# 基于Pytest的UI和API测试框架 **Repository Path**: mao-peng/mango_pytest ## Basic Information - **Project Name**: 基于Pytest的UI和API测试框架 - **Description**: pytest+allure框架设计的UI和API的自动化测试框架，可以读取sqlite或飞书共享文档中的项目，测试环境，通知加上用例信息，来执行测试用例。飞书共享文档可以让更多的人参与进行协作！ - **Primary Language**: Python - **License**: GPL-3.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 55 - **Forks**: 19 - **Created**: 2023-08-07 - **Last Updated**: 2025-12-08 ## Categories & Tags **Categories**: testing **Tags**: None ## README # MangoPytest

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#### 介绍 MangoPytest 是一个集UI+API自动化于一体的自动化测试平台，支持多项目多产品的测试需求！测试数据管理提供3种方式，分别是：SQLite、Excel 和飞书共享文档。可以通过飞书共享文档管理测试用例、测试数据和项目数据，方便团队协作完成自动化任务。 对于自动化编写，采用手动编写测试用例、接口和UI步骤的方式，自定义程度高，可以完成复杂的自动化测试场景。支持对测试环境进行动态管理，通知可以绑定测试项目，将测试结果发送给相关人员进行通知！ #### 核心特性 - ✅ **双重自动化支持**：同时支持API接口测试和UI界面测试 - 📊 **多元化数据管理**：支持SQLite数据库、Excel文件、飞书文档三种数据源 - 👥 **团队协作友好**：基于飞书文档的在线协同编辑，便于团队合作维护测试用例 - 🔧 **高度可定制**：手动编写测试用例，灵活适应各种复杂测试场景 - 📝 **智能通知系统**：测试结果自动通知，支持多种通知渠道 - 🔄 **动态环境管理**：支持多环境切换，灵活配置测试环境 - 📈 **详细测试报告**：集成Allure测试报告，可视化展示测试结果 - 🎯 **精准定位**：支持多种元素定位方式，确保UI测试稳定性 --- #### 安装教程&功能介绍 参照文档进行安装：http://43.142.161.61:8002/pages/mango-pytest/deploy.html --- ## 项目结构 ``` MangoPytest/ ├── auto_test/ # 自动化测试主目录 │ ├── api_mango_mock/ # API测试项目示例 │ ├── sql_auto/ # SQL测试项目示例 │ ├── ui_baidu/ # UI测试项目示例 │ └── project_config.py # 项目配置文件 ├── enums/ # 枚举类型定义 ├── exceptions/ # 异常处理 ├── models/ # 数据模型定义 ├── service/ # 服务层 ├── settings/ # 配置文件 ├── sources/ # 数据源管理 │ ├── excel/ # Excel数据源 │ ├── feishu/ # 飞书文档数据源 │ └── sql/ # SQL数据源 ├── tests/ # 测试相关文件 └── tools/ # 工具类 ├── base_object/ # 基础对象 ├── base_request/ # 请求基础类 ├── decorator/ # 装饰器 └── files/ # 文件处理 ``` --- ## 快速开始 ### 1. 环境准备 确保已安装Python 3.8+，然后安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 配置数据源 在 `settings/settings.py` 中配置数据源类型： ```python # 数据源选择 SOURCES_TYPE = SourcesTypeEnum.EXCEL # 可选：EXCEL, DOCUMENT, SQL ``` ### 3. 运行测试 执行主程序运行测试： ```bash python main.py ``` --- ## 使用示例 ### API测试示例 ```python @allure.epic('演示-API自动化-常规API-玩安卓') @allure.feature('登录模块') class TestLogin(LoginAPI, CaseTool): test_data: ObtainTestData = ObtainTestData() @case_data([1, 2, 3]) def test_01(self, data: ApiDataModel): data = self.api_login(data) assert data.response.response_dict.get('message') is not None ``` ### UI测试示例 ```python @allure.epic('演示-UI自动化-WEB项目-Gitee') @allure.feature('搜索自己的开源项目') class TestOpenSource: base_data = base_data test_data: ObtainTestData = ObtainTestData() @case_data([1, 2]) def test_01(self, execution_context, data: UiDataModel): login_page = HomePage(execution_context, base_data, self.test_data) login_page.goto() login_page.click_open_source() open_source_page = ResultPage(execution_context, base_data, self.test_data) open_source_page.search_for_open_source_projects(data.test_case.data.get('name')) open_source_page.w_wait_for_timeout(3) ``` --- --- ## 数据源管理 ### SQLite数据库 适用于本地开发和小型项目，数据存储在本地SQLite文件中。 ### Excel文件 适用于简单项目和快速原型开发，通过Excel表格维护测试数据。 ### 飞书文档 适用于团队协作项目，支持多人在线编辑测试用例和数据。 --- ## 测试报告 项目集成了Allure测试报告框架，提供详细的测试执行信息： - 执行结果统计 - 失败用例详情 - 执行时间分析 - 图片和日志附件 生成报告命令： ```bash allure generate ./report/tmp -o ./report/html --clean allure serve ./report/tmp ``` --- ## 贡献指南 欢迎任何形式的贡献！ ### 提交Issue 如果您发现了bug或者有功能建议，请提交issue。 ### 提交Pull Request 1. Fork项目 2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`) 5. 开启Pull Request --- ## 社区支持 #### 加作者微信，进芒果自动化测试群(记得备注：MangoPytest。否则可能会不通过哦) ![img_8.png](img_8.png) --- ## 许可证 ### 支持 - 运用在自己公司来完成自动化任务 - 学习、交流测试平台 ### 不支持 - 收费教学、二次销售、等盈利活动 ### 二次开发注意项 - 请遵守AGPL-3.0协议，不支持修改和删除该协议 - 不支持修改包含作者署名版本的内容 - 不支持修改测试平台名称 - 不支持修改和删除README中的作者联系方式 - 不支持修改前端项目和执行器项目中的帮助文档跳转操作 测试git提交：1