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""" ================== 接口自动化测试文件操作指南 ================== 总述：本文件系统讲解接口自动化测试(pytest)中必备的文件操作，包含： 1. 配置文件管理 2. 测试数据加载 3. 响应结果验证 4. 测试日志记录 5. 临时文件处理 """ # ================ 前置准备：自动生成所有必需文件 ================ import os import json import csv import yaml import tempfile import logging from datetime import datetime # 确保目录存在 os.makedirs("test_data", exist_ok=True) # 1. 自动生成JSON配置文件 config_data = { "api": { "test_env": "https://api.test.com/v1", "production": "https://api.prod.com/v1", "timeout": 5 }, "auth": { "api_key": "test_1234567890", "token_expiry": 3600 }, "database": { "host": "db.test.com", "port": 5432, "name": "test_db" } } with open('config.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(config_data, f, indent=2) print("✅ 配置文件 config.json 已创建") # 2. 自动生成CSV测试数据 csv_data = [ ['api', 'method', 'params', 'expected_status'], ['/user/create', 'POST', '{"name": "测试用户", "email": "[email protected]"}', 201], ['/user/update', 'PUT', '{"id": 1, "name": "更新用户"}', 200], ['/user/delete', 'DELETE', '{"id": 1}', 204] ] with open('test_cases.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(csv_data) print("✅ 测试数据 test_cases.csv 已创建") # 3. 自动生成JSON测试数据 test_data = { "create_user": { "valid": [ {"name": "张三", "email": "[email protected]"}, {"name": "李四", "email": "[email protected]"} ], "invalid": [ {"name": "", "email": "[email protected]"}, {"name": "测试用户", "email": "invalid_email"} ] }, "update_user": { "valid": [ {"id": 1, "name": "更新张三"}, {"id": 2, "name": "更新李四"} ] } } with open('test_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(test_data, f, indent=2) print("✅ 测试数据 test_data.json 已创建") # 4. 自动生成YAML配置文件 yaml_config = { "logging": { "level": "INFO", "format": "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" }, "reporting": { "format": "html", "output_dir": "reports" } } with open('config.yaml', 'w', encoding='utf-8') as f: yaml.dump(yaml_config, f, allow_unicode=True) print("✅ 配置文件 config.yaml 已创建") # ================== 第一部分：配置文件管理 ================== """ 在接口自动化测试中，配置文件用于存储： - 环境URL（开发/测试/生产） - 认证信息（token/密钥） - 全局参数（超时时间/重试次数） """ # 1. JSON配置文件操作 print("\n===== JSON配置文件操作 =====") with open('config.json', 'r', encoding='utf-8') as f: config = json.load(f) base_url = config['api']['test_env'] token = config['auth']['api_key'] print(f"测试环境URL: {base_url}") print(f"API密钥: {token}") # 更新配置 config['api']['timeout'] = 10 with open('config.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(config, f, indent=2) print("✅ 已更新超时时间为10秒") # 环境切换 env = 'production' env_config = config['api'][env] print(f"切换到生产环境: {env_config}") # 2. YAML配置文件操作 print("\n===== YAML配置文件操作 =====") with open('config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: yaml_config = yaml.safe_load(f) print(f"日志级别: {yaml_config['logging']['level']}") print(f"报告格式: {yaml_config['reporting']['format']}") # ================== 第二部分：测试数据加载 ================== """ 测试数据分离是自动化测试最佳实践： 1. 参数化测试用例 2. 数据驱动测试 3. 避免硬编码 """ # 1. CSV测试数据加载 print("\n===== CSV测试数据加载 =====") test_cases = [] with open('test_cases.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: test_cases.append(row) print("加载的测试用例:") for i, case in enumerate(test_cases[:3], 1): print(f"{i}. 接口: {case['api']}, 方法: {case['method']}, 预期状态: {case['expected_status']}") # 2. JSON测试数据加载 print("\n===== JSON测试数据加载 =====") with open('test_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: test_data = json.load(f) print("用户创建测试数据:") print(f"- 有效用例: {len(test_data['create_user']['valid'])}条") print(f"- 无效用例: {len(test_data['create_user']['invalid'])}条") # ================== 第三部分：响应结果验证 ================== """ 接口测试核心：验证响应结果是否符合预期 1. 