Python脚本——触手可及的自动化测试工具(Python制作自动化脚本)。

摘要:快速高效的测试工具和脚本可以使程的开发事半功倍。构思和编写整个自动化测试脚本只需要几个工作日，但是使用自动化测试脚本可以节省的整个开发和测试周期远不止几个工作日。

快速高效的测试工具和脚本可以使程的开发事半功倍。进入R&D中心后，笔者参与了一个短信平台的改造项目。项目旧平台基于C语言编写，架构陈旧，可维护性和可扩展性差。为了与R&D中心的技术迭代保持同步，新平台采用新工具进行重构，使其构建、发布和参数配置更加灵活，便于后续维护和扩展。

在新平台的改造和开发过程中，消息的路由测试是关键的一环。由于系统涉及100多条不同格式的消息，且系统的安全性要求较高，每条消息在系统中交互时都需要进行检查，因此需要对整个系统进行覆盖所有消息类型的全面严格的测试。

以前的测试是通过手动将消息粘贴到测试工具中来触发的。这种方法不仅效率低，而且容易造成人为的测试噪音，后续的回归测试更是噩梦。为了解决这一问题，提高个人开发的效率，作者在开发测试环境中使用python语言实现了消息平台的自动化测试。

自动化测试分为三个部分，即输出测试数据、发送测试数据和监控测试结果，如图1所示。

图1整个自动化测试流程图。

测试数据输出的第一部分是从站立测试环境中拉取历史日志，使用log_split.py脚本根据日志中的语法规则剪切出所需的测试数据，去掉冗余数据。接下来根据关键词对切割的数据进行分类，放入不同类别的测试目录中。部分脚本代码如图2所示:

图2 log_split.py脚本部分代码

发送测试数据的第二部分分为两种形式，分别是人工发送单条消息和定时发送多条消息。单次传输多用于验证不同场景下的业务逻辑，多次定时传输在一定程度上可以用于回归和压力测试。以手动单一测试为例，使用send_wb_testdata.py脚本读取指定的测试数据，并放入相应的数据队列中。部分脚本代码如图3所示:

图3 send _ WB _ test data . py脚本的部分代码

最后，第三部分是监控测试结果。当测试进入消息平台处理程序时，会调用read_test_resdata.py脚本，通过测试数据的标识号匹配程序日志，利用语法规则截取日志中的关键信息，然后输出测试结果。

Python语言非常灵活简单，语法简洁，易学易用。构思和编写整个自动化测试脚本只需要几个工作日，但是使用自动化测试脚本可以节省的整个开发和测试周期远不止几个工作日。Python语言逐渐普及，大部分linux操作系统都安装了python2.7，可以直接编写，不需要其他配置工作。Python可以很好的支持调用linux命令，一定程度上可以替代shell，可以快速编写服务器执行程序。如果你有同样的需求，不妨用python试试。

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