DevOps实践（1）面向服务的全自动化测试体系

一、实践试体功能

在此之前，自动大家要去复习两个重要的化测概念，一个是实践试体【测试金字塔】模型，

另一个是服务【基于关键字和数据驱动的测试】。

二、自动自动化测试架构

在这一套自动化测试架构中，化测代码注释起到了核心的实践试体作用，背后就是服务标准化的要求，代码注释的自动格式如下：

基于代码的comment，能完成如下能力的化测输出：

三、根据代码注释，自动生成测试库

指定项目的根目录，会自动将测试库写入到test/library/[项目名].py

如下代码

注意，如果post/put请求发送的是云服务器一个list数据，这里param请写struct类型。如

然后测试数据构造data=[{"a": 1}]，框架将会发送[{"a": 1}]作为http body

会自动扫描并生成robotframework的测试库

使用者，只需要撰写测试数据即可(数据驱动测试)

四、自动搜索测试用例或指定测试用例文件运行

1. 自动搜索测试用例

根据我们的部署规范，工具会自动搜索/usr/local/easyops目录下的项目，符合如下要求：

2. 指定测试用例文件

五、commit触发测试和周期性定时(按天/小时)测试

自动触发流水线执行全流程的验证，开发、测试和发布亦是如此。

六、测试报表统计

1. 我们提出3个评价指标：

2. 测试的结果数据会自动解析并存储到influxdb，利用grafana来展示

3. 区分环境。我们有162、服务器托管163、164等开发环境，所有数据都会区分显示

此时的环境管理非常重要，过去的痛苦之处是如何快速创建和有效管理环境。由于我们的研发模式采用的是git workflow模式，所以能产生大量的特性分支，一个特性势必对应一个环境。因此会产生大量的开发环境、集成测试和回归测试环境，必须能够保证我们服务测试用例和环境能一一对应，且无需人工接入，这一点就大大降低了测试维护的代价和成本。

七. 企业微信通知测试结果

项目的测试成功率小于100%，将会发送到企业微信

八、总结

一个完善的自动测试体系背后，是有很多经验值得分享的：

【本文是专栏作者“王津银”的原创稿件，转载请注明出处】

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