本文是接口自动化测试框架系列篇的第四篇 ，主要介绍yaml包的使用 。自动化测试的本质是将功能测试用例交给代码去执行 ，测试人员往往是在自动化框架添加对应的测试用例即可(也叫测试脚本)。而维护测试用例的工具可能txt、excel、json、py或者yaml文件等。 当然，不同的公司、不同的项目、不同的测试人使用的工具也不同 。

曾经听一个前同事讲，有一次去面试自动化工程师时就被问到了如何管理测试用例 ？他滔滔不绝的说了半天如何使用excel去管理 ，结果面试官当场就问为什么不用yaml ，瞬间感觉就被鄙视了 。当然，面试时不应该通过一个工具判断应聘者的技术水平 ，但反过来说 ，用yaml来管理测试用例确实有着它的一些优势 ，同时个人认为，目前自动化测试管理测试数据和用例最好的工具就是yaml了 。

1. yaml介绍？

1.1 什么是yaml

YAML 是一种数据序列化语言，它的设计简洁、易于理解、可读性好，故很多开发人员使用它来做配置文件 。它还可以与其他编程语言结合使用，比如JavaScript、java、python等。YAML 文件使用 .yml 或 .yaml 扩展名，并遵循特定的语法规则。

比如下面的这个yaml文件 ，文件名：login.yaml

cases:
    - case_name: '输入正确的用户名和密码进行登录'
      data:
        path: '/api/admin/login'
        method: 'post'
        params: 
            username: 'admin'
            password: '123456'
      assert:
        code: 1
        message: 成功

1.2 yaml语法格式

编写的yaml文件必须要符合如下的规则 ，它的基本语法规则如下。

（1）规则

大小写敏感

使用缩进表示层级关系

缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。

缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可

# 表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略。

YAML 支持的数据结构有三种。

对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）

数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）

纯量（scalars）：单个的、不可再分的值

以下分别介绍这三种数据结构。

（2）对象

对象的一组键值对，使用冒号结构表示。在python中其实就是字典

animal: pets

转为 python如下。

{ animal: 'pets' }

Yaml 也允许另一种写法，将所有键值对写成一个行内对象。

hash: { name: Steve, foo: bar }

转为 python如下。

{ hash: { name: 'Steve', foo: 'bar' } }

（3）数组

一组连词线开头的行，构成一个数组。在python中其实就是列表

- Cat
- Dog
- Goldfish

转为 python如下。

[ 'Cat', 'Dog', 'Goldfish' ]

数据结构的子成员是一个数组，则可以在该项下面缩进一个空格。

-
- Cat
- Dog
- Goldfish

转为 python如下。

[ [ 'Cat', 'Dog', 'Goldfish' ] ]

数组也可以采用行内表示法。

animal: [Cat, Dog]

转为 python如下。

{ animal: [ 'Cat', 'Dog' ] }

（4）复合结构

对象和数组可以结合使用，形成复合结构。

languages:
- Ruby
- Perl
- Python
websites:
YAML: yaml.org
Ruby: ruby-lang.org
Python: python.org
Perl: use.perl.org

转为 python 如下。

{ languages: [ 'Ruby', 'Perl', 'Python' ],
websites:
{ YAML: 'yaml.org',
Ruby: 'ruby-lang.org',
Python: 'python.org',
Perl: 'use.perl.org' } }

（5）纯量

纯量是最基本的、不可再分的值。其实就是数据类型 ，以下数据类型都属于 python的纯量。

字符串

布尔值

整数

浮点数

Null

时间

日期

数值直接以字面量的形式表示。

number: 12.30

转为 python如下。

{ number: 12.30 }

布尔值用true和false表示。

isSet: true

转为 python如下。

{ isSet: True }

null用~表示。

parent: ~

转为 python如下。

{ parent: None }

YAML 允许使用两个感叹号，强制转换数据类型。

e: !!str 123
f: !!str true

转为 python如下。

{ e: '123', f: 'true' }

（6）字符串

字符串是最常见，也是最复杂的一种数据类型。

字符串默认不使用引号表示。

str: 这是一行字符串

转为 python如下。

{ str: '这是一行字符串' }

如果字符串之中包含空格或特殊字符，需要放在引号之中。

str: '内容： 字符串'

