rtsf

项目初衷

为什么已经有了rock4automation的自动化测试框架的项目，还要另起一个rtsf项目，并且rtsf中使用的技术，rock4automation项目中已经涵盖？

因为，它存在的痛点很明显：

• rock4automation项目的初衷，是为了能快速重拾技术，是技术的合集，包含了新旧测试的技术。里边一些模块，是冗余的存在，这让项目本身很臃肿。如整合的一些自动化框架，selenium、appium、autoitv3、Microsoft UI Automation等等，关于性能的测试，整合了locust的一些用法。
• rock4automation项目,打包发布的程序，会将源码封装了exe或者加密为pyd，也就是说，发布出来的程序，不是一个源码，而是一个客户端程序，这就有违我开源的意图了
• rock4automation项目,打包了相关工具，比如appium-server，java.exe 等等，大量冗余的非项目源码的工具

而rtsf(rock4 test service framework)项目的初衷：

• 参考rock4automation和httprunner的项目，我希望能精简一下rtsf，使它仅仅提供一个测试的关键字驱动和数据驱动的程序框架。
• 其次，我希望rtsf是个可扩展的服务框架，一些自动化技术的框架，可以依托rtsf，迅速形成一个有效的自动化测试相关的业务框架。如整合selenium形成web应用业务的自动化测试框架；整合requests等技术，形成http(s)接口层业务的自动化测试框架等。
• 另外，关于持续继承方面，我希望rtsf是个命令行的工具，依托它产生的自动化测试框架，可以接入持续集成的系统。
• 最后，我希望，依托rtsf产生的自动化测试项目，能够轻量，少造轮子，多复用标准库和优秀开源项目，

架构

构建rtsf系列框架

我这里已经完成了几个rtsf+的项目,供大家参考和使用:

• 接口测试rtsf-http
• 浏览器测试rtsf-web
• android移动端rtsf-app
• windows桌面客户端rtsf-win

其他可接入的方案:

• 计算机视觉opencv
• 图形文字识别tesseract
• 基于像素点对比的图像ImageDiff
• 基于unity3d技术游戏控件识别pocoui

等等

测试用例模型，计划扩展为, yaml, xml, excel三种，目前已扩展的只有yaml测试用例模型

介绍

安装

pip install rtsf

rtsf-使用入门

rtsf提供测试执行、报告、日志的基本功能

测试用例介绍

• rtsf分三种用例: case、 api、 suite，所以rtsf支持测试用例分层，允许测试用例的组件化, 其中api和suite,比case多一个关键字: def
• 测试用例编写过程中，使用api关键字封装当前单个case，允许其他case进行调用,类似调用单个api一样
• 测试用例编写过程中，使用suite关键字，封装当前多个cases，允许其他case进行调用， 类似调用组件化模块一样
• def定义的api和suite,传递参数的替换过程: 当前用例调用api或suite时，会先将传递的参数值，替换被调用的api或suite中相应的参数
• api用例的调用过程: 当前用例调用api的时候，如果当前case与api重复定义键值对时，取当前case中键值对值
• suite用例的调用过程: 当前用例调用suite的时候，如果当前case与suite重复定义键值对，取suite中键值对值

注意: 其内在逻辑，其实是，先加载api和suite,以dict形式存储在内置变量中，然后，加载测试集的用例，如果测试用例使用了api则合并，如果测试用例使用了suite则扩展。

• case用例：

# test.yaml

- project:
    name: demo project
    module: the module name of testing project

- case:    
    name: case 1

- case:
    name: case call api 1
    api: test1_api()

- case:
    name: case call suite
    api: test_suite(1, 2)

• api用例

• 在api关键字中中，使用def，表示当前是个 api用例
• api测试用例，可被suite和case重复引入
• 存放路径, case用例同级目录下: dependencies/api/。yaml, dependencies/api/。yml, dependencies/api/*。json
• 沿用case中定义的关键字, 对外调用，使用了def关键字。 其中，def的解析，参照了httprunner项目

# test_api.yaml

- api:    
    def: test1_api()

- api:    
    def: test2_api($arg1, $arg2)    

