使用 Python 在 Linux 上实现一键回归测试

从代码库迁出代码 —- pexpect 的使用

测试人员从代码库(例如 CVS )迁出代码的过程中,需要手动输入访问密码,而 Python 提供了 Pexpect 模块则能够将手动输入密码这一过程自动化。当然 Pexpect 也可以用来和 ssh、ftp、passwd、telnet 等命令行进行自动化交互。这里我们以 CVS 为例展示如何利用 Pexpect 从代码库迁出代码。

清单 1. 用 pexpect 迁出代码库代码

在清单 1 中,我们用命令”cvs co project_code”从代码库中迁出了 project_code 的内容,我们也可以用该命令来更新已经迁出的代码。只需要将命令”cvs update” 传给类 pexpect.spawn()即可,详细的实现请参考代码文件。这里 interact()函数是必须的,用来在交互的方式下控制该子进程。有时代码库中会存在目录不一致行情况,迁出代码会因报错终止,所以需要异常处理(try … execpt)来忽略该错误。

编译代码和运行测试脚本 —- subprocess 的使用

测试人员获取最新的代码之后,就要对源码进行编译,并且运行测试用例。Python 语言提供了多种方法如 os.system()/os.popen()来执行一条命令,这里我们推荐用 subprocess 模块来创建子进程,完成代码编译和运行测试用例。因为 subprocess 支持主进程和子进程的交互,同时也支持主进程和子进程是同步执行还是异步执行。由于本文中的各个功能模块有都先后依赖关系,所以全部采用的是主进程和子进程同步模式执行。

编译代码

清单 2. 用 subprocess 编译代码

在一些系统中我们编译代码采用的是脚本文件(如 shell 脚本),那么我们仍然可以如下命令来完成代码编译工作。

清单 3. 用 subprocess 的 call 函数执行脚本文件

运行测试脚本

在编译完成代码之后,我们同样可以调用 subprocess.Popen 来创建子进程运行测试用例。如果测试人员的测试用例已经写成了测试例脚本,我们则可以用 subprocess.call()来执行测试例脚本文件,代码实现就不再赘述。有些系统会直接把详细日志输出到屏幕上,那么我们可以用重定向命令”2>&1″把屏幕输出写文件。

清单 4. 用重定向命令把输出写文件

测试结果存储和发布 —- XML 解析

我们的项目采用敏捷开发,为了更好的反应敏捷开发周期,我们希望存储日志的目录名不但能够指明的具体日期,同时也能反映敏捷(迭代)开发阶段,这样相关人员在查看相应目录中的日志时,能够清楚的明白日志实在在哪个迭代周期的哪一天产生的。本文使用文件 summary 作为运行测试用例后生成的汇总日志,用文件 log.txt 用来存储详细日志。如下图所示,在共享目录 SharedFiles 中存储了一些列迭代周期中的日志。

清单 5. 共享目录结构

为了能够让目录名反映敏捷开发周期,我们需要自己定义一个配置文件(txt 或 xml 均可)。由于 Python 已经很好的支持了 XML 解析,并且 XML 文件作为配置也是当前的流行趋势。本文就以 XML 解析为例进行说明。本文使用的 XML 文件名是 Sprint.xml,清单 6 是该 xml 的概要内容

清单 6. Sprint.xml 文件结构

关于 xml 解析 Python 提供了多种方法。本文采用 minidom 对 xml 文件进行解析,清单 7 是相关处理代码。

清单 7. xml 解析代码

这样 cur_num 就指向了当前的迭代开发周期。然后,我们就可以根据当前日期和开发阶段创建对应的日志目录名了,最后把运行结果存储到该目录下,参见清单 8 实现。

清单 8. 日志存储代码

关于测试结果的发布,本文并没有把测试结果以自动化的形式发送邮件,而是手动在每个开发周期结束时,群发邮件给相关人员。或者在验证失败后,通知相关的开发人员,这是由于作者所在团队项目代码提交频率不是很高。在更大型的项目中,往往需要增加自动发送邮件的功能,相关实现本文不再赘述。

也谈界面设计 —- getopt 的使用

在日常的测试过程中,我们并不是每次都要迁出代码,编译代码,运行测试用例和收集测试结果。这样就需要我们能够有选择的运行部分程序功能,例如只运行测试用例和收集结果。这里我们提供了 4 个运行选泽:

选项 1:迁出代码–>编译版本–>运行测试用例–>收集测试结果

选项 2:更新代码–>编译版本–>运行测试用例–>收集测试结果

选项 3:编译版本–>运行测试用例–>收集测试结果

选项 4:运行测试用例–>收集测试结果

当然我们还需要提供帮助信息,以方便不熟悉该脚本实现的人员使用。python 也提供了 getopt 模块让我们轻松实现上述功能。实现代码参见清单 9

清单 9. 命令行写解析代码

如果我们在运行的过程中想中断(如利用 Ctrl+C)一键回归测试进程的执行时,有时我们会发现虽然主进程已经被终止,但子进程仍在运行。我们能否在中断主进程的同时也中断子进程呢?答案当然是肯定的,我们可以用信号处理函数捕获信号(如捕获 Ctrl+C 产生的中断信号),然后在显式终止对应的子进程。这里就需要我们在创建子进程的时候,先保存子进程 ID,当然把子进程 ID 保存到初始化函数中,是个不错的选择,清单 10 是相关实现。

清单 10. 信号处理代码

这里我们需要在初始化函数中注册要捕获的信号,并且创建成员变量用来保存子进程的 ID,详细实现请参见清单 11。

基于对象的设计 —- class 的使用

最后终于轮到 class 登场了,提到 class 我们就不能不谈构造函数(初始化函数)和析构函数。之前我们多次提到初始化函数,初始化函数允许我们定义一些变量,这些变量在整个类对象的生存周期内均有效。由于本文没有向系统申请资源,就再不定义析构函数了。

清单 11. 初始化处理代码

通常我们不需要太关注设计风格,只要 Python 脚本能完成我们的测试要求即可。对于较小的脚本,几条 Python 指令顺序执行即可。为了模块功能复用和可读性,我们通常会把功能模块封装成函数。本文将实现的所有函数都封装到一个类中,使得该脚本更加一体化。

清单 12. class 框架结构代码

结束语

Python 语言是一个易学易用的脚本语言,笔者没有多久的 Python 开发经验,不过其他语言有的功能在 Python 中大都可以找到对应的实现,这也是笔者能够在很短的时间内完成该测试脚本的原因。因此,笔者把该语言和使用该语言完成一键回归测试介绍给大家,希望对大家有所帮助。正像笔者说的其他语言有的功能在 Python 中大都可以找到对应的实现,同样,如果大家对某一种特定的脚本语言或者开发语言特别熟悉,也完全可以采用所熟悉的语言来完成一键回归测试的工作。


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