转为 python如下。

{ str: '内容: 字符串' }

单引号和双引号都可以使用，双引号不会对特殊字符转义。

s1: '内容\n字符串'
s2: "内容\n字符串"

转为 python如下。

{ s1: '内容\\n字符串', s2: '内容\n字符串' }

单引号之中如果还有单引号，必须连续使用两个单引号转义。

str: 'labor''s day'

转为 python如下。

{ str: 'labor\'s day' }

字符串可以写成多行，从第二行开始，必须有一个单空格缩进。换行符会被转为空格。

str: 这是一段
多行
字符串

转为 python如下。

{ str: '这是一段 多行 字符串' }

多行字符串可以使用|保留换行符，也可以使用>折叠换行。

this: |
Foo
Bar
that: >
Foo
Bar

转为 python代码如下。

{ this: 'Foo\nBar\n', that: 'Foo Bar\n' }

+表示保留文字块末尾的换行，-表示删除字符串末尾的换行。

s1: |
Foo

s2: |+
Foo

s3: |-
Foo

转为 python代码如下。

{ s1: 'Foo\n', s2: 'Foo\n\n\n', s3: 'Foo' }

字符串之中可以插入 HTML 标记。

message: |

<p style="color: red">
段落
</p>

转为 python如下。

{ message: '\n<p style="color: red">\n 段落\n</p>\n' }

（7）引用

锚点&和别名*，可以用来引用。

defaults: &defaults
adapter: postgres
host: localhost

development:
database: myapp_development
<<: *defaults

test:
database: myapp_test
<<: *defaults

等同于下面的代码。

defaults:
adapter: postgres
host: localhost

development:
database: myapp_development
adapter: postgres
host: localhost

test:
database: myapp_test
adapter: postgres
host: localhost

&用来建立锚点（defaults），<<表示合并到当前数据，*用来引用锚点。

下面是另一个例子。

- &showell Steve
- Clark
- Brian
- Oren
- *showell

转为 python代码如下。

[ 'Steve', 'Clark', 'Brian', 'Oren', 'Steve' ]

（8）参考链接

• YAML 语言教程 - 阮一峰的网络日志 (ruanyifeng.com)
• YAML 1.2 规格
• YAML from Wikipedia

1.3 yaml总结

上面算是比较全面的介绍了yaml的用法 ，在实际使用过程中，我们用的最多的应该就是它的复合结构 ，也就是对象(字典)和数组(列表的)的嵌套使用 ，而且这个嵌套的层级一多，很容易搞不清它的逻辑层次 。所以 ，把那里面最有用的提炼出来就是以下几点，用python的方式说明 ：

• 见到冒号(:)就换成字典 ；
• 见到减号(-)就换成列表；
• 同一层级的减号(-)是在一个列表中，同一层级的键值对是在一个字典中 ；
• 子层级需要有有缩进来表示 ，

同样还是最开始的那个例子来说 ，通过上面的总结就可以直接转化过来 。

以下为转化后的结果

{
    "cases": [
        {
            "case_name": "输入正确的用户名和密码进行登录",
            "data": {
                "path": "/api/admin/login",
                "method": "post",
                "params": {
                    "username": "admin",
                    "password": "123456"
                },
                "assert": {
                    "code": 1,
                    "message": "成功"
                }
            }
        }
    ]
}

2.python中的yaml包

2.1 pyyaml包说明

在python中想要读取yaml格式的文件 ，需要下载一个第三方包: pyyaml。

pyyaml是一个用于在Python程序中解析和生成YAML格式数据的模块。使用pyyaml，可以将yaml格式的文件读入到Python对象中，或将Python对象转换为yaml格式的数据并输出到文件中。

2.2 安装及导入

# 安装命令：
pip install pyyaml

# 导入 ：
import yaml

2.3 主要方法

在pyyaml包中 ，常用的方法有如下四个，分别是：

可以看出，以上的6个方法中，常用到的就是4个方法 ，下面我们分别通过4个实例来说明 。

safe_load(f,Loader=yaml.SafeLoader)方法

作用 ：将yaml格式的数据转化为python对象 。

（1）yaml文件 ：login.yaml

cases:
    - case_name: '输入正确的用户名和密码进行登录'
      data:
        path: '/api/admin/login'
        method: 'post'
        params: 
          username: 'admin'
          password: '123456'
      assert:
        code: 1
        message: 成功

