一:配置文件
1. 什么是配置文件
配置文件是为程序配置参数和初始设置的文件。一般为文本文件,以ini
,conf
,cnf
,cfg
,yaml
等作为后缀名。
例如mysql
的配置文件my.cnf
内容如下:
[mysqld]
# Only allow connections from localhost
bind-address = 0.0.0.0
mysqlx-bind-address = 127.0.0.1
default_authentication_plugin = mysql_native_password
2.配置文件的作用
通过配置文件可以使得代码中的参数根据配置文件进行动态配置,而不用直接修改代码的内部,减少风险提高代码复用。
经典应用场景
- 多个函数调用同一参数,这个时候最好进行配置化,改动配置文件就可以修改所有函数
- 某个参数需要能够动态改变
3.常见配置文件
3.1 ini/conf/cnf
文件
这类配置文件由节(section),键(key),值(value)由一下格式组成。
[section1]
key1=value1
key2=value2
[section2]
key1=value1
3.2 yaml文件
3.2.1 简介
yaml文件本质上是一种标记语言,和普通的配置文件相比它能表示更为复杂的数据结构。
它的基本语法规则如下:
- 大小写敏感
- 使用缩进表示层级关系
- 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
- 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可
#
表示行注释
yaml支持三种数据结构:
- 对象: 键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes) / 字典 (dict)
- 数组: 一组有顺序的值,又称为序列/ 列表(List)
- 标量:单个值
3.2.2 对象
对象的一组键值对使用冒号结构表示
name: xinlan
person: {name: xinlan, age: 18}
3.2.3 数组
一组连字符开头的行,构成一个数组
- title
- username
- password
args: [title, username, password]
3.2.4 组合结构
对象数组可以结合使用,形成组合结构
name: xinlan
age: 18
hobby: [python, 游戏, sport]
ouxiang:
-
name: 刘德华
age: 60
-
name: 任达华
age: 65
3.2.5 标量
yaml可以表示如下数据类型如下:
- 字符串 默认字符串不要加引号,如果有特殊字符串,用引号包裹
- 布尔值 true,false
- 整数
- 浮点数
- Null - 表示null
- 时间 iso8601 1949-10-01t09:00:00+08:00
- 日期 1949-10-01
二:解析配置文件
1.ConfigParser
模块
python提供内置库ConfigParser
用来解析ini
格式的配置文件。
[log]
filename=py45.log
debug=false
[mysql]
host=127.0.0.1
database=lemon
user=root
password=123456
port=3306
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/15 21:31
# @Author : shisuiyi
# @File : read_ini.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
from configparser import ConfigParser
config = ConfigParser() # 实例化
config.read('config.ini') # 读取配置文件
print(config.sections()) # 返回所有的section名称字符串,一列表返回
print(config.options('mysql')) # 返回指定section下对应的配置项的所有的字符串名称,以列表返回
print(config.items('log')) # 返回指定section下所有的配置项的键值对,二元元组
print(config.get('mysql', 'port'))
print(config.getint('mysql', 'port')) # 指定类型,帮我们转换类型
print(config["mysql"]['host']) # 直接以字典取值的方式读取ini文件
输出
C:\Users\12446\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe D:/Lemon/py45/day19/read_ini.py
['log', 'mysql']
['host', 'database', 'user', 'password', 'port']
[('filename', 'py45.log'), ('debug', 'false')]
3306
3306
127.0.0.1
Process finished with exit code 0
2.pyyaml
模块
python解析yaml文件需要安装第三方库pyyaml
。
pip安装pip install pyyaml
pyyaml库的使用非常简单,它会将整个yaml配置文件内容解析成一个python字典返回。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/16 20:22
# @Author : shisuiyi
# @File : read_yaml.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
import yaml
with open('config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:
config = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
print(config)
输出的是字典
{'log': {'filename': 'py45.log', 'debug': False},
'mysql': {'host': '127.0.0.1',
'database': 'lemon',
'user': 'root',
'password': '123456',
'port': 3306}}
3.配置文件解析模块封装
3.1 功能分析
封装前,我们先考虑一下,这个配置文件解析模块需要哪些功能?
