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优化自动化测试流程,使用 flask 开发一个 toy jenkins 工具

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和牛
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发布于: 2021 年 03 月 12 日

1、自动化

 

某一天你入职了一家高大上的科技公司,开心的做着软件测试的工作,每天点点点,下班就走,晚上陪女朋友玩王者,生活很惬意。

 

但是美好时光一般不长,这种生活很快被女主管打破。为了提升公司测试效率,公司决定引入自动化流程,你在网上搜了一套技术方案 python + selenium,迅速写了一套自动化测试的脚本。

 

from selenium import webdriver

def test_selenium(): driver = webdriver.Firefox() driver.get("http://www.baidu.com") ... driver.quit()...
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编写脚本的日子很累,你需要每天加班,而且没有加班工资。 虽然如此,你也没有太多怨言,因为你能明显感觉到自己一点点掌握了自动化测试的流程,正在踏入职业发展的新阶段。这套脚本很快用于公司的主流程测试,也会在回归测试中使用。

 

因为大量的重复劳动都可以用这套自动化测试脚本代替,于是你又有时间陪女朋友了,上班也可以偶尔划水了,也可以时不时瞄一瞄自己的基金有没有涨。

 

当然,美好时光一般不长。在一次大改版中,前端页面发生了大量变化,你的自动化测试代码因为没有做抽象封装,基本已经不能用了。

 

又可以加班了,生活又可以充实起来了。你动用了一些像 PageObject 的模式对代码进行了重新设计,也加入了关键字驱动,尽量让测试逻辑变成可配置的。 设计完成以后,当前端页面变化时,只需要重点维护关键字表格。


你又为公司做了一些贡献,你已经完全胜任自动化测试的工作,甚至能够带一两个小弟。他们时不时找你问一些问题,但是对于自动化的维护工作还是要靠你自己,当你请假时,这些工作只能停滞。于是公司希望你做一些改进,让功能测试人员也可以运行这些自动化测试。

 

2、开始测试平台

 

你看到网上有很多人提到测试平台,想着自己也可以做一个可视化平台,这样功能测试人员也可以通过在界面上进行简单的设置,就可以使用底层的自动化代码了。很快 flask 出现在你的视线中,你做的第一个功能就是实现类似于 jenkins 的构建功能。

 

首先,你搭建了一个 flask 服务,服务启动后,你能顺利访问 5000 端口。

from flask import Flaskapp = Flask(__name__)app.run(port=5000)
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然后,你配置了一个 url 地址,当访问这个 url 地址时,服务会调用一个函数,这个 url 和函数的绑定关系就是路由。函数的返回值可以是普通字符串,可以是 json 数据,也可以是 html 页面。

 

@app.route('/')def index():    "show all projects in workspace dir"    workspace = pathlib.Path(app.root_path) / 'workspace'    projects = [project.name for project in workspace.iterdir()]    return render_template('index.html', projects=projects)
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上面的代码就是模仿 jenkins, 把自动化测试的脚本放在项目的 workspace 目录下,当访问 / 根路径时,index 函数就会被调用。index 函数的作用就是列举 workspace 目录下的所有项目名,通过 return 展示在前端界面。具体的前端代码如下:

 

<h2>展示所有的项目</h2>{% for p in projects %}  <div>    {{ p }}     <a href="/build?project={{p}}">构建</a>  </div>{% endfor %}
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在页面上点击构建,程序会跳转到 flask 设置好的 /build 这个 url 中,这个路由负责运行自动化测试的代码,他会接收用户传过来的 project 参数,找到在 workspace 目录下的项目,再执行自动化测试指令(这里统一用 pytest 指令)。

@app.route("/build", methods=['get', 'post'])def build():    project_name = request.args.get('project')    pytest.main([f'workspace/{project_name}'])    return "build success"
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到目前为止,完整的流程是这样的:首先,在平台首页会展示所有可以构建的项目,这些项目其实就是把 workspace 子目录当中的目录名列举出来;然后,点击项目旁边的构建按钮,跳转到 /build,根据项目名称执行自动化指令,等待自动化任务执行完成,返回 build success。


3、优化

 

