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拋磚引玉：Redis 與接口自動化測試框架的結合

來源：責編：時間：2023-09-18 21:41:49 323觀看

導讀接口自動化測試已成為保證軟件質量和穩定性的重要手段。而Redis作為一個高性能的緩存數據庫，具備快速讀寫、多種數據結構等特點，為接口自動化測試提供了強大的支持。勇哥這里粗略介紹如何結合Python操作Redis，并將其應用

接口自動化測試已成為保證軟件質量和穩定性的重要手段。而Redis作為一個高性能的緩存數據庫，具備快速讀寫、多種數據結構等特點，為接口自動化測試提供了強大的支持。勇哥這里粗略介紹如何結合Python操作Redis，并將其應用于接口自動化測試框架中，以提升測試效率和數據管理能力。

Redis 基本操作

(1) Redis的安裝和配置

在開始之前，首先需要安裝Redis并進行相應的配置：

redis官網：https://redis.io/
redis中文網：https://www.redis.cn/

安裝完成后，確保Redis服務已成功啟動，并正確配置了連接信息(如主機地址、端口號、密碼等)，這塊信息就不過多介紹了喲!

(2) Redis與接口自動化測試框架的集成

使用Python操作Redis需要導入相應的客戶端庫，例如:

pip install redisimport redis

(3) 初始化Redis連接

在接口自動化測試框架的初始化過程中，可以添加連接Redis的代碼，確保測試過程中能夠與Redis建立連接。

class TestFramework:    def __init__(self):        self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, password='your_password')

操作 Redis 常用命令

(4) 字符串操作

# 設置鍵為"key1"的字符串值為"Hello, Redis!"r.set('key1', 'Hello, Redis!')# 獲取鍵為"key1"的字符串值value = r.get('key1')print(value)  # 輸出: b'Hello, Redis!'

(5) 列表操作

# 向名為"list1"的列表左側插入元素r.lpush('list1', 'item1')r.lpush('list1', 'item2')r.lpush('list1', 'item3')# 獲取名為"list1"的列表所有元素items = r.lrange('list1', 0, -1)print(items)  # 輸出: [b'item3', b'item2', b'item1']

(6) 哈希表操作

# 設置名為"hash1"的哈希表字段和值r.hset('hash1', 'field1', 'value1')r.hset('hash1', 'field2', 'value2')# 獲取名為"hash1"的哈希表字段和值value1 = r.hget('hash1', 'field1')value2 = r.hget('hash1', 'field2')print(value1, value2)  # 輸出: b'value1' b'value2'

(7) 集合操作

# 向名為"set1"的集合添加元素r.sadd('set1', 'item1')r.sadd('set1', 'item2')r.sadd('set1', 'item3')# 獲取名為"set1"的集合所有元素items = r.smembers('set1')print(items)  # 輸出: {b'item1', b'item2', b'item3'}

以上就是 redis 的常見操作，是不是比寫 `sql` 語句簡單，是不是 `so easy!!`

Redis 在接口自動化中的應用

(1) 封裝Redis操作方法

為了方便接口自動化測試框架使用，又要開始封裝了，簡單封裝代碼如下：

class RedisClient:    def __init__(self):        self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, password='your_password')    def set_data(self, key, value, expire_time=None):        self.redis.set(key, value)        if expire_time is not None:            self.redis.expire(key, expire_time)    def get_data(self, key):        return self.redis.get(key)    def delete_data(self, key):        self.redis.delete(key)    def hash_set_field(self, key, field, value):        self.redis.hset(key, field, value)    def hash_get_field(self, key, field):        return self.redis.hget(key, field)    def hash_delete_field(self, key, field):        self.redis.hdel(key, field)

接口自動化中比較常用的是字符串了，為了滿足更多場景的需求，我們價格哈希數據結構的封裝操作方法。

接口自動化測試中的常見應用場景

(1) 測試數據管理

接口自動化測試中，將測試數據存儲在Redis中，如用戶信息、配置參數等。通過使用封裝的Redis操作方法，可以方便地進行數據的增、刪、改、查。

redis_client= RedisClient()redis_client.set_data('user:1', '{"name": "kira", "age": 18}')user = redis_client.get_data('user:1')print(user.decode())  # 輸出：{"name": "kira", "age": 18}

(2) 處理接口依賴數據

一般步驟如下：

先明確接口的依賴關系: 誰調用誰之前要先調用誰或者誰
設置數據到redis：也就是接口B執行成功后，將關鍵數據存redis，可以使用我們封裝的set，健一般是一個標識符，值就是接口的返回值
從redis獲取數據：比如接口A執行前，先獲取B數據存Redis，然后調用redis獲取數據給A或者B、C 等等。

上代碼：

redis_client = RedisClient()# 第一個接口，設置依賴數據def first_api():    response = requests.get('https://api.example.com/first')    data = response.json()    redis_client.set_data('key', data['value'])def second_api():    # 獲取依賴數據    dependency_data = redis_client.get_data('key')    response = requests.post('https://api.example.com/second', data={'data': dependency_data})    result = response.json()    # 處理接口響應結果if __name__ == '__main__':    first_api()    second_api()

(3) 緩存管理

遇到需要頻繁訪問的接口，怎么半?

為了減少接口調用的開銷和提高測試效率，可以使用Redis作為緩存工具，將接口的響應結果緩存起來，以便后續的測試用例重復使用。

redis_client= RedisClient()def get_user_info(user_id):    cache_key = f'user:{user_id}'    user_info = redis_client.get_data(cache_key)    if not user_info:        # 調用接口獲取用戶信息        user_info = api.get_user_info(user_id)        redis_client.set_data(cache_key, user_info, expire_time=3600)    return user_info

咱們首先檢查Redis緩存中是否已存在對應的用戶信息，如果不存在，則調用接口獲取用戶信息并將其存儲到Redis緩存中，以備后續使用。同時，通過設置expire_time參數，可以為緩存數據設置過期時間，避免過期數據的使用。

(4) 并發測試

在自動化測試中，針對并發場景的測試很重要，我們可以并發模擬一些實際場景，比如：利用redis的原子性和分布式鎖，為每個用戶創建一個唯一的標識，存到redis中，這樣不同用戶請求就可以通過檢查和比對redis的結果來模擬并發訪問了，例如：

# 創建 Redis 客戶端redis_client = RedisClient()def get_user_info(user_id):    cache_key = f'user:{user_id}'    user_info = redis_client.get_data(cache_key)    if not user_info:        # 調用接口獲取用戶信息        response = requests.get(f'http://127.0.0.1:5000/?user_id={user_id}')        if response.status_code == 200:            user_info = response.text            print(user_info)            redis_client.set_data(cache_key, user_info, expire_time=3600)        else:            print(f"Failed to retrieve user info for user_id: {user_id}. Status code: {response.status_code}")    return user_info# 并發測試函數def run_concurrent_test(user_ids):    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:        # 提交任務到線程池        future_to_user_id = {executor.submit(get_user_info, user_id): user_id for user_id in user_ids}        # 處理返回結果        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_user_id):            user_id = future_to_user_id[future]            try:                user_info = future.result()                print(f"user_id: {user_id}; user_info: {user_info}")            except Exception as e:                print(f"Error occurred for user_id: {user_id}, Error: {str(e)}")if __name__ == '__main__':    u_ids = [i for i in range(10, 99)]    run_concurrent_test(u_ids)

我們創建線程池，使用submit 將任務(get_user_info)提交到線程池,每個任務一個 user_id，這里簡單打印每個用戶id，對于的信息，通過并發執行多任務，可以同一時間內獲取多個用戶信息，提高測試效率。

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