完整响应保存 2. 关键字段提取 3. 与预期结果对比 """ print("\n===== 响应结果验证 =====") # 1. 响应保存与验证 def save_api_response(response, filename): """保存API响应到文件""" os.makedirs("api_responses", exist_ok=True) filepath = os.path.join("api_responses", filename) with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f: if isinstance(response, dict): json.dump(response, f, indent=2, ensure_ascii=False) else: f.write(response) print(f"✅ 响应已保存到: {filepath}") return filepath # 模拟API响应 api_response = { "status": "success", "code": 200, "data": { "user_id": 123, "name": "测试用户", "email": "[email protected]", "created_at": "2023-10-15T10:30:00Z" } } response_file = save_api_response(api_response, 'user_create_response.json') # 2. 关键字段验证 def validate_response(response_file, expected_fields): """验证响应包含关键字段""" with open(response_file, 'r', encoding='utf-8') as f: response = json.load(f) data = response.get('data', {}) missing = [field for field in expected_fields if field not in data] if missing: print(f"❌ 缺少字段: {missing}") return False print("✅ 所有关键字段验证通过") return True # 验证字段 required_fields = ['user_id', 'name', 'email'] validate_response(response_file, required_fields) # 3. 文件对比断言 def create_expected_response(filename, data): """创建预期响应文件""" os.makedirs("expected_responses", exist_ok=True) filepath = os.path.join("expected_responses", filename) with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False) return filepath def assert_response_equals(actual_file, expected_file): """对比实际响应与预期响应""" with open(actual_file, 'r', encoding='utf-8') as f1, \ open(expected_file, 'r', encoding='utf-8') as f2: actual = json.load(f1) expected = json.load(f2) if actual == expected: print("✅ 响应与预期完全匹配") return True # 找出差异 diff = {} for key in set(actual.keys()) | set(expected.keys()): if actual.get(key) != expected.get(key): diff[key] = { "actual": actual.get(key), "expected": expected.get(key) } print(f"❌ 响应不匹配，差异: {json.dumps(diff, indent=2, ensure_ascii=False)}") return False # 创建预期响应 expected_response = api_response.copy() expected_response["data"]["status"] = "active" # 添加额外字段 expected_file = create_expected_response('expected_user_response.json', expected_response) # 执行对比 assert_response_equals(response_file, expected_file) # ================== 第四部分：测试日志记录 ================== """ 测试日志作用： 1. 追踪测试执行过程 2. 调试失败用例 3. 生成测试报告 """ print("\n===== 测试日志记录 =====") # 创建日志目录 os.makedirs("test_logs", exist_ok=True) # 1. 日志配置 log_file = f"test_logs/test_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.log" logger = logging.getLogger("api_tests") logger.setLevel(logging.DEBUG) # 文件处理器 file_handler = logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8') file_handler.setLevel(logging.INFO) file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(file_formatter) # 控制台处理器 console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.DEBUG) console_formatter = logging.Formatter('%(levelname)s - %(message)s') console_handler.setFormatter(console_formatter) logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler) # 2. 记录测试过程 logger.info("=============== 测试开始 ===============") logger.info("测试环境: %s", base_url) logger.info("测试用例数量: %d", len(test_cases)) # 模拟测试执行 test_results = [] for i, test_case in enumerate(test_cases, 1): logger.info("执行测试用例 %d: %s %s", i, test_case['method'], test_case['api']) logger.debug("请求参数: %s", test_case['params']) # 模拟不同结果 if i % 3 == 0: # 每3个用例失败1个 logger.error("❌ 测试失败: 状态码不匹配 (预期: %s, 实际: 404)", test_case['expected_status']) test_results.append(False) else: logger.info("✅ 测试通过: 状态码 %s", test_case['expected_status']) test_results.append(True) logger.debug("等待1秒...") # 3. 