• suite用例

• 在project中，定义def，表示当前整个yaml文件，是一个suite
• suite测试用例， 可被case和其他suite重复引入
• suite测试用例，实际上是，由一些api或者一些case，封装后的，相对稳定的，测试用例
• 存放路径, 测试用例同级目录下: dependencies/suite/。yaml, dependencies/suite/。yml, dependencies/suite/*。json

suite的用例跟 case差别不大，主要的是，在project中，添加def关键字，定义引入suite的函数入口

# test_suite.yaml

- project:
    def: test_suite($arg1, $arg2)

- case:
    name: suite 1

- case:    
    name: suite call api 2
    api: test2_api($arg1, $arg2) 

测试用例中，函数及变量替换的格式

变量和函数的替换，参照了httprunner项目的格式 该格式取代了我的rock4automation项目中的， #var# 等替换规则

• 引用函数: ${function_str}
• 引用变量: $variable_str
• function_str 为字母、数字、下划线、横线、点号、等号、逗号组成的函数. 示例: /api/${add(1, 2)}?t=${get_timestamp()} 正则表示为: [a-zA-Z0-9.-=,]
• function_str若含有特殊字符，将不会被识别， 解决方法是，使用全局变量. 示例,如: a='@#$%^&'; $print($a)
• variable_str 为字母、数字、下划线组成的变量名. 正则表示为: [a-zA-Z0-9_]

运行测试用例

使用默认Runner类执行规则，执行test.yaml测试用例

from rtsf.p_executer import TestRunner, Runner

runner = TestRunner(runner = Runner).run(r'C:\xxx\xxx\test.yaml')
runner.gen_html_report()

• TestRunner(runner = Runner),runner参数用于指定重写了Runner子类,该子类重写了Runner.run_test方法。 默认值为Runner
• TestRunner.run, 该方法，用于运行指定yaml的case文件，或者运行指定文件夹路径中的yaml和json,如c:\case目录下*.yaml和*.json
• TestRunner。gen_html_report,该方法，用于生成测试报告，报告路径是yaml文件所在路径

简单实例

编写一个测试用例文件,如 example_1.yaml

# example_1.yaml

- project:
    name: demo project
    module: test baidu

- case:    
    name: www.baidu.com

example_1执行后的报告:

代码，参见项目目录examples/example_1

数据驱动-实例

如下，创建三个文件，example_2.yaml, username_password.csv, devices.csv

# example_2.yaml

- project:
    name: demo project
    module: test baidu
    data:
        - csv: devices.csv
          by: Random
        - csv: username_password.csv    

- case:    
    name: www.baidu.com-$username-$password-$devices


# username_password.csv
username,password
15312341230,1234567890
15312341231,1234567891


# devices.csv
devices
android-0
android-1
android-2

数据驱动，其实很简单，在yaml的测试用例中，在project块，添加data关键字。

data关键字，以列表形式存在，每个列表项是一个字典，由两个key组成(csv, by)。跟loadrunner中参数化数据一样，csv第一行定义变量，第二行及以下行定义数据驱动的变量值

• csv后面接文件名称，该文件以csv形式存在于case同一路径。
• by是指读取csv格式的顺序， Random or Sequential。默认是Sequential，顺序读取。 该参数，可选填
• 笛卡儿积算法，会对多个data参数进行排列，rtsf会对排列的最终结果遍历执行当前测试集合

example_2执行后的报告，如下， 跑了6条用例，是username_password.csv和devices.csv里边参数的笛卡儿积，username_password默认是顺序，devices是随机。

代码，参见项目目录examples/example_2

重写Runner-实例

• rtsf提供入口，允许自定义执行模块的扩展，这个过程有点类似python中重写threading.Thread类.
• 不同的是，rtsf需要重写rtsf.p_executer.Runner.run_test方法

首先， 我们设计我们的yaml用例， 比如，在上面的例子中，加入了几个关键字， responsible, tester, demotest, demoverify

# example_3.yaml

- project:
    name: demo project
    module: test baidu

- case:    
    name: demo test
    responsible: your name
    testser: other name
    demotest: ${add(1, 2)}
    demoverify: ${_is(3)}

- case:    
    name: demo test2
    responsible: your name
    testser: other name
    demotest: ${mod(1, 2)}
    demoverify: ${_is(3)} 

