一、需求分析与规划
- 确定业务范围：明确哪些业务功能的接口需要做自动化测试，以及自动化的覆盖率目标。
- 时间进度安排：制定详细的时间计划，包括各个阶段的开始和结束时间，以及关键里程碑。
- 人员分配：根据团队成员的技能和经验，合理分配工作任务。
二、环境搭建
- 安装必要的软件：如Python、PyCharm（或其他IDE）、Requests库、xlrd/xlwt库、Pymysql库等。
- 配置Python环境：确保Python环境变量配置正确，能够顺利运行脚本。
- 准备测试数据：将接口用例数据放入Excel表格中，包括请求地址、请求方式、请求参数、预期结果等（后期考虑数据库，测试数据存在数据库里）。
三、框架搭建
- 基本目录结构：
report：静态输出目录，用于存放测试报告或日志。data：静态输入目录，用于存放Excel数据等被读取的数据。utils：实用方法层，存放项目的公共方法，如读取Excel数据、连接数据库等。apis：接口请求层，封装与项目相关的请求方法，如发送POST、GET请求等。testcases：用例目录，存放项目中涉及的用例，包括单接口用例和关联接口用例。conftest：存放fixture，只对文件的所在目录生效，用于存放测试前的准备工作或配置。pytest.ini：pytest的配置文件，用于存放运行配置项。
- 关键组件封装：
- 数据库操作：在
utils目录下封装数据库操作方法，如连接数据库、执行SQL语句等。 - API请求：在
apis目录下封装不同的请求方法和请求地址接口，方便在测试用例中调用。
四、测试用例设计与编写
- 用例设计：根据接口文档和需求分析结果，设计测试用例。每个接口可以编写一个或多个测试用例，覆盖不同的场景和参数组合。
- 编写测试用例：在
testcases目录下编写自动化测试用例脚本。使用参数化测试、数据驱动测试等方法，提高测试用例的复用性和可维护性。
五、执行测试与生成报告
- 执行测试：使用pytest等工具执行测试用例，并监控测试结果。
- 生成报告：根据测试结果生成测试报告，包括测试摘要、测试用例执行情况、失败用例的详细信息等。
六、持续优化与维护
- 问题追踪与修复：对测试过程中发现的问题进行追踪和修复，确保接口的稳定性和可靠性。
- 框架优化：根据实际需求和技术发展，不断优化和升级测试框架，提高测试效率和准确性。
七、注意事项
- 可读性：框架目录规划要清晰，代码要简洁易懂，方便团队成员理解和维护。
- 复用性：公共方法和请求要封装好，提高复用性，减少重复劳动。
- 配置管理：可变的环境等参数要提取出来放到配置文件中，方便管理和修改。
- 日志记录：必要的日志记录有助于追踪错误和定位问题。