# api_test

**Repository Path**: hankaizhou/api_test

## Basic Information

- **Project Name**: api_test
- **Description**: 基于Python和pytest的广告账户API自动化测试框架，采用数据驱动设计，集成数据库操作、日志记录及Allure报告，支持参数化测试与CI/CD无缝集成，助力高效接口测试与质量保障。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: AGPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-29
- **Last Updated**: 2026-04-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# API自动化测试框架

## 项目概述

本项目是一个基于Python和pytest的API自动化测试框架，主要用于广告账户管理系统的API接口测试。框架支持数据驱动测试、参数化测试、测试报告生成、日志记录、数据库操作等功能，能够高效地进行API接口的自动化测试。

## 项目结构

```
api_project/
├── .idea\                 # IDE配置目录
├── .pytest_cache\         # pytest缓存目录
├── .venv\                 # 虚拟环境目录
├── .workflow\             # CI/CD配置目录
│   ├── branch-pipeline.yml
│   ├── master-pipeline.yml
│   └── pr-pipeline.yml
├── ad_account\            # 广告账户相关模块
│   ├── random_number.py
│   └── update_record.py
├── config\                # 配置文件目录
│   ├── api_endpoints.py    # API接口端点配置
│   ├── config.py           # 项目基础配置
│   └── test_data.py        # 测试数据配置
├── downloads\             # 下载文件目录
├── import_file\           # 导入文件目录
├── logs\                  # 日志文件目录
├── report\                # 测试报告目录
│   ├── allure-report\     # Allure报告
│   └── allure-results\    # Allure结果文件
├── test_data\             # 测试数据目录
│   ├── sql\               # SQL脚本
│   └── *.yaml              # YAML格式测试数据
├── tests\                 # 测试用例目录
│   ├── api\               # API测试用例
│   └── ui\                # UI测试用例（预留）
├── upload_files\          # 上传文件目录
├── utils\                 # 工具类目录
│   ├── assert_util.py      # 断言工具
│   ├── db_util.py          # 数据库操作工具
│   ├── file_util.py        # 文件操作工具
│   ├── log_util.py         # 日志工具
│   ├── request_util.py     # HTTP请求工具
│   └── test_data_manager.py # 测试数据管理工具
├── AI_test.py              # AI测试脚本
├── conftest.py             # pytest配置文件
├── login_api_test_cases.json # 登录API测试用例JSON文件
├── ps.txt                  # 系统配置信息文件
├── pytest.ini              # pytest主配置
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── run.py                  # 运行入口
└── token_manager.py        # Token管理工具
```

## 环境要求

- Python 3.8+
- pip 20.0+

## 安装步骤

1. 克隆项目到本地

```bash
git clone [仓库地址]
cd api_project
```

2. 创建虚拟环境（推荐）

```bash
python -m venv .venv
# Windows激活虚拟环境
.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac激活虚拟环境
source .venv/bin/activate
```

3. 安装项目依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 配置说明

1. **基础配置**：修改 `config/config.py` 文件中的配置项

```python
# 基础URL
BASE_URL = "https://test.doss.donson.com.cn"
API_TIMEOUT = 30
API_TOKEN = "your_api_token_here"

# 日志级别
LOG_LEVEL = "INFO"

# 数据库配置
DB_CONFIG = {
    "host": "192.168.0.56",
    "port": 3306,
    "user": "doss_db_pre",
    "password": "20<<G}$!9IQuyr!m",
    "database": "doss_db"
}

# 响应时间阈值配置
SLOW_RESPONSE_THRESHOLD_MS = 3000
CRITICAL_RESPONSE_THRESHOLD_MS = 10000

# 不同类型接口的响应时间阈值
RESPONSE_TIME_THRESHOLDS = {
    'query': 2000,
    'export': 10000,
    'import': 15000,
    'report': 30000
}
```

2. **API端点配置**：在 `config/api_endpoints.py` 中配置API接口路径

3. **测试数据**：在 `test_data/` 目录下创建YAML格式的测试数据文件

## 使用方法

### 运行测试

1. 运行所有测试

```bash
python run.py
```

2. 运行指定模块测试

```bash
pytest tests/api/test_ad_change.py -v
```

3. 运行标记的测试用例

```bash
pytest -m smoke -v
```

4. 生成Allure报告

```bash
# 运行测试并生成Allure结果
pytest --alluredir=report/allure-results

# 生成并打开Allure报告
allure serve report/allure-results
```

### 编写测试用例

1. 在 `tests/api/` 目录下创建测试文件
2. 使用pytest的fixture机制获取测试资源
3. 使用参数化和数据驱动进行测试

示例：

```python
import pytest
import allure
from utils.assert_util import AssertUtil
from utils.log_util import logger
from utils.test_data_manager import test_data_manager

@allure.epic("广告账户管理")
@allure.feature("账户变更")
class TestAdChange:
    
    @allure.story("变更业务类型")
    @allure.title("校验变更业务类型时账户ID有效性")
    def test_ad_change_business_type(self, api_client):
        """测试变更业务类型接口"""
        # 获取测试数据
        test_data = test_data_manager.get_test_data("test_ad_change_data_check.yaml", "test_cases")[0]
        
        # 发送请求
        response = api_client.post("/api/ad/change/businessType", json=test_data["params"])
        
        # 断言验证
        assert_util = AssertUtil()
        assert_util.assert_status_code(response, test_data["expected_code"])
        assert_util.assert_response_contains(response, test_data["expected_msg"])
```

## 测试数据管理

测试数据使用YAML格式存储，每个功能模块对应一个YAML文件，文件中包含测试用例列表。测试数据由 `TestDataManager` 类统一加载和管理。

示例YAML文件结构：

```yaml
test_cases:
  - name: "变更归属商机账号导入成功"
    params:
      changeType: "BUSINESS"
      oldBusinessId: "1001"
      newBusinessId: "1002"
    expected_code: 200
    expected_msg: "操作成功"
  
  - name: "变更归属商机账号导入失败"
    params:
      changeType: "BUSINESS"
      oldBusinessId: "1001"
      newBusinessId: ""
    expected_code: 400
    expected_msg: "新商机ID不能为空"
```

## 工具类说明

1. **request_util.py**：HTTP请求工具，封装了GET、POST等请求方法，支持文件上传下载
2. **assert_util.py**：断言工具，提供多种断言方法
3. **db_util.py**：数据库操作工具，支持查询和更新操作
4. **log_util.py**：日志工具，配置日志格式和输出
5. **test_data_manager.py**：测试数据管理工具，加载和提供测试数据
6. **file_util.py**：文件操作工具，处理文件读写等操作

## 其他脚本说明

（暂无其他脚本说明）

## 日志系统

日志文件存储在 `logs/` 目录下，采用日期时间命名。日志包含请求信息、响应信息、断言结果等内容，便于问题定位和分析。

## 持续集成

项目支持CI/CD，配置文件位于 `.workflow/` 目录下，包含：
- branch-pipeline.yml：分支流水线
- master-pipeline.yml：主分支流水线
- pr-pipeline.yml：PR流水线

## 注意事项

1. 运行测试前请确保已正确配置数据库连接信息
2. 确保导入文件目录包含所需的测试文件
3. 定期清理日志和报告文件，避免磁盘空间占用过大
4. 建议使用虚拟环境进行依赖管理

## 维护者

- 团队名称：API自动化测试团队
- 联系方式：[团队邮箱或联系方式]

## 许可证

本项目采用MIT许可证。详情请查看项目中的LICENSE文件。