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生成excel测试报告

Project description

XLRP使用手册

xlrp是用于生成excel报告的python库,可以在不破坏当前代码结构的基础上,添加测试用例分类,生成报告,可应用大部分数据驱动场景

安装和导入

pip install xlrp    # 安装

from XLRP import xlrp

用例分类

对于类、方法的形式,通常一个方法代表一个用例,所以,在方法上可以使用装饰器的形式,对于常见excel驱动,单函数的形式,可以使用with的形式进行分类

# 装饰器形式

@xlrp.SysName("测试模块")
class ExcelTest:
    @xlrp.ModelName('模块1')
    @xlrp.StepName("步骤1")
    def xl_pr(self, a, b):
        print(a, b)

# with形式
@xlrp.SysName("系统名称")
def excel_data():
    with xlrp.ModelName("模块1"):
        with xlrp.StepName("用例1):
            print(123)

单函数用例运行

对于单个用例的形式,可以直接使用run方法进行运行,并可以向其中传入一个列表作为参数,列表中一个元素代表一个用例

def pr(a, b):
    print(a + b)

# Runner可以接受一个布尔值参数,用来确定是否立即显示创建的图像
runner = Runner()
runner.run(excel_data, [(1, 3), (4, 5), (6, 7)])

运行类

对于类的形式,对方法的命名做了一定的规定,类中的方法,必须是以 "xl" 开头的,才会作为xlrp的用例运行

@xlrp.SysName("测试")
Class ExcelData:
    @xlrp.ModelName("模块1")
    @xlrp.StepName("用例1")
    def xl_pr():
        print(123)
    
    @xlrp.ModelName("模块2")
    @xlrp.StepName("用例2")
    def xl_pr2():
        print(456)

# 需要注意的是,这里传入的是类的实例对象
runner = Runner().run_class(ExcelData())

文件夹用例收集

在需要运行整个文件夹中的用例时,可以使用run_discover的方式,run_class有两个必填参数是第一个start_dir,为用例存放的文件夹;第二是sys_name,我们使用run_discover省略@SysName装饰器。两个可选参数,第一个patten,文件形式,默认'xl*.py',即xl开头的py文件;第二个为cls_start_mark,可以标记类名是以什么开头,默认'Xl'

用例在收集的时候,首先是根据文件名进行排序,存放在待运行列表中依次运行,run_discover只能收集class类,所以请尽量在文件中使用class包裹用例

# xl_test.py

from XLRP.xlrp import *


@xl_ddt
class XlTest:
    @ModelName("登录模块")
    def xl_01_login(self):
        with StepName("登录"):
            print('马师傅成功登录了!!!')
        with StepName("登出"):
            print('马师傅倒下了!!!')

    @xl_data([('商品组合1', '商品1', '商品2'), ('商品组合2', '商品3',), ('商品组合3', '商品6',)])
    @ModelName("购买模块")
    def xl_02_buysomething(self, step, *args):
        with StepName(step):
            print('选择商品<松果弹抖闪电鞭>', args)
        # with StepName(step):
        #     print('马师傅选择了付款')

    @xl_data([('数学1', 1, 2), ('数学2', 3, 5), ('数学3', 4, 0)])
    @ModelName("数学题")
    def xl_03_compute(self, step, a, b):
        with StepName(step):
            print("马师傅开始做数学题")
            print(a / b)

    @ModelName("统计模块")
    def xl_04_count(self):
        with StepName('不讲武德'):
            print("我付钱了,年轻人不讲武德!!!")

    def xl_05_age(self):
        with ModelName('计算马师傅年龄'):
            with StepName("先打倒马师傅"):
                print('来骗、来……偷袭')
            with StepName("马师傅自曝年龄"):
                print('偷袭我这20多岁的程序员')

    @ModelName("松果弹抖闪电鞭")
    def xl_06_flash(self):
        @StepName("一鞭")
        def xl_one():
            print("松果")
        xl_one()

        @StepName("两鞭")
        def xl_two():
            print('弹~')
            return False
        xl_two()

@ModelName("马师傅打不过")
@StepName("打不过也要打")
def ma_sifu(a, b):
    print(f'马师傅打了{a}和{b}')
# run.py

from XLRP.xlrp import *


if __name__ == '__main__':
    runner = Runner()
    runner.run_discover('./', '测试系统', 'xl_test.py').save_default()

类方法参数化

我们已经知道在run的方法中,是可以传入函数名和参数来进行参数化设置的,但是对于类来说,则不能这么进行处理,所以,xlrp自带了参数化的装饰器,为了方便记忆,则延用大家熟悉的ddt,但为了区分,这里为xl_ddt,虽然名字相同,但是他们的内部逻辑是有区别的

@SysName("测试模块")
@xl_ddt
class ExcelTest:
    @ModelName('模块1')
    @xl_data([(1, 2, '步骤1'), (2, 3, '步骤2'), (5, 5, '步骤3')])
    def xl_pr(self, a, b, step):
        with StepName(step):
            assert a == b

    @xl_data([(1, 2, '步骤1'), (2, 3, '步骤2'), (5, 5, '步骤3')])
    @ModelName('模块2')
    def xl_pr2(self, a, b, step):
        with StepName(step):
            assert a > b/a

    @ModelName("模块3")
    @StepName("步骤")
    def xl_pr3(self):
        print(123)

    @ModelName("模块4")
    @StepName("步骤")
    def xl_pr4(self):
        print(666)