（2）通过safe_load进行转化的脚本 。

import yaml

def read_yaml(filename):
    with open(filename,encoding='utf-8') as f:
        python_obj = yaml.safe_load(f)  # 将读取到的yaml文件通过safe_load进行转化 。
        print(type(python_obj)) # 打印返回类型
    return python_obj


if __name__ == '__main__':
    print(read_yaml('login.yaml'))

（3）输出结果

<class 'dict'>      # 输出字典类型
{'cases': [{'case_name': '输入正确的用户名和密码进行登录', 'data': {'path': '/api/admin/login', 'method': 'post', 'params': {'username': 'admin', 'password': '123456'}}, 'assert': {'code': 1, 'message': '成功'}}]}    # 字典的数据

可以看到 ：

• yaml文件若是字典格式的数据 ，转化为python对象后就是字典类型的数据 ；
• yaml 文件若是列表格式的字典 ，转化为python对象后就是列表类型的数据 ；

load_all(f,Loader=yaml.SafeLoader)方法

作用 ：将多个yaml的文档数据转化为python生成器对象 ，每个yaml文件在同一文件是用---分割 。

（1）yaml文件 ：login1.yaml

---     # 这是一个文档
cases:
    - case_name: '输入正确的用户名和密码进行登录'
      data:
        path: '/api/admin/login'
        method: 'post'
        params: 
          username: 'admin'
          password: '123456'
      assert:
        code: 1
        message: 成功

---     # 这是另外一个文档 
cases1:
    - case_name: '输入正确的用户名和密码进行登录'
      data:
        path: '/api/admin/login'
        method: 'post'
        params:
          username: 'admin'
          password: '123456'
      assert:
        code: 1
        message: 成功

（2）通过load_all()方法进行转化的代码

import yaml

def read_yaml(filename):
    with open(filename,encoding='utf-8') as f:
        python_obj = yaml.load_all(f,Loader=yaml.SafeLoader)
        print(type(python_obj))     # 打印输出类型
        print(python_obj)           # 打印输出数据
        for x in python_obj:    # 循环生成器
            print(x)


if __name__ == '__main__':
    read_yaml('login.yaml')

（3）输出结果

<class 'generator'>     # 类型为生成器
<generator object load_all at 0x02DCF840>   # 生成器对象
{'cases': [{'case_name': '输入正确的用户名和密码进行登录', 'data': {'path': '/api/admin/login', 'method': 'post', 'params': {'username': 'admin', 'password': '123456'}}, 'assert': {'code': 1, 'message': '成功'}}]}        #第一个文档的数据
{'cases1': [{'case_name': '输入正确的用户名和密码进行登录', 'data': {'path': '/api/admin/login', 'method': 'post', 'params': {'username': 'admin', 'password': '123456'}}, 'assert': {'code': 1, 'message': '成功'}}]}       # 第二个文档的数据

safe_dump(data,stream,allow_unicode,sort_keys)方法

作用 ：将Python对象序列化为YAML格式的数据并输出到指定的输出流。

参数说明 ：

• data ：要读取的python数据源
• stream ：要指定yaml文件的文件对象 。
• allow_unicode ：若数据中包含中文，此参数必须设置为true,否则写入yaml文件的是unicode编码。
• sort_keys ：此值默认是True , 即按键进行排序 ，排序后的显示是不对的 ，所以，最好将其设置为False .

(1) 文件 ：login_safe_dump.py

import yaml

# 数据源
login_data = {'cases':
    [
        {
            'case_name': '输入正确的用户名和密码进行登录',
            'data': {'path': '/api/admin/login', 'method': 'post', 'params': {'username': 'admin',
                                                                              'password': '123456'}},
            'assert': {'code': 1, 'message': '成功'}
        }
    ]
}

def save_yaml(yaml_data,file_name):
    with open(file_name, mode='w',encoding='utf-8') as f:
        yaml.safe_dump(yaml_data,f,allow_unicode=True,sort_keys=False)      # 进行转化

if __name__ == '__main__':
    save_yaml(login_data,'login2.yaml')

