【python高级】元类在测试框架中的运用

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-10-14 09:03 7阅读 0赞

我们知道了元类的基本用法，也写了一个小demo，接下来我们就尝试运用进我们测试框架。

#一款无需编码且易用于二次开发的接口测试框架。
    #我写的我写的我写的我写的
    pip install mwj-apitest
    #这里面就用到了元类，教程还在写，有兴趣的可以玩一玩，还有一些bug，还有很多地方没完善，前几天让一位大佬帮忙测试了，windows和mac都可以运行哦。
    #目前最新版本是1.2.3

### 知识回顾 ###

type(name, bases, dcit)
    - name ： 表示要创建的类的名称。（字符串类型）
    - bases : 继承类的基类元组（或包含基类的元类）。（元组类型）
    - dict : 类属性和方法。（字典类型）

### 动态创建用例 ###

#  使用type去创建用例类
    from unittest import TestCase
    
    # 通过type动态去生成测试类
    MyTest = type('MyTest', (TestCase,), {"cases": [11, 22, 33, 44], 'test_1': lambda x: x, 'test_2': lambda x: x})
    
    if __name__ == '__main__':
        import unittest
        import unittestreport
    
        suite = unittest.defaultTestLoader.loadTestsFromTestCase(MyTest)
        unittestreport.TestRunner(suite).run()

运行结果：

test_1 (__main__.MyTest)执行——>【通过】
    test_2 (__main__.MyTest)执行——>【通过】
    所有用例执行完毕，正在生成测试报告中......
    测试报告已经生成，报告路径为:./reports\report.html

上面通过元类动态创建测试类及测试方法部分的代码等同于如下代码：

from unittest import TestCase
    class MyTest(TestCase):
        cases = [11, 22, 33, 44]
        test_1 = lambda x: x
        test_2 = lambda x: x

等价于：

from unittest import TestCase
    
    class MyTest(TestCase):
        cases = [11, 22, 33, 44]
    
        @classmethod
        def test_1(cls, x):
            return x
    
        @classmethod
        def test_2(cls, x):
            return x

### 自定义解析测试用例的元类 ###

准备一手测试数据，在同级目录下创建`test_data.json`文件

[
      {
        "title": "测试用例1",
        "data": "参数1"
      },
      {
        "title": "测试用例2",
        "data": "参数2"
      },
      {
        "title": "测试用例3",
        "data": "参数3"
      }
    ]

from functools import wraps
    import unittest
    
    def update_test_func(func, value):
        @wraps(func)
        def wrapper(self, **kwargs):
            return func(self, value)
        return wrapper
    
    class MyMateClass(type):
        def __new__(cls, name, bases, attrs, *args, **kwargs):
            # 通过元类创建一个类
            test_cls = super().__new__(cls, name, bases, attrs)
            # 遍历属性Cases
            for index, value in enumerate(attrs['Cases']):
                # func =test_cls.test_perform
                func = getattr(test_cls, 'perform')
                test_func = update_test_func(func, value)
                # 动态给test_cls这个类 添加方法
                setattr(test_cls, 'test_{}'.format(index), test_func)
            return test_cls
    
    class BaseApiCase:
        """用例执行的基本类"""
    
        def perform(self, case):
            """用例执行的方法"""
            print("测试数据：", case)
    
            # 1、用例数据的处理
    
            # 2、接口请求
    
            # 3、响应数据提取
    
            # 4、断言
    
    
    if __name__ == '__main__':
        import unittestreport
        import json
    
        # 通过自定义的元类创建类
        with open('test_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
            cases = {'Cases': json.load(f)}
        Xiaozai = MyMateClass('Xiaozai', (unittest.TestCase, BaseApiCase), cases)
    
        # # 加载测试类的用例到测试套件
        suite = unittest.defaultTestLoader.loadTestsFromTestCase(Xiaozai)
        # 运行用例
        unittestreport.TestRunner(suite, templates=2).run()

执行结果如下：

测试数据： {'title': '测试用例1', 'data': '参数1'}
    test_0 (__main__.Xiaozai)执行——>【通过】
    测试数据： {'title': '测试用例2', 'data': '参数2'}
    test_1 (__main__.Xiaozai)执行——>【通过】
    测试数据： {'title': '测试用例3', 'data': '参数3'}
    test_2 (__main__.Xiaozai)执行——>【通过】
    所有用例执行完毕，正在生成测试报告中......
    测试报告已经生成，报告路径为:./reports\report.html