通过上述的例子,我们可以看到,他的使用方法,和常用的ddt区别并不是很大,而我们作为类方式运行,其实xl_ddt的意义并不大,但是为了让run_class的方法更小更易维护,还是选择重新设置一个xl_ddt来捕获当前类

xl_data和run的参数化相似,也是传入一个列表,列表中每个元素代表一个用例的参数,三个参数会生成三个用例,注意事项 xlrp在收集参数构造用例的时候,是在原有的方法上,尾部加上了 "_数字" 的形式,类中用例的运行顺序,也是依据用例名称来进行的

保存图像

在我们运行用例之后,我们可以选择将图片存在excel中

@xlrp.SysName("系统1")
def single(a, b):
    with xlrp.ModelName("模块"):
        with xlrp.StepName("用例"):
            print(a, b)

@xlrp.SysName("测试")
Class ExcelData:
    @xlrp.ModelName("模块1")
    @xlrp.StepName("用例1")
    def xl_pr():
        print(123)
    
    @xlrp.ModelName("模块2")
    @xlrp.StepName("用例2")
    def xl_pr2():
        print(456)

# plot_save_excel有两个参数:
# file_path: 需要保存进入的excel文件
# width_list: 图片的大小,默认是(700, 700, 700)
# width_list 的图像大小,默认第三个参数,会在原基础上X2,为保证图像美观,请保持三个数字一致
runner = Runner()
runner.run(single).plot_save_excel('./test.xlsx')
runner.run_class(ExcelData()).plot_save_excel('./test.xlsx')

默认保存(生成报告)

默认生成,会生成一个.xlrp_cache文件夹以及log、plot、report三个子文件夹,存放在当前调用文件同级目录下,excel文件包含两个sheet页面,一个是使用xlrp运行的所有用例以及他们的运行结果,第二个sheet为统计图标,一个饼图、一个柱状图、一个折线图,分别代表,系统用例运行总通过率、系统模块用例通过率、系统模块及模块用例运行耗时

runner = Runner()
runner.run(single).save_default()
runner.run_class(ExcelTest()).save_default()

多进程运行

在多进程运行的时候,为了使文件能正常保存,不至于覆盖,在Runner运行类中,增加了file_mark参数,此参数为设置文件的命名规则,自定义的方式能让自己更好理解文件的位置等信息,相比其他ID类的不明意义的标识更有辨识性

使用进程池的方式添加多个进程运行用例:

from XLRP.xlrp import *
from multiprocessing import Process, Pool


@SysName("测试模块")
@xl_ddt
class ExcelTest:
    @ModelName('模块1')
    @xl_data([(1, 2, '步骤1'), (2, 3, '步骤2'), (5, 5, '步骤3')])
    def xl_pr(self, a, b, step):
        with StepName(step):
            assert a == b

    @xl_data([(1, 2, '步骤1'), (2, 3, '步骤2'), (5, 5, '步骤3')])
    @ModelName('模块2')
    def xl_pr2(self, a, b, step):
        with StepName(step):
            assert a > b/a

    @ModelName("模块3")
    @StepName("步骤")
    def xl_pr3(self):
        print(1/ 0)

    @ModelName("模块4")
    @StepName("步骤")
    def xl_pr4(self):
        print(666)

    @ModelName("模块5")
    @StepName("步骤")
    def xl_pr5(self):
        return False

def run(mark):
    runner = Runner(file_mark=mark)
    runner.run_class(ExcelTest()).save_default()
    

if __name__ == '__main__':
    file_names = ['测试1', '测试2', '测试3', '测试4']
    pool = Pool(4)
    for task in file_names:
        pool.apply_async(run, (task, ))
    pool.close()
    pool.join()

使用事项

  1. 使用xlrp需要系统、模块、步骤都存在,缺少某一个则不能完整构成测试系统报告。
  2. 一个页面中,如果使用多个SysName装饰器,系统生成的报告会取用最后一次赋值的系统名称,这是因为xlrp未建设文件用例收集功能,默认以class作为大范畴。
  3. 每个步骤的命名应该不同,否则可能会覆盖数据,xlrp的step用例命名都掌握在用户手上,给予step不同名字,即视为不同用例,xlrp以用户命名step用例为准,而不以参数化的函数或者运行次数决定,所以在参数化的时候,传入step名称也许是一个好主意
  4. xlrp可以添加file_mark标记多进程,但并不支持多线程的操作,这是由于资源和共享变量占用的问题,锁的机制也会使得多线程变得“不多线程”,所以如果需要进行并发性操作,应使用进程形式,并使用Runner类中的file_mark,给定每个进程的文件名称,保证文件独立不至于被覆盖,而用户手动设置文件标记的方式,也会让用户更容易分清文件指向
  5. xlrp有run和run_class的运行方式,如果是class包括多个方法的用例系统,使用run_class的方式更加便捷,run在运行单个函数的时候,可以使用这种方式,但是尽量不要在同文件中进行混用,他们属于不同的运行方式,在数据方面,可能会造成冲突
  6. run_class的运行是按照用例名称来决定顺序的,所以,使用用例名称来合理处理运行顺序,但这里需要注意判断的是字符串形式,如 xl_12_test 其实是比 xl_5_test 要提前的,所以,以0的方式进行补位操作,满十进一是比较好的方式 xl_0009_test, xl_0010_test

Project details


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Source Distribution

xlrp-0.5.4.tar.gz (23.8 kB view hashes)

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Built Distribution

xlrp-0.5.4-py3-none-any.whl (21.6 kB view hashes)

Uploaded Python 3

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