（2）输出结果 ：

cases:
  - case_name: 输入正确的用户名和密码进行登录
    data:
        path: /api/admin/login
        method: post
        params:
            username: admin
            password: '123456'
    assert:
        code: 1
        message: 成功

dump_all(data,stream)方法

作用 ：将Python对象序列化为YAML格式的数据并输出到指定的输出流。

参数说明 ：

• data ：要读取的python数据源
• stream ：要指定yaml文件的文件对象 。
• allow_unicode ：若数据中包含中文，此参数必须设置为true,否则写入yaml文件的是unicode编码。
• sort_keys ：此值默认是True , 即按键进行排序 ，排序后的显示是不对的 ，所以，最好将其设置为False .

（1）文件 ：login_dump_all.py

import yaml

login_data = {'cases':
    [
        {
            'case_name': '输入正确的用户名和密码进行登录',
            'data': {'path': '/api/admin/login', 'method': 'post', 'params': {'username': 'admin',
                                                                              'password': '123456'}},
            'assert': {'code': 1, 'message': '成功'}
        }
    ]
}

login_data1 = {'cases1':
    [
        {
            'case_name': '输入正确的用户名和密码进行登录',
            'data': {'path': '/api/admin/login', 'method': 'post', 'params': {'username': 'admin',
                                                                              'password': '123456'}},
            'assert': {'code': 1, 'message': '成功'}
        }
    ]
}


def save_yaml(yaml_data,file_name):
    with open(file_name, mode='w',encoding='utf-8') as f:
        yaml.dump_all(yaml_data,f,allow_unicode=True,sort_keys=False)


if __name__ == '__main__':
    save_yaml([login_data,login_data1],'login3.yaml')

（2）输出结果

cases:
- case_name: 输入正确的用户名和密码进行登录
  data:
    path: /api/admin/login
    method: post
    params:
      username: admin
      password: '123456'
  assert:
    code: 1
    message: 成功
---             # 代表新的一个文档
cases1:
- case_name: 输入正确的用户名和密码进行登录
  data:
    path: /api/admin/login
    method: post
    params:
      username: admin
      password: '123456'
  assert:
    code: 1
    message: 成功

3.项目中使用yaml包

还是以前面介绍的接口自动化测试框架为例 ，之前框架的测试用例数据直接写在了测试用例中 ，改数据意味着就的改测试用例 ，当测试用例多了以后，后续的维护和扩展不太方便 。具体如下图

所以 ，一个可行的办法就是将测试用例和测试数据分离 ，将测试数据单独放在一个文件中 ，放在什么文件比较好呢 ？ 当然是yaml文件 。

3.1 场景1-测试数据和测试用例分离

测试数据和测试用例的分离步骤主要有以下三步 ：

0. 在公共类库中编写一个函数 ，用于读取yaml文件 。
1. 使用yaml文件编写测试用例数据
2. 在测试用例中替换成从yaml中读取测试数据 。

（1）公共函数文件名 ：basic_utils.py

# 读取yaml文件
def read_yaml(filename):
    with open(filename,encoding='utf-8') as f:
        python_obj = yaml.safe_load(f)
    return python_obj

（2）登录测试用例数据 ：login.yaml

login:
  -
    case_name: '输入正确的用户名和密码进行登录'
    username: 'admin123'
    password: '123456'
    code: 0
    message: 成功
  -
    case_name: '输入正确的用户名和错误的密码进行登录'
    username: 'admin123'
    password: 'abc12345'
    code: 605
    message: 用户帐号或密码不正确
  -
    case_name: '输入正确的用户名和密码进行登录'
    username: 'admin123'
    password: ''
    code: 401
    message: 参数不对

（3）.更改测试用例文件 ：test_login.py

import unittest
from api.login_demo_api import login
from utils.basic_utils import read_yaml, get_file_path


class TestLogin(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls) -> None:
        yaml_path = get_file_path('login.yaml')     # 获取login.yaml的全路径
        result = read_yaml(yaml_path)           # 转化为python对象
        cls.login_data = result.get('login')    # 获取字典中login的值

    # case1 : 测试登录成功
    def test_login_success(self):
        res = self.login_data[0]    # 获取列表中第一个值
        login_result = login(res.get('username'),res.get("password"))
        self.assertEqual(res.get("code"), login_result.get('errno'))
        self.assertEqual(res.get("message"), login_result.get('errmsg'))