#### 代码解析 ####

这段代码实现了一个自定义元类`MyMateClass`，通过该元类动态创建测试用例类`Xiaozai`。

1.  导入需要的模块：
    
     *  可以通过`pip install unittestreport`进行下载。
     *  `wraps`函数：用于保留被装饰函数的元信息。
     *  `unittest`模块：包含了用于编写和运行单元测试的功能。
     *  `unittestreport`模块：一个第三方模块，用于生成测试报告。
     *  `json`模块：用于处理和解析JSON数据。
2.  定义修饰器函数`update_test_func`：
    
     *  该函数接受一个测试方法和参数值作为输入。
     *  在内部定义一个装饰器函数`wrapper`，用于修改测试方法的调用方式。
     *  `wrapper`函数将调用被装饰的测试方法，传递参数值作为参数，并返回结果。
     *  最后，将装饰器函数`wrapper`返回。
3.  定义元类`MyMateClass`：
    
     *  重写`__new__`方法，在创建新类时动态添加测试方法。
     *  遍历`attrs['Cases']`中的测试用例数据。
     *  通过调用`getattr`函数获取基类`BaseApiCase`中的测试方法`perform`。
     *  使用修饰器函数`update_test_func`对测试方法进行修饰，并设置修饰后的方法名为`'test_{}'.format(index)`。test\_0，test\_1，test\_2。
     *  使用`setattr`函数将修饰后的测试方法添加到新创建的类`test_cls`中。
4.  定义基类`BaseApiCase`：
    
     *  `BaseApiCase`类定义了一个名为`perform`的测试方法，该方法接受一个参数`case`。
     *  在该方法中，打印了测试用例数据，并且可以进行数据处理、接口请求、响应数据提取和断言等操作。
5.  在`__main__`中运行测试用例：
    
     *  通过`open`函数打开测试用例数据文件，并加载JSON数据。
     *  创建包含测试用例数据的字典`cases`。
     *  使用自定义的元类`MyMateClass`创建测试用例类`Xiaozai`，该类继承自`unittest.TestCase`和`BaseApiCase`。
     *  使用`unittest.defaultTestLoader.loadTestsFromTestCase`函数，将测试用例类中的用例加载到测试套件中。
     *  创建`unittestreport.TestRunner`对象，并使用`run`方法运行测试套件，生成测试报告。

### 知识点扩展setter() ###

源码展示：

def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__
        """
        Sets the named attribute on the given object to the specified value.
        
        setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v''
        """
        pass

`setattr(x, y, v)`函数是Python内置函数之一，用于设置对象x的属性y的值为v。具体解析如下：

*  `x`：表示需要设置属性的对象。
 *  `y`：表示需要设置的属性名。
 *  `v`：表示需要设定的属性值。

`setattr(x, y, v)`函数的作用是将对象x的属性y设置为值v。可以用于动态地为对象添加属性或者修改已有属性的值。如果属性不存在，则会创建一个新的属性；如果属性已经存在，则会修改属性的值。

例如，以下示例代码演示了使用`setattr()`函数修改或创建对象的属性：

class MyClass:
        pass
    
    # 创建对象
    my_obj = MyClass()
    
    # 修改属性的值
    setattr(my_obj, 'name', 'John')
    print(my_obj.name)  # 输出: John
    
    # 创建新的属性
    setattr(my_obj, 'age', 25)
    print(my_obj.age)  # 输出: 25

在上述示例中，通过调用`setattr()`函数为`my_obj`对象添加了两个属性：`name`和`age`。第一个`setattr()`函数会修改`my_obj`对象的`name`属性的值为`'John'`，第二个`setattr()`函数会在`my_obj`对象中创建一个新的`age`属性，并将其值设置为`25`。

如果你能灵活掌握这两章的内容并且熟悉unittest的源码，懂suite的构建，你便可以手撸一套测试框架出来。

因为，httprunner在底层改为go语言之前，便是采用的suite概念。

HttpRunner的数据驱动功能也是通过自定义元类来实现的。元类可以动态地对测试用例类或测试步骤进行修改，实现不同的数据输入或参数组合。

好了，后续我也会更新go语言！

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