- 能够处理多种配置文件
- 返回值数据结构一致
3.2 封装成函数
封装思路:
- 输入参数为配置文件名,以及配置文件字符编码
- 根据配置文件名获取配置文件后缀判断配置文件类型,然后分别处理
- ini配置文件解析后处理成字典,其实也可以不出处理,
ConfigParser
对象支持字典格式的取值 - ini配置文件解析的一个重要的问题时,不能自动识别配置类型,所以解耦不是很彻底,有时候需要在引用代码中另外处理。
- yaml库直接解析数据为一个字典,且自动识别数据类型,不需要做其他处理。
代码封装如下
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/16 20:33
# @Author : shisuiyi
# @File : congig_handler.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
from configparser import ConfigParser
import yaml
def get_config(filename, encoding='utf-8'):
"""
获取yaml/ini配置文件中的配置
@param filename: str 文件名
@param encoding: 文件字符编码
"""
# 1. 获取配置文件后缀
suffix = filename.split('.')[-1]
# 2.判断类型
# 3.分别处理
if suffix in ['yaml', 'yml']:
with open(filename, 'r', encoding=encoding) as f:
data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
else:
conf = ConfigParser()
conf.read(filename)
data = {}
for section in conf.sections():
data[section] = dict(conf.items(section))
# 4. 返回
return data
if __name__ == '__main__':
res = get_config(r'D:\Lemon\py45\day18\config.yaml')
print(res)
3.3 封装成类
封装思路:
- 整体思路和上面的函数封装是一致的
- 将解析ini文件和yaml文件的逻辑分开放到两个私有方法中
- 因为逻辑本身比较简单,面向对象封装和函数封装没有太多区别
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/16 20:33
# @Author : shisuiyi
# @File : congig_handler.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
from configparser import ConfigParser
import yaml
class Config:
def __init__(self, filename, encoding='utf-8'):
self.filename = filename
self.encoding = encoding
self.suffix = self.filename.split('.')[-1]
if self.suffix not in ['yaml', 'yml', 'cnf', 'conf', 'ini']:
raise ValueError('不能识别的配置文件后缀:{}'.format(self.suffix))
def parse_ini(self):
"""
解析ini
:return:
"""
conf = ConfigParser()
conf.read(self.filename)
data = {}
for section in conf.sections():
data[section] = dict(conf.items(section))
return data
def parse_yaml(self):
"""
解析yaml
:return:
"""
with open(self.filename, 'r', encoding=self.encoding) as f:
data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
return data
def parse(self):
"""
解析配置文件
:return:
"""
if self.suffix in ['yaml', 'yml']:
return self.parse_yaml()
else:
return self.parse_ini()
if __name__ == '__main__':
cm = Config(r'D:\Lemon\py45\day20\config.yaml')
res = cm.parse()
print(res)
4.应用到项目中
一个框架封装的彻不彻底的标准是能否复用,也即是另外一个项目来用时,不需要修改框架的源码。
在我们目前封装的框架中,耦合高的点有:
- 日志器调用时的传参
- 用例数据文件的路径
- 生成报告时的传参
配置文件config.yaml
log:
name: py45
filename: 'D:\Lemon\py45\day18\logs\my.log'
debug: true
test_cases_dir: 'D:\Lemon\py45\day18\testcases'
test_data_file: 'D:\Lemon\py45\day18\testdata\testdata.xlsx'
test_report:
report_dir: 'D:\Lemon\py45\day18\reports'
title: 'py45期第一份测试报告'
desc: '木森老师的测试报告模板'
tester: 'shisuiyi'
get_config
函数解析后:
{'log': {'name': 'py45',
'filename': 'D:\\Lemon\\py45\\day18\\logs\\my.log',
'debug': True},
'test_cases_dir': 'D:\\Lemon\\py45\\day18\\testcases',
'test_data_file': 'D:\\Lemon\\py45\\day18\\testdata\\testdata.xlsx',
'test_report': {'report_dir': 'D:\\Lemon\\py45\\day18\\reports',
'title': 'py45期第一份测试报告',
'desc': '木森老师的测试报告模板',
'tester': 'shisuiyi'}}
我们可以将这些写到配置文件中,然后在框架代码中动态的获取配置文件的相对应设置,实现代码的解耦。
在common
文件夹下的 __init__.py
的文件中调用解析配置文件的函数
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/13 10:16
# @Author : shisuiyi
# @File : __init__.py.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
from common.log_handler import get_logger
from common.read_excel_tool import get_data_from_excel
from common.congig_handler import get_config
conf = get_config(r'D:\Lemon\py45\day19\config.yaml') # 在这里将配置文件解析成字典格式返回
logger = get_logger(**conf['log']) # 在这里创建日志器----日志器调用时的传参
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/8 21:08
# @Author : shisuiyi
# @File : test_login.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
cases = get_data_from_excel(conf['test_data_file'], 'login') # ---测试用例数据的路径
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/9 20:14
# @Author : shisuiyi
# @File : main.py
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.9
import unittest
import unittestreport
from common import conf
if __name__ == '__main__':
discover = unittest.defaultTestLoader.discover(conf['test_cases_dir']) # 表示收集当前目录下所有用例
runner = unittestreport.TestRunner(discover, **conf['test_report'])
runner.run()
总结
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