Python-自動化インタフェーステスト

ライブラリの使用
requests,json,pandas
pandas excel読み出し

filepath = ''
#1.  excel
data = pd.read_excel(filepath)
n_data = data.ix[[i],['url','header','param']].values
url = str(n_data[0][0])
header = json.dumps(json.loads(n_data[0][1]))
param = json.dumps(json.loads(n_data[0][2]))

ここでi行目の3つのデータを読み出し、それぞれ要求アドレス、要求ヘッダ、要求パラメータであり、tokenの値を加える必要がある場合もあり、一般的なテスト例ではこの3つのデータも含まれており、インデックス名の交換に注意すればよい.pandasを使用して読み込まれたarrayタイプのデータは、requestsに渡されて使用できる変換処理が必要です.
requests POSTリクエスト送信

res = requests.post(url=url,data=param,headers=header)
    if res.status_code == 200:
        print(" %s     ！" % (i + 1))
    else:
    	print(res.status_code)
        print(" %s     ，   ！" % (i + 1))

データの読み込み時にすでにjsonのロードが行われていて、使う時に直接postすればいいと同時にstatus_コードは要求が成功したかどうかを判断する.
かたわく

import json
import requests
import pandas as pd

#    
filepath = ''
#1.    
data = pd.read_excel(filepath)
#2.    
for i in range(100):
    n_data = data.ix[[i],['url','header','param']].values
    url = str(n_data[0][0])
    header = json.dumps(json.loads(n_data[0][1]))
    param = json.dumps(json.loads(n_data[0][2]))
    #3.  POST  
    res = requests.post(url=url,data=param,headers=header)
    if res.status_code == 200:
        print(" %s     ！" % (i + 1))
    else:
        print(" %s     ，   ！" % (i + 1))

以上のコードを使用するとexcelファイルを読み込んでインタフェースの自動化テストを行うことができ、その上でloggingライブラリを使用するとテストの結果をよりよく記録することができ、pandasを使用して既存のテスト例に対して結果の自動化追加を行うことができる.