安装&更新
# 安装
pip install pithy-test
# 更新
pip install -U pithy-test
# 删除
pip uninstall pithy-test项目文档
http://pithy-test.readthedocs.io/
生成接口测试项目
(pyenv)➜ pithy-cli init
请选择项目类型,输入api或者app: api
请输入项目名称,如pithy-api-test: pithy-api-test
开始创建pithy-api-test项目
开始渲染...
生成 api/.gitignore [√]
生成 api/apis/__init__.py [√]
生成 api/apis/pithy_api.py [√]
生成 api/cfg.yaml [√]
生成 api/db/__init__.py [√]
生成 api/db/pithy_db.py [√]
生成 api/README.MD [√]
生成 api/requirements.txt [√]
生成 api/test_suites/__init__.py [√]
生成 api/test_suites/test_login.py [√]
生成 api/utils/__init__.py [√]
生成成功,请使用编辑器打开该项目接口测试
HTTP接口
这个地方,我扩展了python requests库的使用,在原api不变的基础上,把原先的语句调用,扩展成了函数定义,然后对输出进行了包装,下面对比一下两种写法的不同
import requests
from pithy import request
# 直接使用requets的api
data = {'key': 'value'}
requests.get('http://www.xxx.com', data=data)
# 使用封装后的request
@request(url='http://www.xxx.com')
def get(value):
data = {'key': value}
return {'data': data}之所以这么做,是因为这样可以更突显出api,更容易参数化,对session以及响应结果更好的处理
使用POST方法,数据传输为form格式
from pithy import request
@request(url='http://httpbin.org/post', method='post')
def post(self, key1='value1'):
"""
post method
"""
data = {
'key1': key1
}
return dict(data=data)
# 使用
response = post('test').to_json() # 解析json字符,输出为字典
response = post('test').json # 解析json字符,输出为字典
response = post('test').to_content() # 输出为字符串
response = post('test').content # 输出为字符串
response = post('test').get_cookie() # 输出cookie对象
response = post('test').cookie # 输出cookie对象
# 结果取值, 假设此处response = {'a': 1, 'b': { 'c': [1, 2, 3, 4]}}
response = post('13111111111', '123abc').json
print response.b.c # 通过点号取值,结果为[1, 2, 3, 4]
print response('$.a') # 通过object path取值,结果为1
for i in response('$..c[@>3]'): # 通过object path取值,结果为选中c字典里大于3的元素
print i使用GET方法
from pithy import request
@request(url='http://httpbin.org//get')
def get(self, key1='value1', key2=None):
"""
get method
"""
if key2 is None:
key2 = ['value2', 'value3']
params = {
'key1': key1,
'key2': key2
}
return dict(params=params)使用POST方法,数据传输方式为json方式
from pithy import request
@request(url='http://httpbin.org/post', method='post')
def post(self, key1='value1'):
"""
post method
"""
data = {
'key1': key1
}
return dict(json=data)使用类的方式组织用接口,使用同一session,指定base_url
from pithy import request
class PithyAPP(object):
def __init__(self):
self.base_url = 'http://httpbin.org
@request(url='/get')
def get(self, key1='value1', key2=None):
"""
get method
"""
if key2 is None:
key2 = ['value2', 'value3']
params = {
'key1': key1,
'key2': key2
}
return dict(params=params)
@request(url='post', method='post')
def post(self, key1='value1'):
"""
post method
"""
data = {
'key1': key1
}
return dict(data=data)
@request(url='post', method='post')
def json(self, key1='value1'):
"""
post method
"""
data = {
'key1': key1
}
return dict(json=data)
@request(url='login', method='post')
def _login(username, password):
"""
登录api
注: 该方法只是示例,并不能运行,请结合自己的项目使用
"""
data = {
'username': username,
'password': password
}
return dict(data=data)
def login(username, password):
"""
登录方法
注: 该方法只是示例,并不能运行,请结合自己的项目使用
"""
req = self._login(username, password)
cookies = res.cookies # 响应cookies
headers = res.headers # 响应headers
self.session.headers.update(xxx=headers.get('xxx')) # 设置session里的headers,设置之后,所有的请求均会带上
self.session.cookies.set('xxx', cookies.get('xxx')) # 设置session里的cookies,设置之后,所有的请求均会带上
# 使用，此处两个接口使用同一request session请求
app = PithyAPP()
app.get('value1').to_json()
app.post('value1).to_json()工具类
操作日期函数
from pithy import HumanDateTime
# 解析时间戳
print(repr(HumanDateTime(1490842267)))
print(HumanDateTime(1490842267000))
print(HumanDateTime(1490842267.11111))
print(HumanDateTime(1490842267111.01))
# 解析字符串格式日期
print(HumanDateTime('2017-02-02'))
print(HumanDateTime('Thu Mar 30 14:21:20 2017'))
print(HumanDateTime(time.ctime()))
print(HumanDateTime('2017-3-3'))
print(HumanDateTime('3/3/2016'))
print(HumanDateTime('2017-02-02 00:00:00'))
# 解析datetime或date类型时间
print(HumanDateTime(datetime(year=2018, month=11, day=30, hour=11)))
print(HumanDateTime(date(year=2018, month=11, day=30)))
# 增加减少时间
print(HumanDateTime('2017-02-02').add_day(1))
print(HumanDateTime('2017-02-02').sub_day(1))
print(HumanDateTime('2017-02-02').add_hour(1))
print(HumanDateTime('2017-02-02').sub_hour(1))
print(HumanDateTime('2017-02-02').add(days=1, hours=1, weeks=1, minutes=1, seconds=6))
print(HumanDateTime('2017-02-02').sub(days=1, hours=1, weeks=1, minutes=1, seconds=6))
# 转换为时间戳
print(HumanDateTime(1490842267.11111).timestamp_second)
print(HumanDateTime(1490842267.11111).timestamp_microsecond)
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12.1111').add_day(1).timestamp_microsecond)
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').add_day(1).timestamp_microsecond)
# 比较大小
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') < HumanDateTime('2017-02-02 12:12:11 1111'))
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') < HumanDateTime('2017-02-02 12:13:11 1111'))
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') < '2017-02-02 12:11:11')
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') < '2017-02-02 12:13:11 1111')
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') == '2017-02-02 12:13:11 1111')
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') == '2017-02-02 12:13:12 1111')
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') <= '2017-02-02 12:13:11 1111')
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') >= '2017-02-02 12:13:11 1111')
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') != time.time())
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') <= time.time())
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111') >= time.time())
# 约等于或者接近
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').approach('2017-02-02 12:12:11 1111'))
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').approach('2017-02-02 12:12:10 1111'))
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').approach('2017-02-02 12:12:10 1111', offset=2))
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').approach('2017-02-02 12:12:14 1111', offset=2))
# 调用datetime的方法和属性
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').day)
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').year)
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').second)
print(HumanDateTime('2017-02-02 12:12:12 1111').date())操作复杂JSON或字典
优化JSON字符串和字典的取值方式
# 1、操作JSON的KEY
from pithy import JSONProcessor
dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}
json_data = json.dumps(dict_data)
result = JSONProcessor(json_data)
print result.a # 结果：1
print result.b.a # 结果：[1, 2, 3, 4]
# 这里使用的object path的取值方式,详细语法见:http://objectpath.org/reference.html
for i in result('$..a[@>3]'): # 结果： 4
print i
# 2、操作字典的KEY
dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}
result = JSONProcessor(dict_data)
print result.a # 1
print result.b.a # [1, 2, 3, 4]交流反馈qq群
563337437
