aiohttp

近期准备优先做接口测试的覆盖，为此需要开发一个测试框架，经过思考，这次依然想做点儿不一样的东西。 接口测试是比较讲究效率的，测试人员会希望很快能得到结果反馈，然而接口的数量一般都很多，而且会越来越多，所以提高执行效率很有必要 接口测试的用例其实也可以用来兼做简单的压力测试，而压力测试需要并发 接口测试的用例有很多重复的东西，测试人员应该只需要关注接口测试的设计，这些重复劳动最好自动化来做 pytest和allure太好用了，新框架要集成它们 接口测试的用例应该尽量简洁，最好用yaml，这样数据能直接映射为请求数据，写起用例来跟做填空题一样，便于向没有自动化经验的成员推广 加上我对Python的协程很感兴趣，也学了一段时间，一直希望学以致用，所以http请求我决定用aiohttp来实现。 但是pytest是不支持事件循环的，如果想把它们结合还需要一番功夫。于是继续思考，思考的结果是其实我可以把整个事情分为两部分。 第一部分，读取yaml测试用例，http请求测试接口，收集测试数据。 第二部分，根据测试数据，动态生成pytest认可的测试用例，然后执行，生成测试报告。 这样一来，两者就能完美结合了，也完美符合我所做的设想。想法既定，接着 就是实现了。 第一部分（整个过程都要求是异步非阻塞的） 读取yaml测试用例 一份简单的用例模板我是这样设计的，这样的好处是，参数名和aiohttp

点击上方“ Python学习开发 ”，选择“ 加为星标 ” 第一时间关注Python技术干货！ 简介 HTTPX 是最近 GitHub看的到一个比较火的一个项目，根据官网的描述，总结有如下特点: 和使用 requests 一样方便,requests 有的它都有 加入 HTTP/1.1 和 HTTP/2 的支持。 能够直接向 WSGI 应用程序或 ASGI 应用程序发出请求。 到处都有严格的超时设置 全类型注释 100％ 的测试覆盖率 比较不错的一个特点是全类型注解，这让我想起了一个叫 Starlette 的库，它也是全类型注解的，类型注解主要方便IDE的智能提示，Java 等静态类型的语言都有这个功能，Python 是近期新加的。其他的后面再说吧，我们还是看例子吧。 安装 httpx 的安装很简单，像其他的 Python 库一样，直接 pip 就完事了 python3 -m pip install httpx 如果需要对 HTTP/2 支持，我们需要额外安装一个库 python3 -m pip install httpx [http2] 使用示例 import httpx r = httpx. get ( 'https://www.example.org/' ) r.text r.content r.json() r.status_code 基本的用法直接导包然后 get 就行了

为 aiohttp 爬虫注入灵魂 摄影：产品经理 与产品经理在苏州的小生活 听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。 使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。 我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示： 我们现在稍稍修改一下，来看看这样写爬虫，运行效率如何。 修改以后的代码如下： import asyncio import aiohttp template = 'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/{page}' async def get(session, page): url = template.format(page=page) resp = await session.get(url) print(await resp.text(encoding='utf-8')) async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: for page in range(100): await get(session, page) loop = asyncio