python自动化具体代码解析

　　小编写这篇文章的主要目的，主要是给大家解读关于python接口自动化的一些详细代码实例，具体是什么呢？下面就给各位读者详细的解答下。

　　前言

　　我们做接口自动化的过程中，解决端口依赖的相关数据时，一般会采用正则匹配去进行获取有关的信息。

　　正则匹配，又被称为正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法(RegularExpression，在编码中常缩写为regex、regexp或RE)。这是一个特殊的字符序列，它能够帮助你便利的检验一个字符串是否与某种模式匹配。在很多文本编辑器里，正则匹配通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。而Python自1.5版本起增加了re模块，它提供Perl风格的正则匹配模式。

　　一、正则表达式语法

　　1.1表示单字符

　　单字符：即表示一个多带带的字符，比如匹配数字用d，匹配非数字用D。

　　除以下语法，也可以匹配指定的具体字符，可以是1个也可以是多个。

　　实例如下，这里先说明一下findall(匹配规则，要匹配的字符串)这个方法是查找所有匹配的数据，以列表的形式返回，后面会在re模块进行详解：

　　import re
　　#.：匹配任意1个字符
　　re1=r'.'
　　res1=re.findall(re1,'nj8?0nbthnihb')
　　print(res1)#运行结果：['j','8','?','0','b','t','h','i','h','b']
　　#[]：匹配列举中的其中一个
　　re2=r"[abc]"
　　res2=re.findall(re2,'1iugfiSHOIFUOFGIDHFGFD2345a6a78b99cc')
　　print(res2)#运行结果：['a','a','b','c','c']
　　#d:匹配一个数字
　　re3=r"d"
　　res3=re.findall(re3,"dfghjkl32212dfghjk")
　　print(res3)#运行结果：['3','2','2','1','2']
　　#D:匹配一个非数字
　　re4=r"D"
　　res4=re.findall(re4,"d212dk？n$%3;]a")
　　print(res4)#运行结果：['d','d','k','？','n','$','%',';',']','a']
　　#s：匹配一个空白键或tab键（tab键实际就是两个空白键）
　　re5=r"s"
　　res5=re.findall(re5,"a s d a 9999")
　　print(res5)#运行结果：['','','','','']
　　#S:匹配非空白键
　　re6=r"S"
　　res6=re.findall(re6,"a s d a 9999")
　　print(res6)#运行结果：['a','s','d','a','9','9','9','9']
　　#w：匹配一个单词字符(数字、字母、下划线)
　　re7=r"w"
　　res7=re.findall(re7,"ce12sd #a as_#$")
　　print(res7)#运行结果：['c','e','1','2','s','d','a','a','s','_']
　　#W：匹配一个非单词字符(不是数字、字母、下划线)
　　re8=r"W"
　　res8=re.findall(re8,"ce12sd #a as_#$")
　　print(res8)#运行结果：[' ','#','','#','$']
　　#匹配指定字符
　　re9=r"python"
　　res9=re.findall(re9,"cepy1thon12spython123 python")
　　print(res9)#运行结果：['python','python']
　　
　

　　1.2表示数量

　　如果要匹配某个字符多次，就可以在字符后面加上数量进行表示，具体规则如下：

　　实例如下：

　import re
　　#*：表示前一个字符出现0次以上(包括0次)
　　re21=r"d*"#这里匹配的规则，前一个字符是数字
　　res21=re.findall(re21,"343aa1112df345g1h6699")#如匹配到a时，属于符合0次，但因为没有值所以会为空
　　print(res21)#运行结果：['343','','','1112','','','345','','1','','6699','']
　　#?:表示0次或者一次
　　re22=r"d?"
　　res22=re.findall(re22,"3 43*a111")
　　print(res22)#运行结果：['3','','4','3','','','1','1','1','']
　　#{m}:表示匹配一个字符m次
　　re23=r"1[3456789]d{9}"#手机号：第1位为1，第2位匹配列举的其中1个数字，第3位开始是数字，且匹配9次
　　res23=re.findall(re23,"sas13566778899fgh256912345678jkghj12788990000aaa113588889999")
　　print(res23)#运行结果：['13566778899','13588889999']
　　#{m,}:表示匹配一个字符至少m次
　　re24=r"d{7,}"
　　res24=re.findall(re24,"sas12356fgh1234567jkghj12788990000aaa113588889999")
　　print(res24)#运行结果：['1234567','12788990000','113588889999']
　　#{m,n}：表示匹配一个字符出现m次到n次
　　re25=r"d{3,5}"
　　res25=re.findall(re25,"aaaaa123456ghj333yyy77iii88jj909768876")
　　print(res25)#运行结果：['12345','333','90976','8876']

