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吴老的java版《selenium webdriver 实战宝典》和python版《selenium Webdriver 3.0 自动化测试框架实战指南》出版了，代码拿来就能用。

文 |  iTesting

来源 | 微信公众号 iTesting

自动化测试用例写多了，不可避免会遇到这个问题,每次运行无需运行所有的用例，那么如何把要运行的用例挑出来并高效组织它们呢？

一般说来，通用的做法都是把要运行的用例用特殊标记Mark出来，然后框架运行时，自动寻找这些带标记的case，并把它们装到一个新的test suite里。

所以高效组织测试用例的关键就是两部分：

1. 如何标记待测试用例.

2. 运行时如何收集这些带标记的用例。

以下列出来我经历过的方法：

1.给所有的测试用例编号，把测试用例按照 编号， summary， Path， ClassName， 测试运行与否的flag等等，写到一个外部文件里，通常是Excel。

每次测试框架运行时，先去这个文件里，一行一行的读文件，如果发现“测试运行与否的flag”的值是True， 就把这条case拿出来放到一个临时变量里，读完整个文件，就拿到了

所有要运行的case， 这个时候，导入这个case需要的所有依赖，运行这个case，并把运行结果写回到一个results的文件里。 那么，改动老的case，增加新的case，怎么办呢？

勤快一点的，每写一个/更改一个自动化用例，手工更新这个外部表格。 懒一点的，写一段代码，每写/改一个case，手工运行这段代码，把更改写进去。

2.利用装饰器，经典的如TestNG，可以在测试用例前加@BeforeSuite， 今天要讲的也是这个。如何在python里实现。

先说下思想： 我期望自动化测试运行时候，可以根据我提供的不同的tag，运行不同的测试用例。 前提是我写自动化用例的时需给每个测试用例，都加上tag并赋值。

在运行时候，框架通过我提供的不同的tag，去找这些被标记的case，然后组织起来运行。

要实现这个，我们需要接收用户参数，可以用：

1.sys.argv[1:]来自己写代码处理，也可以用标准库argparse来，我们用后者。

argparse 的用法很直观, 先看段代码：：

1. 先创建一个parser：

parser = argparse.ArgumentParser(prog='para')

2. 加入一些参数：

parser.add_argument('-w', action='store', default='.', help='specify the work space')

parser.add_argument('-target', action='store', help='specify the run target file')

parser.add_argument('-tag', action='store', help='run by tag')

parser.add_argument('-n', action='store', help='concurrent user')

3. Parseing 这些参数

options = parser.parse_args()

print (options)

这个时候，如在command line里输入

python __init__.py -target test -tag smoke -n 3

就会得到如下结果：

Namespace(n='3', tag='smoke', target='test', w='.')

使用argparse就可以方便的获取用户参数，并处理。关于argparse的用法，请参考官网。

2.用户输入的参数我们接收处理了,那么如何处理这些tag呢，这就要用到装饰器：

def TestCase(enabled=True, tags=None, **kwargs):

def tracer(cls):

cls.__type__ = 'Test'

cls.__enabled__ = enabled

if not tags:

cls.__tags__ = None

else:

# 想想看，如果tag有好几个，这块代码应该怎么改

cls.__tags__ = tags

return cls

return tracer

上面的代码呢，我们定义了一个装饰器，这个装饰器唯一的作用，是接收传入的类，然后给这些类增加一些属性，这些属性后续用来判断是否要执行。 使用时在新建立测试类上加上@Testcase即可。

3.测试用例类，这些测试类或者测试类中的函数实现了一个个的功能。

class RealTest():

@TestCase(tags='smoke')

def test1(self):

logging.info("this is test 1")

time.sleep(5)

@TestCase(enabled=True, tags='smoke')

def test2(self):

logging.info("this is test2")

time.sleep(5)

@TestCase(enabled=False, tags='smoke')

def test3(self):

logging.info("this is test3")

time.sleep(5)

我们可以利用装饰器里的tag参数， enable参数来实现测试用例的筛选。

4.我们再定义一个类，这个类作为一个test case的执行器，把要运行的测试用例装进来，并发，或者顺序执行。

class TestExecutor(threading.Thread):

def __init__(self, cls, worker):

threading.Thread.__init__(self)

self.cls = cls

self.workers = worker

self._lock = threading.RLock()

def run(self):

self.workers.acquire()

logging.info("Thread {threadname}".format(threadname=self.current_executor()))

self.cls(self)

self.workers.release()

def current_executor(self):

return threading.current_thread()

5.利用threading.Semaphore实现线程并发限制。

6.实现：

import argparse

import threading

import time

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO , format='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')

def TestCase(enabled=True, tags=None, **kwargs):

def tracer(cls):

cls.__type__ = 'Test'

cls.__enabled__ = enabled

if not tags:

cls.__tags__ = None

else:

# 想想看，如果tag有好几个，这块代码应该怎么改

cls.__tags__ = tags

return cls

return tracer

class TestExecutor(threading.Thread):

def __init__(self, cls, worker):

threading.Thread.__init__(self)

self.cls = cls

self.workers = worker

self._lock = threading.RLock()

def run(self):

self.workers.acquire()

logging.info("Thread {threadname}".format(threadname=self.current_executor()))

self.cls(self)

self.workers.release()

def current_executor(self):

return threading.current_thread()

class RealTest():

@TestCase(tags='smoke')

def test1(self):

logging.info("this is test 1")

time.sleep(5)

@TestCase(enabled=True, tags='smoke')

def test2(self):

logging.info("this is test2")

time.sleep(5)

@TestCase(enabled=True, tags='smoke')

def test3(self):

logging.info("this is test3")

time.sleep(5)

if __name__ == "__main__":

s = threading.Semaphore(2)

parser = argparse.ArgumentParser(prog='para')

parser.add_argument('-w', action='store', default='.', help='specify the work space')

parser.add_argument('-target', action='store', help='specify the run target file')

parser.add_argument('-tag', action='store', help='run by tag')

parser.add_argument('-n', action='store', help='concurrent user')

options = parser.parse_args()

real_cases = []

for module_element in  dir(RealTest):

pre_test_class = getattr(RealTest,module_element) # @Mark

if options.tag:

if hasattr(pre_test_class, "__type__") and \

hasattr(pre_test_class, "__enabled__") \

and pre_test_class.__enabled__\

and hasattr(pre_test_class, "__tags__")\

and pre_test_class.__tags__ \

and pre_test_class.__tags__.lower() == options.tag.lower():

real_cases.append(pre_test_class)

threads = []

for item in real_cases:

threads.append(TestExecutor(item, s))

for t in threads:

t.start()

for t in threads:

t.join()

这里重点讲下标记为

#@Mark

的语句，实际上这个就是如何把标记的case挑选出来的核心方法。

我们使用了反射机制

反射： 有时候我们会碰到这样的需求，需要执行对象的某个方法，或是需要对对象的某个字段赋值，而方法名或是字段名在编码代码时并不能确定，需要通过参数传递字符串的形式输入。举个具体的例子：当我们需要实现一个通用的DBM框架时，可能需要对数据对象的字段赋值，但我们无法预知用到这个框架的数据对象都有些什么字段，换言之，我们在写框架的时候需要通过某种机制访问未知的属性。这个机制被称为反射(反过来让对象告诉我们他是什么)，或是自省

dir([obj]):

调用这个方法将返回包含obj大多数属性名的列表(会有一些特殊的属性不包含在内)。obj的默认值是当前的模块对象。

hasattr(obj, attr):

这个方法用于检查obj是否有一个名为attr的值的属性，返回一个布尔值。

getattr(obj, attr):

调用这个方法将返回obj中名为attr值的属性的值，例如如果attr为’bar’，则返回obj.bar。

对于所有的测试类，我们会逐个把他们导入(示例里无这段代码，关于case class的导入可以根据 -target这个参数的值来代码实现，此处未展示。)

对于每一个类，我们通过dir()， getattr()拿到测试类所有的可用方法，然后这些方法因为有装饰器TestCase的加持，我们可以顺利的根据参数-tags拿到要运行的测试用例。

然后我们根据拿到的每一个测试用例,判断它们是否有需要的属性( enabled，type)， 然后对于每个有这个属性的用例，我们在放到真正运行的测试用例list里。

最后对测试用例list的用例，每一个都放入TestExecutor里执行，TestExecutor 实现了多线程及多线程限制。

我们来看下运行效果：

输入：

python Android/init.py -target test -tag smoke -n 3

输出：

因为我们限制了并发线程数为2， 所以我们先看到以下输出。

Namespace(n='3', tag='smoke', target='test', w='.')

2017-07-07 20:01:25,009 - __init__.py[line:31] - INFO: Thread

2017-07-07 20:01:25,009 - __init__.py[line:42] - INFO: this is test 1

2017-07-07 20:01:25,009 - __init__.py[line:31] - INFO: Thread

2017-07-07 20:01:25,010 - __init__.py[line:47] - INFO: this is test2

5秒后，又看到如下：

2017-07-07 20:01:30,010 - __init__.py[line:31] - INFO: Thread

2017-07-07 20:01:30,011 - __init__.py[line:52] - INFO: this is test3

如此一来，我们仅需要写测试用例时，添加合适的tag，然后运行时用参数区分，就可以不修改代码的的情况下运行不同的case了。

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