    # case2 : 测试密码错误
    def test_password_is_wrong(self):
        res = self.login_data[1]    # 获取列表中第二个值
        login_result = login(res.get('username'),res.get("password"))
        self.assertEqual(res.get("code"), login_result.get('errno'))
        self.assertEqual(res.get("message"), login_result.get('errmsg',login_result))

    # case3 : 测试密码为空
    def test_password_is_null(self):
        res = self.login_data[2]    # 获取列表中第三个值
        login_result = login(res.get('username'),res.get("password"))
        self.assertEqual(res.get("code"), login_result.get('errno'))
        self.assertEqual(res.get("message"), login_result.get('errmsg',login_result))

上面的这种写法就是典型的封层思想 ，其优点就是简单易懂 、容易上手 。但是它的缺点也就是维护量比较大。

比如我想现实一个登录的测试 。那么你的实现一个登录接口(在接口层) 、实现一个登录测试用例(在用例层) 、在添加一个登录测试数据(在数据层) 。也就是每个接口的测试至少要实现三个文件 。即：

• 接口请求文件 ：比如登录接口
• 接口测试用例 ：比如登录测试用例
• 接口测试数据 ：比如登录测试数据

如果一家公司的(自动化)测试用例完全是由自动化测试工程师来写 ，无疑工作量很大 ，更主要的是它对业务相对不熟 ，因为这个测试最合适的人选还是功能测试 。但是功能测试人员要写的话 ，就必须懂这个框架 ，学习成本高 。他们的懂如何写接口 、如何写用例 以及如何写数据才能完成一个接口的测试。

以上问题该如何解决呢 ？ 可以采取下面的方式去来解决 。

3.2 场景2-整体将测试用例存放在数据中

基于以上维护量大且功能测试人员学习成本高的问题 ，可以采取如下方式解决 ：

（1）一个调用接口方法，所有的接口请求使用一个方法搞定，这个在介绍requests包时有介绍过 。

（2）一个测试用例方法，所有的测试用例和测试数据的参数都提取为数据 ，使用一个测试方法运行即可 ，具体那些参数可提取呢？

• 测试用例标题 ：描述测试用例的标题
• 测试接口数据 ：包括接口地址 ，请求方法 ，请求参数(其中包括了测试用例的输入数据)
• 断言数据 ：主要包括所有断言的数据 。
• 初始化和清除数据 ：甚至要做的初始化和清除数据都能放在这里 。
• 其它 ： 一些你认为可以加的自定义数据 。

当然 ，要想实现这样的功能一般都是需要以下的两个条件 ：

0. 重写框架 ，目前现有的这套框架已经无法满足此要求 ，你只能重新写一个框架 ，重写设计框架 ，来满足新的需求 。
1. 抽象能力 ，即找共性 ，从不同种事物中找相同属性 ，很多人把它叫底层逻辑 ，所谓的底层逻辑 = 不同中的相同 + 变化中的不变。我们设计这个新框架也是会用到这个思维 ，比如这个接口框架的每个测试接口 、测试方法、测试数据、断言结果都不一样 ，但是所不变的是它的这些公共字段 。只要把这些公共字段抽取出来 ，形成一个模板 ，接下来就是如何通过一个方法来适配这里面的所有数据就可以了 ，而我们上面的那个测试用例方法就是这样被抽取出来的 。

需要说明的是，以上的这两点介绍已经超出了我们这套自动化框架的能力了 。这些内容都在我的自动化课程中有详细介绍 ，故在这里不做详细阐述 。

4 项目总结

至此，我们已经实现了四步了 ，分别是 ：

第一 、如何编写一个接口自动化框架 ，在第一篇博文中介绍了 。测试新手如何搭建自动化框架 ？手把手教会从0到1的搭建过程。

第二、如何编写测试用例 ，已经在第二篇博文中介绍了 。正在学习使用python搭建自动化测试框架？这个系统包你可能会用到

第三、如何实现接口请求 ，并和测试用例如何对接 ，已经在第三篇博文中介绍了。如果你有意学习接口自动化测试 ？这个包是你首先要掌握的。

第四、如何使用yaml编写测试数据 ，也就是本篇的内容 。