测试结果统计 pass_count = sum(1 for r in test_results if r) fail_count = len(test_results) - pass_count logger.info("测试结果: 通过 %d, 失败 %d, 通过率 %.1f%%", pass_count, fail_count, pass_count/len(test_results)100) logger.info("=============== 测试结束 ===============") print(f"\n✅ 测试日志已保存到: {log_file}") # ================== 第五部分：临时文件处理 ================== """ 临时文件用于： 1. 存储中间结果 2. 下载文件验证 3. 避免污染测试环境 """ print("\n===== 临时文件处理 =====") # 1. 创建临时文件 def create_temp_file(content, suffix=".tmp"): """创建临时文件并写入内容""" with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+', delete=False, suffix=suffix, encoding='utf-8') as tmp: tmp.write(content) print(f"✅ 临时文件创建: {tmp.name}") return tmp.name # 创建临时文件 tmp_file = create_temp_file("临时文件内容用于接口测试验证", ".txt") with open(tmp_file, 'r', encoding='utf-8') as f: print(f"临时文件内容: {f.read()}") # 2. 临时目录使用 def process_with_temp_dir(): """使用临时目录处理文件""" with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_dir: print(f"✅ 临时目录创建: {tmp_dir}") # 在临时目录中创建文件 tmp_file1 = os.path.join(tmp_dir, "file1.txt") with open(tmp_file1, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("临时文件1内容") tmp_file2 = os.path.join(tmp_dir, "file2.txt") with open(tmp_file2, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("临时文件2内容") # 验证文件 print(f"临时目录文件列表: {os.listdir(tmp_dir)}") print(f"临时文件1大小: {os.path.getsize(tmp_file1)}字节") # 模拟处理 merged_file = os.path.join(tmp_dir, "merged.txt") with open(merged_file, 'w', encoding='utf-8') as out: with open(tmp_file1, 'r') as f1, open(tmp_file2, 'r') as f2: out.write(f1.read() + "\n" + f2.read()) print(f"合并文件内容: {open(merged_file, 'r').read()}") # 退出with后自动清理 print("临时目录已自动清理") # 执行处理 process_with_temp_dir() # 3. 下载文件测试（修复字节字符串问题） def test_file_download(): """模拟文件下载测试""" # 创建临时文件 with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.pdf') as tmp: # 修复：使用纯ASCII内容 content = b"%PDF-1.7\n1 0 obj\n<</Title (Test Document)>>\nendobj\n" tmp.write(content) tmp_path = tmp.name # 验证文件 print(f"✅ 下载文件路径: {tmp_path}") print(f"文件大小: {os.path.getsize(tmp_path)}字节") # 清理 os.unlink(tmp_path) print("✅ 测试完成，临时文件已清理") # 执行测试 test_file_download() # ================== 第六部分：最佳实践 ================== """ ✅ 接口测试文件操作最佳实践： 1. 配置文件管理 - 使用JSON/YAML替代INI - 环境配置分离（dev/test/prod） - 敏感信息加密处理 2. 测试数据管理 - 数据与代码分离 - 使用CSV/JSON存储参数化数据 - 数据生成函数化 3. 响应验证 - 保存完整响应供调试 - 关键字段断言 - 文件对比验证 4. 日志管理 - 每个用例独立日志 - 包含请求/响应详情 - 错误堆栈记录 5. 临时文件 - 自动清理机制 - 使用with管理资源 - 添加唯一标识 """ # ================== 总结 ================== """ 🎯 接口自动化测试文件操作要点： 1. 配置管理 → 环境隔离 2. 数据加载 → 参数化测试 3. 响应验证 → 文件对比 4. 日志记录 → 追踪调试 5. 临时文件 → 资源管理 📚 与pytest集成建议： 1. 使用pytest.fixture管理配置文件 @pytest.fixture(scope="session") def load_config(): with open('config.json') as f: return json.load(f) 2. 使用pytest.parametrize数据驱动 @pytest.mark.parametrize("data", test_cases) def test_api(data, load_config): 3. 使用tmp_path临时目录 def test_download(tmp_path): file = tmp_path / "test.txt" file.write_text("内容") assert file.read_text() == "内容" 4. 使用pytest-cov生成覆盖率报告 5. 使用allure-pytest生成可视化报告 """ # === 执行说明 === """ 1. 安装依赖: pip install pyyaml 2. 直接运行: python api_test_file_ops.py 3. 自动生成: - 配置文件: config.json, config.yaml - 测试数据: test_cases.csv, test_data.json - 响应文件: api_responses/user_create_response.json - 日志文件: test_logs/test_.log - 临时文件: 自动创建和清理 4. 输出说明: - ✅ 表示成功操作 - ❌ 表示验证失败（示例中故意设计） - 所有文件路径会打印在控制台 """ 改一下，要求这个文件在windows上运行就能直接使用，不需要依赖手动创建文件

<think>好的，用户希望修改现有的Python脚本，使其在Windows上运行时能够直接使用，而......

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