• 自动化测试中临时数据如何保存 ？这里提供一个简单又好用的第三方包 ，可以放弃redis了。

    1.数据缓存说明

    数据缓存可以说也是项目开发中比不可少的一个工具 ，像我们测试的系统中 ，你都会见到像Redis一样的数据缓存库 。使用缓存数据库的好处不言而喻，那就是效率高 ，简单数据直接放在缓存中 ，存取简单方便 。

    在python中也有这样的缓存库 ，接下来我们介绍的这个第三方包就是一个缓存库 ，它也可以将数据临时缓存到内存中，可以做到随存随取。做自动化测试也是一样，你肯定也离不开这样的包 ，因为像token这样的值，存储在缓存中是最方便的 。

    2.cacheout介绍

    1.下载安装

    1. # 下载
    2. pip install cacheout
    3.  
    4. # 验证
    5. pip show cacheout

    2 . 导包

    from cacheout import Cache

    3.创建cache对象

    cache = Cache()		# 创建cache对象,这样的对象创建都使用的是默认值

    Cache()的默认参数有：

    • maxsize : 缓存默认值大小为256

    • ttl : 生存时间 ，过期关闭

    • timer ：计时器 ，以s为单位

    • default : 缺少键名的默认值为None

    cache = Cache(maxsize=256, ttl=0, timer=time.time, default=None)  # defaults

    不过我们创建cache对象时一般都会使用默认值 ，也没必须修改这些参数

    3.cacheout功能

    1. # 数据缓存 ：cacheout
    2. """
    3. 作用 ：就是将全局的变量值临时保存起来(内存中) ，以便跨文件访问 。
    5. 下载安装 ：
    6.     pip install cacheout
    7.     pip show cacheout
    9. # 导包
    10. from cacheout import Cache()
    12. # 初始化对象
    13. cache = Cache()
    15. 主要功能 ：
    16. cache.set(key,value)        # 将key=value形式保存到内存中
    17. cache.get(key)              # 获取键名对应的值。
    18. cache.has(kye)              # 判断键是否存在
    19. cache.items()               ：返回所有的键值对
    20. cache.keys()                : 返回所有的键名
    21. cache.values()              : 返回所有的值
    22. cache.delete(key)           : 删除其中的一组键值队
    23. cache.clear()               : 删除所有的键值对
    24. cache.popitem()             : 移除所有的键值对
    25. cache.copy()                : 拷贝所有的键值对
    26. cache.size()                : 查看已缓存的键值对数
    27. cache.add()                 : 添加一对键值对
    28. cache.add_many(items)       : 添加多组键值对
    29. cache.delete_man(iteratee)  : 删除多组键值对
    30. cache.get_many(items)       : 获取多组键值对
    31. cache.set_many(items)       : 设置多组键值对
    32. cache.full()                : 判断键值对是否已满，返回bool类型，若存放的键值对已满，返回TRUE，否则返回FALSE
    33. cache.setup()
    35. =====以下为属性=======
    36. cache.default           : 查看参数default的默认值
    37. cache.maxsize           : 查看缓存最大数
    38. cache.timer             : 查看计算器
    39. cache.ttl               : 查看ttl值
    40. """
    41.  
    42.  
    43. from cacheout import Cache
    44.  
    45. cache = Cache()
    46.  
    47. # 设置键值对到缓存中
    48. cache.set('a',10)
    49. cache.set('b',20)
    50.  
    51.  
    52. # 查看所有的键值对
    53. print(cache.items())		# 输出 ：odict_items([('a', 10), ('b', 20)])
    54.  
    55. # 获取键名a对应的值
    56. print(cache.get('a'))		# 输出 ：10
    57.  
    58. # 获取键名c对应的值
    59. print(cache.get('c'))		# 输出 ：None
    60.  
    61.  
    62. # 拷贝当前缓存中的所有键值对
    63. x = cache.copy()
    64. print(x)					# 输出 ：odict_items([('a', 10), ('b', 20)]) 
    65.  
    66. # 查看键值对数 ,即缓存的键值对有几对
    67. print(cache.size())			# 输出 ：2
    68.  
    69. # 添加键值对
    70. cache.add('c',123)
    71. print(cache.items())		# 输出 ：odict_items([('a', 10), ('b', 20), ('c', 123)])
    72.  
    73. print("============")
    74. print(cache.full())
    75.  
    76. # 使用和执行批量操作：cache.set_many()cache.get_many()cache.delete_many()
    77. cache.set_many({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
    78. assert cache.get_many(['a', 'b', 'c']) == {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    79. cache.delete_many(['a', 'b', 'c'])
    80. assert cache.count() == 0
    81.  
    82.  
    83. # 使用复杂的过滤：cache.get_many()cache.delete_many()
    84. import re
    85. cache.set_many({'a_1': 1, 'a_2': 2, '123': 3, 'b': 4})
    86. assert cache.get_many('a_*') == {'a_1': 1, 'a_2': 2}
    87. assert cache.get_many(re.compile(r'\d')) == {'123': 3}
    88. assert cache.get_many(lambda key: '2' in key) == {'a_2': 2, '123': 3}
    89.  
    90. cache.delete_many('a_*')
    91. assert dict(cache.items()) == {'123': 3, 'b': 4}
    92.  
    93.  
    94. #使用以下方法管理多个缓存：CacheManager , 以下功能需要在python>=3.7版本中才支持
    95.  
    96. from cacheout import CacheManager
    97.  
    98. cacheman = CacheManager({'a': {'maxsize': 100},
    99.                          'b': {'maxsize': 200, 'ttl': 900},
    100.                          'c': {})
    101.  
    102. cacheman['a'].set('key1', 'value1')
    103. value = cacheman['a'].get('key')
    104.  
    105. cacheman['b'].set('key2', 'value2')
    106. assert cacheman['b'].maxsize == 200
    107. assert cacheman['b'].ttl == 900
    108.  
    109. cacheman['c'].set('key3', 'value3')
    110.  
    111. cacheman.clear_all()
    112. for name, cache in cacheman:
    113.     assert name in cacheman
    114.     assert len(cache) == 0