你基本上已经实现了功能,现在功能测试人员可以通过你搭建的简易平台执行自动化命令。但是这个平台还存在一些问题:第一、没有收集到构建信息,无法查看测试之后的结果;第二、用户必须等待自行测试脚本执行完成,才能返回前端具体的结果,如果自动化测试的执行时间很长,用户会一直停在这个页面,无法做其他事情。

 

你想到了并发编程,创建一个子进程单独去运行自动化测试脚本,因为子进程可以和主进程独立,所以不需要等待子进程执行完成,主进程就可以立即给前端返回结果。于是你重新编写了 build 函数:

 

@app.route("/build")def build():    id = uuid.uuid4().hex    project_name = request.args.get('project')    with open(id, mode='w', encoding='utf-8') as f:        subprocess.Popen(            ['pytest', f'workspace/{project_name}'],            stdout=f        )    return redirect(f'/build-history/{id}')
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1、首先,通过 uuid 生成一个 id 号来表示这一次构建任务,之后可以通过这个 id 号查看此次构建的记录;

2、通过 subprocess 创建子进程运行自动化任务,把输出结果保存到文件当中,文件名就是生成的 id 号,之后想查看构建的结果时,只需要读取这个文件当中的内容;

3、只要子进程创建成功,马上通过 redirect 重定向到查看结果的 url, 此时并不需要等到子进程执行完就可以查看构建结果。

 

查看构建结果只需要通过 id 读取文件中的内容返回。

@app.route("/build-history/<id>")def build_history(id):    with open(id, encoding='utf-8') as f:        data = f.read()    return data
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4、生成器

上面读取文件的代码有点问题。当构建重定向到 /build-histrory 后,此时自动化测试脚本才刚刚执行,读取文件中的内容是空的。只有当测试脚本运行,产生越来越多的运行记录,文件中才会出现更多的内容,你必须手动刷新页面才能获取这些新内容。 当自动化任务执行时间很长的时候,你需要不停的刷新 /build-history 页面才能获取最新的构建信息。直到子进程结束,不再有新的内容被写入文件。


为了动态获取文件数据,你使用了生成器惰性获取数据,在 /build-history 的页面加载过程中,只要运行自动化任务的子进程还在运行,就不停的读取文件内容,将它们动态的返回给前端页面。

 

为了判断子进程的状态,在 /build 的时候,把子进程的 pid 传给 /build-history。

@app.route("/build", methods=['get', 'post'])def build():    id = uuid.uuid4().hex    project_name = request.args.get('project')    with open(id, mode='w', encoding='utf-8') as f:        proc = subprocess.Popen(            ['pytest', f'workspace/{project_name}'],            stdout=f        )    return redirect(f'/build-history/{id}?pid={proc.pid}')
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在查看结果时,先编写一个生成器 stream, 每次读取文件中 100 长度的数据,直到进程运行结束。除了通过构建后的重定向,你也可以手动输入 id,查看历史构建记录。此时只需传 id, 不需要传进程名,直接读取文件中的数据。就算文件特别大,也可以通过批量加载,不至于因为同时读取大量数据给服务器造成压力。

import psutil

@app.route("/build-history/<id>")def build_history(id): pid = request.args.get('pid', None) def stream(): f = open(id, encoding='utf-8') if not pid: while True: data = f.read(100) if not data: break yield data else: try: proc = psutil.Process(pid=int(pid)) except: return 'no such pid' else: while proc.is_running(): data = f.read(100) yield data return Response(stream())
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最后效果:


5、总结

 

一般来说,做自动化测试只需要做到第一步,有脚本可以执行,就可以代替重复劳动。做测试平台只是让脚本变得更加好用。

 

但是有很多的测试平台让自动化运行起来更加复杂,要配置很多很多参数才能跑一个完整的测试用例,这似乎有点折本求末,也是很多人都在做的事情。

 

本文通过 flask 程序实现了一个最简单的 toy jenkins,辅助理解像 jenkins 这样的工具如何执行任务。其实像简单的构建任务,做起来也有很多问题需要解决,这些只有在遇到具体业务的时候我们才会去思考。

 

希望我们做的工具都是实用的,好用的。

发布于: 2021 年 03 月 12 日阅读数: 33
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