抛砖引玉：Redis 与 接口自动化测试框架的结合

接口自动化测验已成为保证软件质量和稳定性的重要手法。而Redis作为一个高功能的缓存数据库，具有快速读写、多种数据结构等特点，为接口自动化测验供给了强大的支撑。勇哥这儿大略介绍怎么结合Python操作Redis，并将其应用于接口自动化测验结构中，以进步测验功率和数据办理能力。

Redis 根本操作

1. Redis的装置和装备
   在开端之前，首要需求装置Redis并进行相应的装备，
   redis官网：redis.io/
   redis中文网：www.redis.net.cn/
   装置完成后，保证Redis服务已成功启动，并正确装备了衔接信息（如主机地址、端口号、密码等），这块信息就不过多介绍了哟！

2. Redis与接口自动化测验结构的集成
   运用Python操作Redis需求导入相应的客户端库，例如:

pipinstallredis
import redis

3. 初始化Redis衔接
   在接口自动化测验结构的初始化过程中，能够添加衔接Redis的代码，保证测验过程中能够与Redis树立衔接。

class TestFramework:
    def __init__(self):
        self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, password='your_password')

操作 Redis 常用命令

4. 字符串操作

# 设置键为"key1"的字符串值为"Hello, Redis!"
r.set('key1', 'Hello, Redis!')
# 获取键为"key1"的字符串值
value = r.get('key1')
print(value)  # 输出: b'Hello, Redis!'

5. 列表操作

# 向名为"list1"的列表左侧插入元素
r.lpush('list1', 'item1')
r.lpush('list1', 'item2')
r.lpush('list1', 'item3')
# 获取名为"list1"的列表一切元素
items = r.lrange('list1', 0, -1)
print(items)  # 输出: [b'item3', b'item2', b'item1']

6. 哈希表操作

# 设置名为"hash1"的哈希表字段和值
r.hset('hash1', 'field1', 'value1')
r.hset('hash1', 'field2', 'value2')
# 获取名为"hash1"的哈希表字段和值
value1 = r.hget('hash1', 'field1')
value2 = r.hget('hash1', 'field2')
print(value1, value2)  # 输出: b'value1' b'value2'

7. 调集操作

# 向名为"set1"的调集添加元素
r.sadd('set1', 'item1')
r.sadd('set1', 'item2')
r.sadd('set1', 'item3')
# 获取名为"set1"的调集一切元素
items = r.smembers('set1')
print(items)  # 输出: {b'item1', b'item2', b'item3'}

以上便是 redis 的常见操作，是不是比写 `sql` 句子简略，是不是`so easy!！`

Redis 在接口自动化中的应用

1. 封装Redis操作方法

为了便利接口自动化测验结构运用，又要开端封装了，简略封装代码如下：

class RedisClient:
    def __init__(self):
        self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, password='your_password')
    def set_data(self, key, value, expire_time=None):
        self.redis.set(key, value)
        if expire_time is not None:
            self.redis.expire(key, expire_time)
    def get_data(self, key):
        return self.redis.get(key)
    def delete_data(self, key):
        self.redis.delete(key)
    def hash_set_field(self, key, field, value):
        self.redis.hset(key, field, value)
    def hash_get_field(self, key, field):
        return self.redis.hget(key, field)
    def hash_delete_field(self, key, field):
        self.redis.hdel(key, field)

接口自动化中比较常用的是字符串了，为了满足更多场景的需求，咱们价格哈希数据结构的封装操作方法。

接口自动化测验中的常见应用场景

1. 测验数据办理
   接口自动化测验中，将测验数据存储在Redis中，如用户信息、装备参数等。经过运用封装的Redis操作方法，能够便利地进行数据的增、删、改、查。

redis_client= RedisClient()
redis_client.set_data('user:1', '{"name": "kira", "age": 18}')
user = redis_client.get_data('user:1')
print(user.decode())  # 输出：{"name": "kira", "age": 18}