- case:    
    name: demo test3
    responsible: your name
    testser: other name
    demotest: ${mod(1, 0)}
    demoverify: ${_is(3)} 

然后，重写Runner， 对上面关键字进行功能设置， 重写 Runner.run_test的过程，是使用rtsf的主要工作

• run_test(testcase_dict, variables, driver_map), rtsf在执行测试的时候，调用run_test方法，传入这3个参数

注意: 重写的时候，第一个参数，是单个case，不是所有case，只需要写一个case的执行逻辑

# DemoRunner.py

# encoding:utf-8

from rtsf.p_executer import TestRunner, Runner

def test_add(x, y):
    global result
    result = x+y

def test_mod(x, y):
    global result
    result = x%y

def verify_is(x):
    return result == x    

class DemoRunner(Runner):      

    def __init__(self):
        ''' 继承Runner
        self._default_devices --> list,分布式设备标识。 默认 值 [""]，表示本机
        self._default_drivers --》 list, 分布式driver标识与driver键值对。 默认值 [("",None)]， 表示本机驱动
        self.parser --> TestCaseParser实例，用于解析用例
        self.tracers --> 每一台分布式设备初始化的Tracer实例，用于记录日志和生成报告       
        self.proj_info --> 记录了用例的项目信息 
        '''
        super(DemoRunner,self).__init__()

    def run_test(self, testcase_dict, variables, driver_map):
        ''' 重写 run_test，有三个参数
        @parm testcase_dict:  单条测试用例
        @param variables: dict; 用例采用数据驱动的情况下，variables是csv文件变量的笛卡儿积；默认情况下值是 {}
        @param driver_map:  tuple;  (唯一标识, driver or module or obj); 默认情况下的值是("",None),该参数适用于selenium的grid有多个 driver的情况
        '''

        # rtsf 遍历 self._default_drivers, 传给 driver_map   这里fn = ''  driver=None
        fn, driver = driver_map

        # 获取 fn 的跟踪对象， 用于记录日志 和 报告
        fn_logger = self.tracers[fn]

        # 获取用例解析对象
        parser = self.parser

        # 绑定测试用例关键字
        yaml_keys = {"add": test_add, "mod": test_mod, '_is': verify_is}
        parser.bind_functions(yaml_keys)        

        # 更新传入的变量
        parser.update_binded_variables(variables)

        # 获取用例名字  
        case_name = testcase_dict.get("name")        

        # parser.eval_content_with_bind_actions 用于解析 字段中的变量和函数，  如:  引用函数: ${function_str} 引用变量: $variable_str
        case_name = parser.eval_content_with_bind_actions(case_name)

        try:
            # fn_logger 可以记录报告，使用:  start, section, step, normal, ok, fail, error, stop
            # start 用于 开始记录报告；  stop 用于结束报告记录
            fn_logger.start(self.proj_info["module"],  # yaml case中 module
                            case_name,  # yaml case中 用例名臣
                            testcase_dict.get("responsible",u"administrator"), # yaml case中responsible定义的责任人名称 
                            testcase_dict.get("tester",u"administrator"), # yaml case中tester定义的测试人名称
                            )

            # fn_logger 可以使用了logging, 记录日志，使用:  log_debug, log_info, log_warning, log_error, log_critical
            fn_logger.log_debug(u"===== run_test\n\t{}".format(testcase_dict))

            fn_logger.section(u"------------starting test")
            # 获取demotest
            demotest = testcase_dict.get("demotest")
            fn_logger.step("got demotest: %s" %demotest)

            parser.eval_content_with_bind_actions(demotest)                
            fn_logger.normal(u"eval demotest. finish")

            # 获取demoverify
            demoverify = testcase_dict.get("demoverify")
            fn_logger.step("got demoverify: %s" %demoverify)

            if parser.eval_content_with_bind_actions(demoverify):
                fn_logger.ok('verify is ok')
            else:
                fn_logger.fail('verify is fail')
            fn_logger.normal(u"eval demoverify. finish")            

        except Exception as e:
            fn_logger.error(e)

        fn_logger.stop()

