pytest接口测试框架，解决接口的数据依赖

在pytest接口测试框架中，可以使用fixture来解决接口的数据依赖问题。fixture是pytest提供的一种用于准备和清理测试环境的机制，可以快速构建测试数据、模拟接口请求和响应等。具体实现步骤如下:

1.定义fixture

定义一个fixture函数，该函数可以返回数据或操作，以便在测试函数中使用。例如，可以使用fixture来发送一些初始请求并获取响应。

2.使用fixture

在测试函数中使用fixture，pytest将自动运行fixture函数，并将其返回值作为参数传递给测试函数。这样，我们就可以在测试函数中使用fixture提供的数据，而无需单独定义。

3. 解决数据依赖

可以利用fixture的自动运行机制来解决接口的数据依赖问题。比如，在fixture中发送一个请求并获取数据，然后将该数据保存到全局变量或文件中，再在其他fixture或测试函数中使用该数据。

下面是一个示例代码，演示如何使用fixture来解决接口测试中的。数据依赖问题:

1.  
   import pytest
2.  
   import requests
3.  
    
4.  
   @pytest.fixture
5.  
   def login():
6.  
   # 发送登录请求并获取token
7.  
   resp = requests.post("http://api.example.com/login", data={"username": "admin", "password": "123456"})
8.  
   assert resp.status_code == 200, f"login failed: {resp.json()}"
9.  
   token = resp.json()["token"]
10.  
    yield token
11.  
    # 在fixture结束时做一些清理工作，比如注销用户
12.  
    requests.post("http://api.example.com/logout", headers={"Authorization": f"Bearer {token}"})
13.  
     
14.  
    @pytest.fixture
15.  
    def user(login):
16.  
    # 发送创建用户请求并获取用户ID
17.  
    resp = requests.post("http://api.example.com/user", headers={"Authorization": f"Bearer {login}"}, data={"name": "Alice"})
18.  
    assert resp.status_code == 200, f"create user failed: {resp.json()}"
19.  
    user_id = resp.json()["id"]
20.  
    yield user_id
21.  
    # 在fixture结束时做一些清理工作，比如删除用户
22.  
    requests.delete(f"http://api.example.com/user/{user_id}", headers={"Authorization": f"Bearer {login}"})
23.  
     
24.  
    def test_create_order(login, user):
25.  
    # 使用login和user fixture来创建订单
26.  
    resp = requests.post("http://api.example.com/order", headers={"Authorization": f"Bearer {login}"}, data={"user_id": user})
27.  
    assert resp.status_code == 200, f"create order failed: {resp.json()}"

在上述例子中，我们定义了两个fix ture:login和user。其中， login用于发送登录请求并获取toke en，user用于发送创建用户请求并获取用户ID。注意到user fixtu ure中包含一个参数login，表示需要使用login fixture提供的tok en来创建用户。最后，我们编写了一个测试函数test_create_( order，使用login私user

fixture来创建订单。这样，我们就成功地解决了接口测试中的数据依赖问题。

上述代码，放到面向对象的实现示例：

1.  
   import pytest
2.  
   import requests
3.  
    
4.  
   class TestApi:
5.  
   @pytest.fixture
6.  
   def login(self):
7.  
   # 发送登录请求并获取token
8.  
   resp = requests.post("http://api.example.com/login", data={"username": "admin", "password": "123456"})
9.  
   assert resp.status_code == 200, f"login failed: {resp.json()}"
10.  
    token = resp.json()["token"]
11.  
    yield token
12.  
    # 在fixture结束时做一些清理工作，比如注销用户
13.  
    requests.post("http://api.example.com/logout", headers={"Authorization": f"Bearer {token}"})
14.  
     
15.  
    @pytest.fixture
16.  
    def user(self, login):
17.  
    # 发送创建用户请求并获取用户ID
18.  
    resp = requests.post("http://api.example.com/user", headers={"Authorization": f"Bearer {login}"}, data={"name": "Alice"})
19.  
    assert resp.status_code == 200, f"create user failed: {resp.json()}"
20.  
    user_id = resp.json()["id"]
21.  
    yield user_id
22.  
    # 在fixture结束时做一些清理工作，比如删除用户
23.  
    requests.delete(f"http://api.example.com/user/{user_id}", headers={"Authorization": f"Bearer {login}"})
24.  
     
25.  
    def test_create_order(self, login, user):
26.  
    # 使用login和user fixture来创建订单
27.  
    resp = requests.post("http://api.example.com/order", headers={"Authorization": f"Bearer {login}"}, data={"user_id": user})
28.  
    assert resp.status_code == 200, f"create order failed: {resp.json()}"

在这个测试类中，我们使用了pytest的装饰器语法，将fixture函数声明为TestApi类的方法。同时，我们也将test create order测试函数转换为了类方法，并将login和user参数都变成了实例方法级别的fixture。注意，在类中使用fixture时，需要额外传递 self参数。

这样，我们就成功地将之前的代码转换为了测试类形式，并保持了相同的功能和逻辑。