• 测试平台系列(74) 测试计划定时执行初体验


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    上一节我们设计好了测试计划表并编写了CRUD接口,还没来得及测试,我们就要马不停蹄地编写定时任务相关内容了。今天我们就来编写一个完善的demo,可以定期执行测试计划的用例,并生成报告。

    至于后面的通知,要等到以后完善了。

    调整Executor类里面的部分方法

    之前我们虽然支持了多条case异步运行并写入测试报告,但为了支持测试计划,我们还需要进行一些调整。

    • 修改run_multiple方法

      我们的核心还是这个方法,因为里面已经包装好了运行多条case的方法。但我们要做一些改动:

    变更参数

    首先我们要调整它的参数,因为我们运行case的模式,有很多种,按照之前定义的mode字段:

    这个是测试报告表中定义的

    调整一下

    这样,当我们调用run_mutiple方法的时候,就可以知道case的模式是什么模式了,究竟是隶属于测试计划呢,还是属于普通执行的case。我们调整一下,改成图2的数据。

    plan_id可以为空,如果有plan_id的话,可以直接跳转到测试计划相关页面。方便编辑测试计划,也方便排查问题。

    ordered这个方法区分同步还是异步,因为我们先前的run_multiple都是默认异步的,但我们测试计划又新增了同步模式,所以需要定义这样一个参数

    • 修改ReportDao

    也是添加这2个参数,透传进来。方便报告里面表明,这是什么模式的执行,以及是否有测试计划id。

    • 调整执行逻辑

    根据ordered字段判断是否是同步执行,如果不是则和以前一致,是的话则用for的方式执行,保证用例执行的顺序性

    新增run_test_plan方法

        @staticmethod
        async def run_test_plan(plan_id: int):
            """
            通过测试计划id执行测试计划
            :param plan_id:
            :return:
            """
            plan = await PityTestPlanDao.query_test_plan(plan_id)
            if plan is None:
                Executor.log.info(f"测试计划: [{plan_id}]不存在")
                return
            # 设置为running
            plan.state = 1
            await PityTestPlanDao.update_test_plan(plan, plan.update_user)
            # if plan.disabled:
            #     # 说明测试计划已禁用
            #     Executor.log.info(f"测试计划: [{plan.name}]未开启")
            #     return
            env = list(map(int, plan.env.split(",")))
            case_list = list(map(int, plan.case_list.split(",")))
            await asyncio.gather(
                *(Executor.run_multiple(0, int(e), case_list, mode=1,
                                        plan_id=plan.id, ordered=plan.ordered) for e in env))
            # TODO 后续通知部分
            plan.state = 0
            await PityTestPlanDao.update_test_plan(plan, plan.update_user)
    

    先通过query方法查到测试计划数据,如果plan是None,说明没有这个测试计划,可能被删掉了。

    否则我们走执行逻辑: 根据plan的env字段取出环境,并转换为[1, 2]这样的数组。

    这里可能有点绕,因为我们数据库存的env和case_list都是这样的形式:

    1,2,3,4

    通过逗号分开,我们split以后,会得到: ["1", "2", "3", "4"]这样的数组,所以我们需要批量转为int。

    最后,由于一般环境之间会隔离,所以我们的ordered根据环境走就可以了,多环境执行我们可以按照异步处理。

    所以最后也选用了gather。

    编写Scheduler类

    我们在utils目录下新建scheduler.py文件:

    from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
    from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
    
    from app.utils.executor import Executor
    
    
    class Scheduler(object):
        scheduler: AsyncIOScheduler = None
    
        @staticmethod
        def init(scheduler):
            Scheduler.scheduler = scheduler
    
        @staticmethod
        def configure(**kwargs):
            Scheduler.scheduler.configure(**kwargs)
    
        @staticmethod
        def start():
            Scheduler.scheduler.start()
    
        @staticmethod
        def add_test_plan(plan_id, plan_name, cron):
            return Scheduler.scheduler.add_job(func=Executor.run_test_plan, args=(plan_id,),
                                               name=plan_name, id=str(plan_id),
                                               trigger=CronTrigger.from_crontab(cron))
    
        @staticmethod
        def edit():
            pass
    
        @staticmethod
        def remove():
            pass
    
        @staticmethod
        def list():
            job_list = Scheduler.scheduler.get_jobs()
            return job_list
    

    这里我们对scheduler进行了非常简单的封装,然后定义了add_test_plan方法。

    这个方法可以添加Executor.run_test_plan到定时任务,他接受id,name和cron3个参数,这个数据最终会落到定时任务表里面去。

    在添加测试计划接口调用add_test_plan方法

    当测试计划添加成功的时候,我们自动添加定时任务

    测试一下

    FastApi深度结合了Swagger,所以我们只需要打开: http://localhost:7777/docs便可以找到我们的测试方法:

    填入token和测试计划相关信息即可

    由于我已经添加过了,并且是每分钟一次,所以我们只需要启动服务,静静等待即可。

    启动服务的时候,提示我这个每分钟执行的任务被miss了,我们再等一分钟

    可以看到,环境1和环境2保持每分钟都在写入测试报告到数据库

    那今天的简单demo就完成到这里,下一节我们完善删改查的内容。

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