　　1.2.1匹配分组

　　实例如下：

　　import re
　　#同时定义多个规则，只要满足其中一个
　　re31=r"13566778899|13534563456|14788990000"
　　res31=re.findall(re31,"sas13566778899fgh13534563456jkghj14788990000")
　　print(res31)#运行结果：['13566778899','13534563456','14788990000']
　　#()：匹配分组:在匹配规则的数据中提取括号里的数据
　　re32=r"aa(d{3})bb"#如何数据符合规则，结果只会取括号中的数据，即d{3}
　　res32=re.findall(re32,"ggghjkaa123bbhhaa672bbjhjjaa 45bb")
　　print(res32)#运行结果：['123','672']

　　实例如下：

　　import re
　　#^:匹配字符串的开头
　　re41=r"^python"#字符串开头为python
　　res41=re.findall(re41,"python999python")#只会匹配这个字符串的开头
　　res411=re.findall(re41,"1python999python")#因为开头是1,第1位就不符合了
　　print(res41)#运行结果：['python']
　　print(res411)#运行结果：[]
　　#$:匹配字符串的结尾
　　re42=r"python$"#字符串以python结尾
　　res42=re.findall(re42,"python999python")
　　print(res42)#运行结果：['python']
　　#b:匹配单词的边界，单词即:字母、数字、下划线
　　re43=r"bpython"#即匹配python，且python的前一位是不是单词
　　res43=re.findall(re43,"1python 999 python")#这里第1个python的前1位是单词，因此第1个是不符合的
　　print(res43)#运行结果：['python']

　　#B:匹配非单词的边界

　　re44=r"Bpython"#即匹配python，且python的前一位是单词

　　res44=re.findall(re44,"1python999python")

　　print(res44)#运行结果：['python','python']

　　二、贪婪模式

　　python里数量词默认是贪婪的，一直试着搭配尽可能多地字段，并非贪婪模式则是试着搭配尽可能少的字段，在表示数量的表达式后加上问号(?)就可以关闭贪婪模式。

　　如下所示实例，搭配2个以上的大数字，假如满足条件它还会继续获取到不满足才终止，如这里面的34656fya，34656符合2个大数字以上，那么它还会继续获取到6为止，假如关闭贪婪模式，那么在满足2个大数字时就会终止，最后可以获取到34、65。

　　import re
　　#默认的贪婪模式下
　　test='aa123aaaa34656fyaa12a123d'
　　res=re.findall(r'd{2,}',test)
　　print(res)#运行结果：['123','34656','12','123']
　　#关闭贪婪模式
　　res2=re.findall(r'd{2,}?',test)
　　print(res2)#运行结果：['12','34','65','12','12']

　　三、re模块

　　在python中使用正则表达式，就会用到re模块来进行操作，提供的方法一般需要传入两个参数：

　　参数1：匹配的规则

　　参数2：要进行匹配的字符串

　　3.1 re.findall()

　　查找所有符合规范的字符串，以列表的形式返回。

　　import re
　　test='aa123aaaa34656fyaa12a123d'
　　res=re.findall(r'd{2,}',test)
　　print(res)#运行结果：['123','34656','12','123']
　　3.2re.search()
　　查找第一个符合规范的字符串，返回的是一个匹配对象，可以通过group()将匹配到的数据直接提取出来。
　　import re
　　s="123abc123aaa123bbb888ccc"
　　res2=re.search(r'123',s)
　　print(res2)#运行结果：<re.Match object;span=(0,3),match='123'>
　　#通过group将匹配到的数据提取出来，返回类型为str
　　print(res2.group())#运行结果：123

　　返回的匹配对象中，span为匹配到的数据的下标范围，match则是匹配到的值。

　　group()参数说明：

　　不传参数：获取的是匹配到的所有内容

　　传入数值：可以通过参数来指定，获取第几个分组中的内容（获取第1个分组，传入参数1，获取第2个分组，传入参数2，依次类推。）

　　import re
　　s="123abc123aaa123bbb888ccc"
　　re4=r"aaa(d{3})bbb(d{3})ccc"#这里分组就是前面说到的匹配语法：()
　　res4=re.search(re4,s)
　　print(res4)
　　#group不传参数：获取的是匹配到的所有内容
　　#group通过参数指定，获取第几个分组中的内容（获取第1个分组，传入参数1，获取第2个分组，传入参数2，依次类推..
　　print(res4.group())
　　print(res4.group(1))
　　print(res4.group(2))