2. 处理接口依靠数据

一般过程如下：

1. 先清晰接口的依靠关系: 谁调用谁之前要先调用谁或许谁

2. 设置数据到redis：也便是接口B履行成功后，将关键数据存redis，能够运用咱们封装的set，健一般是一个标识符，值便是接口的返回值

3. 从redis获取数据：比方接口A履行前，先获取B数据存Redis，然后调用redis获取数据给A或许B、C 等等。
   上代码：

redis_client = RedisClient()
# 第一个接口，设置依靠数据
def first_api():
    response = requests.get('https://api.example.com/first')
    data = response.json()
    redis_client.set_data('key', data['value'])
def second_api():
    # 获取依靠数据
    dependency_data = redis_client.get_data('key')
    response = requests.post('https://api.example.com/second', data={'data': dependency_data})
    result = response.json()
    # 处理接口呼应成果
if __name__ == '__main__':
    first_api()
    second_api()

3. 缓存办理

遇到需求频繁拜访的接口，怎么半？
为了减少接口调用的开支和进步测验功率，能够运用Redis作为缓存工具，将接口的呼应成果缓存起来，以便后续的测验用例重复运用。

redis_client= RedisClient()
def get_user_info(user_id):
    cache_key = f'user:{user_id}'
    user_info = redis_client.get_data(cache_key)
    if not user_info:
        # 调用接口获取用户信息
        user_info = api.get_user_info(user_id)
        redis_client.set_data(cache_key, user_info, expire_time=3600)
    return user_info

咱们首要查看Redis缓存中是否已存在对应的用户信息，假如不存在，则调用接口获取用户信息并将其存储到Redis缓存中，以备后续运用。一起，经过设置expire_time参数，能够为缓存数据设置过期时间，避免过期数据的运用。

4. 并发测验

在自动化测验中，针对并发场景的测验很重要，咱们能够并发模仿一些实践场景，比方：利用redis的原子性和分布式锁，为每个用户创立一个仅有的标识，存到redis中，这样不同用户恳求就能够经过查看和比对redis的成果来模仿并发拜访了，例如：

# 创立 Redis 客户端
redis_client = RedisClient()
def get_user_info(user_id):
    cache_key = f'user:{user_id}'
    user_info = redis_client.get_data(cache_key)
    if not user_info:
        # 调用接口获取用户信息
        response = requests.get(f'http://127.0.0.1:5000/?user_id={user_id}')
        if response.status_code == 200:
            user_info = response.text
            print(user_info)
            redis_client.set_data(cache_key, user_info, expire_time=3600)
        else:
            print(f"Failed to retrieve user info for user_id: {user_id}. Status code: {response.status_code}")
    return user_info
# 并发测验函数
def run_concurrent_test(user_ids):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 提交使命到线程池
        future_to_user_id = {executor.submit(get_user_info, user_id): user_id for user_id in user_ids}
        # 处理返回成果
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_user_id):
            user_id = future_to_user_id[future]
            try:
                user_info = future.result()
                print(f"user_id: {user_id}; user_info: {user_info}")
            except Exception as e:
                print(f"Error occurred for user_id: {user_id}, Error: {str(e)}")
if __name__ == '__main__':
    u_ids = [i for i in range(10, 99)]
    run_concurrent_test(u_ids)

咱们创立线程池，运用submit 将使命（get_user_info）提交到线程池,每个使命一个 user_id，这儿简略打印每个用户id，对于的信息，经过并发履行多使命，能够同一时间内获取多个用户信息，进步测验功率。

总结

以上便是勇哥今天为各位小伙伴预备的内容，假如你想了解更多关于Python自动化测验的常识和技巧，欢迎重视我：公众号\博客\CSDN\B站：测验玩家勇哥；我会不定期地分享更多的精彩内容。感谢你的阅览和支撑！

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勇哥，10年落魄测验老司机，技能栈偏python，现在在一家超大型房产公司担任自动化测验主管，日常工作比较冗杂，主要担任自动化测验，功能测验、软件质量办理及人员办理。工作之余专心于为粉丝进行简历修改、面试教导、模仿面试、资料分享、一对一自动化测验教学教导等副业开展。现在已服务十多位小伙伴，取得高薪offer。

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