    4.项目实践

    在项目中的很多地方都会用到cacheout ,就比如最常见的就是处理token值 。

    第一步 ：调用登录接口将token值先缓存起来

    1. # 实现登录
    2. def login(self):
    3.     """
    4.         请求登录，返回结果，将token缓存起来
    5.         :return:
    6.         """
    7.     # 1. 请求登录
    8.     login_path = '/admin/auth/login'
    9.     login_url = self.get_url(login_path)
    10.     result = self.post(login_url,LOGIN_INFO)
    11.     # 2. 进行判断
    12.     if 0 == result.get('errno'):
    13.         logger.success("请求登录接口成功")
    14.         token = result.get('data').get('token')     # 获取token的值
    15.         cache.set('token',token)            # 缓存token，为了后面被调用使用
    16.     else:
    17.         logger.error("登录失败:{}".format(result))
    18.         return result

    第二步：在请求头中将token值传进去,将token值获取到最终传入到headers中。

    1. # 实现请求头的处理
    2. def _get_headers(self):
    3.     """
    4.         将请求头中数据以字典形式返回，包括键值对 ：Conetent-Tpye ,X-Litemall-Admin-Token
    5.         :return:
    6.         """
    7.     headers = {"Content-Type":"application/json"}
    8.     token = cache.get('token')      # 获取缓存中的token值
    9.     if token:
    10.         headers.update({'X-Litemall-Admin-Token':token})
    11.         return headers
    12.     return headers

    5.项目总结

    至此，我们已经实现了五步了 ，分别是 ：

    第一 、如何编写一个接口自动化框架 ，在第一篇博文中介绍了 。

    第二、如何使用unittest编写测试用例 ，已经在第二篇博文中介绍了 。

    第三、如何使用requests实现接口请求 ，并和测试用例如何对接 ，已经在第三篇博文中介绍了。

    第四、如何使用yaml编写测试数据 ，已经在第四篇博文中介绍了 。

    第五，如何使用allure生成测试报告，已经在第五篇博文中介绍了 。

    第六 ，如何使用loguru记录日志 ，已经在第六篇博文中介绍了 。

    第七，如何使用pymysql连接数据库，已经在第七篇博文中介绍了 。

    第八，如何进行数据参数化 ，已经在第八篇博文中介绍了 。

    第九，如何进行读取配置文件数据，已经在第九篇博文中介绍了 。

    第十、如何进行数据缓存，也就是本篇博文 ，自此本系列的文章就到此结束了 。

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/venustech0919/article/details/133982514