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使用Python制作自动化测试脚本

更新时间：2023-11-29

Python自动化测试脚本制作的概念和目的

Python自动化测试脚本制作是常见的质量保证（QA）和软件测试流程的一部分。脚本可以分为不同的类型和复杂度，并针对不同的应用程序和系统进行各种测试。它们设计用于查找并报告应用程序中的错误、异常或潜在缺陷。这些脚本可以在开发过程中定期执行，以确保应用程序在建设和维护过程中保持良好的质量和准确性。


# 示例：使用Python unittest测试框架编写一个简单的测试脚本
import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

    def test_isupper(self):
        self.assertTrue('FOO'.isupper())
        self.assertFalse('Foo'.isupper())

    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        # 检查s.split是否抛出异常
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)

使用Python进行页面自动化测试的流程

自动化测试可以用于测试网站的前端和后端。这包括通过Web应用程序的内容、页面元素和表单组件进行自动化测试，也包括用于测试Web服务器和数据库的各种命令。下面是用Python进行页面自动化测试的一般流程，请仔细阅读：

1. 首先在计算机上安装Selenium WebDriver库、Web浏览器和相应的驱动程序。WebDriver是一个浏览器插件，允许执行各种操作来模拟用户在Web浏览器上的交互。

2. 通过在Python中编写测试脚本，开始连接到WebDriver实例并在WebDriver上执行测试应用程序。例如，可以在WebDriver上打开网站，单击一些按钮和链接，完成Web表单等等。

3. 在Python测试脚本中编写和执行各种断言，来测试页面元素和Web应用程序的各个部分。这些断言可以检查支配和控制页面的HTML元素，如页面标题、段落、表格、按钮、链接、输入字段；检查UI组件和交互动作；检查应用程序状态，例如仓库数据、菜单列表等等。


# 示例：使用selenium WebDriver进行简单页面测试
from selenium import webdriver

#选择浏览器
driver = webdriver.Firefox()
driver.get("https://www.baidu.com")

# 通过标题断言检查页面是否正确加载
assert "百度一下，你就知道" in driver.title

# 输入第一条检索词并单击“百度一下”按钮
elem = driver.find_element_by_name("wd")
elem.send_keys("Python")
elem.submit()

# 再次检查标题和页面源以确保传递成功
assert "Python" in driver.title
assert "百度为您找到相关结果约" in driver.page_source

#关闭浏览器
driver.close()

使用Python进行API自动化测试步骤

API自动化测试是使用自动化工具和测试框架对API的交互进行测试的方法。它可以用于评估API的功能和稳定性，以及确保代码的正确性，此外还可以在开发过程中和发布后进行应用程序的自动集成测试、持续集成和持续部署。下面是API自动化测试的一般流程，以及在Python中编写测试脚本的步骤：

1. 打开命令行终端并安装Python请求库。

2. 启动Python并在脚本中导入适当的库。例如Import Requests 库。

3. 使用API调用参数或文件创建API测试脚本的基础结构。

4. 使用Requests库中的get、put和post函数执行API请求和有效载荷发送。

5. 创建API测试的单元测试函数，其中包括构建适当的URL和适当的有效载荷。

6. 编写或使用第三方测试框架编写API测试的assert语句，验证预期结果和实际结果。


# 示例：使用Python进行网络API测试
import unittest
import requests

class APITestCase(unittest.TestCase):

	def setUp(self):
		self.api_url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com'

	def test_get_user_data(self):
		response = requests.get(self.api_url+'/users')
		self.assertEqual(response.status_code, 200)
		self.assertGreater(len(response.json()), 0, "User data not found!")

	def test_post_user_data(self):
		payload = {'userId': 101, 'title': 'python test', 'body': 'This is test.'}
		response = requests.post(self.api_url+'/posts', json=payload)
		self.assertEqual(response.status_code, 201, 'Post not created!')
		self.assertEqual(response.json()['userId'], payload['userId'], 'UserId does not match.')
		self.assertEqual(response.json()['title'], payload['title'], 'Title does not match.')
		self.assertEqual(response.json()['body'], payload['body'], 'Body does not match.')

	def test_delete_user_data(self):
		response = requests.delete(self.api_url+'/posts/1')
		self.assertEqual(response.status_code, 200, 'Object has not been deleted!')

if __name__ == '__main__':
	unittest.main()

Python自动化测试脚本制作最佳实践

为了使Python自动化测试脚本运行得更高效、更达标，以下列出了几个最佳实践。

1. 数据尽可能地生成：在Python脚本中，我们使用的数据被认为极为重要。使用测试数据生成器可以协助我们高效地生成海量数据，减少测试时间。

2. 运行测试程序的可访问性：维护测试套件要尽可能地轻松，还要确保测试计划的记录和结果的易于访问。可以使用CI/CD工具和持续部署来自动化和简化这一过程。

3. 代码的可重用性：编写代码和测试模块时，应充分利用Python类、继承和库，以便在广泛的测试用例中重复使用。在接手项目时，遵循纪律风格并遵循文档编写规则可以轻松整洁地处理该代码。

4. 以可读性为中心：通过适当的注释、变量名和代码结构，代码和测验脚本应该要容易阅读和理解。测试用例使用尽可能简单的断言，以便在测试过程中方便验证结果，同时也减少了运行时使用资源的数量。


# 示例：使用工厂模式设计测试数据生成器
class StudentFactory(object):

    @staticmethod
    def create_student_with_math_score(name, math_score):
        return {'name': name, 'score': {'math': math_score}}
    
    @staticmethod
    def create_random_student():
        name = random.choice(['Tom', 'Rose', 'Jerry', 'Mike'])
        math_score = random.randint(0, 100)
        return StudentFactory.create_student_with_math_score(name, math_score)

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