• DemoRunner中，三个内置函数 test_add test_mod verify_is 映射到 yaml函数: add, mod, _is
• DemoRunner中， 使用Tracer的实例fn_logger，对测试执行过程进行日志和报告的记录，最后使用 fn_logger.stop()结束测试

最后，我们设置runner参数为 DemoRunner, 执行我们自定义的用例逻辑

# example_3.py

# encoding:utf-8

from rtsf.p_executer import TestRunner, Runner
from DemoRunner import DemoRunner

runner = TestRunner(runner = DemoRunner).run(r'example_3.yaml')
runner.gen_html_report()

example_3执行后的报告，如下，跑了3条用例，1条通过，1条失败，1条报错

代码，参见项目目录examples/example_3

测试用例分层(测试组件化)-实例

使用上述的DemoRunner，我们设计下 分层的用例，创建如下三个文件, 文件名可以自定义，路径要正确

• api用例文件，我们使用参数化，使得api用例，可以重复使用
• suite用例文件，我们使用常规的测试手段，封装了正常的测试场景
• 最后，case用例文件，我们做一些异常测试场景

# ./dependencies/api/test_api.yaml

- api:    
    def: add_api($arg1, $arg2, $exp)
    demotest: ${add($arg1, $arg2)}
    demoverify: ${_is($exp)}

- api:
    def: mod_api($arg1, $arg2, $exp)
    demotest: ${mod($arg1, $arg2)}
    demoverify: ${_is($exp)} 

# ./dependencies/suite/test_suite.yaml

- project:
    def: suite_test()

- case:
    name: suite 1
    api: add_api(1, 2, 3)

- case:    
    name: suite 2
    api: mod_api(2, 2, 0)

- case:    
    name: suite 3
    demotest: ${add(1, 2)}
    demoverify: ${_is(3)} 

# ./example_4.yaml

- project:
    name: demo project
    module: a demo test

- case:    
    name: case 0
    suite: suite_test()

- case:
    name: case 1
    api: add_api(1, 2, 100)

- case:    
    name: case 2
    api: mod_api(1, 2, 100)

- case:    
    name: case 3
    demotest: ${add(1, 2)}
    demoverify: ${_is(3)} 

example_4执行后的报告，如下，跑了6条用例，suite中3条通过，case的3条中，2条失败，1条成功

代码，参见项目目录examples/example_4

自定义内置函数

在上述DemoRunner重写 Runner.run_test的过程中，我们定义了三个yaml函数: add, mod, _is, 映射到内置函数， test_add test_mod verify_is

rtsf 提供了另一种更简单的方法

• 定义preference.py，将yaml函数写入

# preference.py

#encoding:utf-8

def add(x, y):
    global result
    result = x+y

def mod(x, y):
    global result
    result = x%y

def _is(x):
    return result == x 

• 注释，DemoRunner中，映射相关代码

...

# 绑定测试用例关键字
# yaml_keys = {"add": test_add, "mod": test_mod, 'is': verify_is}
# parser.bind_functions(yaml_keys)
...

执行结果，同 example_4

代码，参见项目目录examples/example_5

rtsf-高阶用法

基于约定大于配置的原则，使用rsft构建自己的自动化测试框架

约定基本用例结构

，rtsf系列框架，约定的case基本结构 如下：

- project:    
    name:    
    module:    
    data:
- case:
    name:
    responsible:
    tester:
    glob_var:
    glob_regx:
    pre_command:
    steps:
    post_command:
    verify:

执行顺序 pre_command(List) -> steps(List) -> post_command(List) -> verify(List)

preject定义测试集信息

project字段	描述	类型
name	项目名称或待测系统名称(必填)	字符串
module	测试集或功能模块名称(必填)	字符串
data	数据驱动，引用的数据(选填)	列表

case定义测试用例

case字段	描述	类型
name	描述 用例 (必填)，唯一性(必填)	字符串
responsible	用例责任人或者编写人(选填)	字符串
tester	用例执行者或者测试人(选填)	字符串
glob_var	全局变量(选填)	字典
glob_regx	全局正则(选填)	字典
pre_command	测试的前置步骤或钩子(选填)	列表
steps	测试步骤 (必填)	列表
post_command	测试的后置步骤或钩子(选填)	列表
verify	校验 (选填)	列表