8) as f: return json.load(f) def login(username, password): resp requests.post(f{BASE_URL}/api/login, json{username: username, password: password}, timeout5) return resp.status_code def run_case(case): actual login(case[username], case[password]) if actual case[expected]: logger.info(用例 %s 通過, case[name]) else: logger.error(用例 %s 失敗期望 %s實際 %s, case[name], case[expected], actual) raise AssertionError(f斷言失敗: {case[name]}) def run_all(): cases load_cases() for case in cases: run_case(case) if __name__ __main__: run_all()這段代碼用到了前面所有章節(jié)的語法Path處理路徑、json讀取數(shù)據(jù)、for循環(huán)批量執(zhí)行、函數(shù)封裝、f-string和日志格式化、斷言失敗拋異常。直接把同一個BASE_URL改成真實地址就能跑起來嘗試。我把斷言失敗的方式設(shè)計成拋異常是為了讓腳本在碰到失敗用例時立刻停下實際工作中如果希望跑完所有用例再匯總可以把失敗結(jié)果收集到列表里循環(huán)結(jié)束后統(tǒng)一打印。9.3 運行與常見問題命令行進入login_test目錄激活虛擬環(huán)境后執(zhí)行python test_login.py如果要用pytest組織把run_case改成以test_開頭的函數(shù)pytest會自動發(fā)現(xiàn)python -m pytest test_login.py -v常見問題就三個一是requests沒有安裝報ModuleNotFoundError在虛擬環(huán)境里python -m pip install requests即可二是路徑不對確認腳本路徑不是從其他目錄用相對路徑硬拼的三是編碼問題打開/寫入文件統(tǒng)一用encodingutf-8。把這三個問題記牢腳本跑不通時按順序排查基本都能解決。如果pytest報告里顯示collected 0 items檢查一下文件名是不是以test_開頭函數(shù)名是不是以test_開頭以及是否在正確的目錄下執(zhí)行。帶過不少剛轉(zhuǎn)自動化的測試同學(xué)我發(fā)現(xiàn)最容易出現(xiàn)的結(jié)果不是學(xué)不會而是學(xué)太多但用不上。有人花兩周啃裝飾器、協(xié)程回頭發(fā)現(xiàn)自己連一條接口用例都還沒完整跑通過。真正有效的路線是先把這篇文章里的語法用到一個能跑的腳本里哪怕只是把手工點在Postman里的請求變成Python腳本就已經(jīng)邁出了很大一步。之后再加數(shù)據(jù)驅(qū)動、加報告、加CI集成每一步都是在一個能運行的基礎(chǔ)上做增量。遇到報錯不要慌先讀最后一行再往上看具體是哪一行代碼觸發(fā)的絕大多數(shù)語法問題都能在十分鐘內(nèi)解決。祝你的第一條測試腳本早日跑通。