　　3.3 re.match()

　　从字符串的起始位置进行匹配，匹配成功则返回匹配到的对象，如果开头的位置不符合匹配的规则，不会继续往后面去匹配，直接返回None。re.match()与re.search()都是只匹配一个，不一样的是，前者只匹配字符串的开头，后者则是会匹配整个字符串，但只获取第一个符合的数据。

　import re
　　s="a123abc123aaa1234bbb888ccc"
　　#match：只匹配字符串的开头，开头不符合就返回None
　　res1=re.match(r"a123",s)
　　res2=re.match(r"a1234",s)
　　print(res1)#运行结果：<re.Match object;span=(0,4),match='a123'>
　　print(res2)#运行结果：None

　　3.4re.sub()

　　检索和替换：用于替换字符串中的匹配项

　　re.sub()参数说明：

　　参数1：待替换的字符串

　　参数2：目标字符串

　　参数3：要进行替换操作的字符串

　　参数4：可以指定最多替换的次数，非必填（默认替换所有符合规范的字符串）

　　import re
　　s="a123abc123aaa123bbb888ccc"
　　#<font color="#FF0000">参数1：</font>待替换的字符串
　　#<font color="#FF0000">参数2：</font>目标字符串
　　#<font color="#FF0000">参数3：</font>要进行替换操作的字符串
　　#<font color="#FF0000">参数4：</font>可以指定最多替换的次数，非必填（默认替换所有符合规范的字符串）
　　res5=re.sub(r'123',"666",s,4)
　　print(res5)#运行结果：a666abc666aaa666bbb888ccc

　　四、用例参数化

　　在接口自动化测试中，我们的测试数据都是保存在excel中的，有些参数如果写死一个数据，可能换个场景或者换个环境就不能用了，那么切换环境时就需要先把新环境的测试数据准备好，并且能支持去跑我们的脚本，或者把excel的数据修改为适合新环境的测试数据，维护的成本较高。因此就需要把我们的自动化脚本测试数据尽量地参数化，降低维护成本。

　　我们先看简单版的参数化，以登录为例，登录时用到的账号、密码等信息都可以提取出来放到配置文件，修改数据或更换环境时直接在配置文件中统一修改就可以了。

　　但如果有多个不同的数据需要参数化呢，每个参数都加个判断去替换数据吗？这样的代码既啰嗦又不好维护，这时re模块就可以用上了，直接看一个实例：

　　import re
　　from common.myconfig import conf
　　class TestData:
　　"""用于临时保存一些要替换的数据"""
　　pass
　　def replace_data(data):
　　r=r"#(.+?)#"#注意这个分组()内的内容
　　#判断是否有需要替换的数据
　　while re.search(r,data):
　　res=re.search(r,data)#匹配出第一个要替换的数据
　　item=res.group()#提取要替换的数据内容
　　key=res.group(1)#获取要替换内容中的数据项
　　try:
　　#根据替换内容中的数据项去配置文件中找到对应的内容，进行替换
　　data=data.replace(item,conf.get_str("test_data",key))
　　except:
　　#如果在配置文件中找不到就在临时保存的数据中找，然后替换
　　data=data.replace(item,getattr(TestData,key))
　　return data

　　注意这里的正则表达式是有使用?关闭贪婪模式的，因为测试数据中可能会需要参数化2个或以上的数据，如果不关闭贪婪模式，它就只能匹配搭配一个数据，举例如下：

　　import re
　　data='{"mobile_phone":"#phone#","pwd":"#pwd#","user":#user#}'
　　r1="#(.+)#"
　　res1=re.findall(r1,data)
　　print(res1)#运行结果：['phone#","pwd":"#pwd#","user":#user']注意这里单引号只有一个数据
　　print(len(res1))#运行结果：1
　　r2="#(.+?)#"
　　res2=re.findall(r2,data)
　　print(res2)#运行结果：['phone','pwd','user']
　　print(len(res2))#运行结果：3

　　另外提到的一个用于临时保存数据的类，这里主要用于保存接口返回的数据，因为有些测试数据是动态变化的，可能要依赖于某个接口，后面的测试用例又需要这些数据，那么我们在接口返回时就可以保存到这个类里作为一个类属性，接着在需要用这个数据的测试用例时，把这个类属性提取出来替换到测试数据中即可。提示：设置属性setattr（对象,属性名,属性值），获取属性值getattr(对象,属性名)。

　　到此为止，已经给大家介绍到这里了，希望可以为各位读者带来帮助。