前言

• 想当初刚入行的时候，只想写一个自动化工具来帮我跑功能，开始研究 adb，后来学习 Airtest
• 岁月飞梭，学的东西很多，但是成果很少
• 后来才知道，UI 自动化测试是一个成本极高收获甚少的路

为何要做配置检查

• 配置是由一个策划团队来进行更新维护
• 无论线上还是开发版，配置出现 BUG 的占比都很高
• 相比单元测试，接口测试和 UI 自动化测试门槛低，收益高

搭建简易架构

• 编程语言选用 python

处理原始数据

• 配置的原格式一般都是 json,xml,csv,lua 等，均统一转换成 json 格式
• 定义一个 Config 类

class Config(list):
    def __init__(self, *args):
        super().__init__(*args)

• 测试的 json 数据如下，用 json 模块直接读取

[
    {"id": 1, "name": "1"},
    {"id": 2, "name": "2"}
]

• 读取后的 py 数据如下

demo_data = [
    {"id": 1, "name": "1"},
    {"id": 2, "name": "2"}
]

• 定义配置类，配置类继承 Config，传入数据时，应该传入字典列表，如果数据不是字典列表的形式，需要根据数据修改代码

class DemoData(Config):
    def __init__(self):
        super().__init__(*demo_data)

测试架构选择

• 现在测试的数据已经处理完成，我们的数据格式是字典列表
• 字典就是配置中的一行数据，现在我们需要对每一行数据进行检查
• 有两种方法：一种是使用 pytest.mark.parametrize() 装饰器拆解数据，另一种是使用 ddt 和 unittest 结合的方式来拆解数据

选用 pytest 测试架构

class TestDemoPyTest:
    @user1ize('demo', DemoData())
    def test_id(self, demo):
        assert demo['id'] > 0, "id不大于0"

选用 unittest 测试架构

@ddt
class TestDemoUnitTest(unittest.TestCase):
    @data(*DemoData())
    def test_id(self, demo):
        self.assertGreater(demo['id'], 0, "id不大于0")

• 两种方式都是将 DemoData 类的列表数据中每个元素分别传入测试方法，有多少数据就会测试多少次

总结

简易的架构搭建这就完成了，希望对大家有所帮助。