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接口自动化测试已成为保证软件质量和稳定性的重要手段。而Redis作为一个高性能的缓存数据库，具备快速读写、多种数据结构等特点，为接口自动化测试提供了强大的支持。勇哥这里粗略介绍如何结合Python操作Redis，并将其应用于接口自动化测试框架中，以提升测试效率和数据管理能力。

Redis 基本操作

（1）Redis的安装和配置
在开始之前，首先需要安装Redis并进行相应的配置，

redis官网：Redis
redis中文网：Redis中文网
安装完成后，确保Redis服务已成功启动，并正确配置了连接信息（如主机地址、端口号、密码等），这块信息就不过多介绍了哟！

（2）Redis与接口自动化测试框架的集成
使用Python操作Redis需要导入相应的客户端库，例如:

pip install redis
import redis

 （3）初始化Redis连接
在接口自动化测试框架的初始化过程中，可以添加连接Redis的代码，确保测试过程中能够与Redis建立连接。

class TestFramework:def __init__(self):self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, password='your_password')

操作 Redis 常用命令

（4）字符串操作

# 设置键为"key1"的字符串值为"Hello, Redis!"
r.set('key1', 'Hello, Redis!')# 获取键为"key1"的字符串值
value = r.get('key1')
print(value)  # 输出: b'Hello, Redis!'

（5）列表操作

# 向名为"list1"的列表左侧插入元素
r.lpush('list1', 'item1')
r.lpush('list1', 'item2')
r.lpush('list1', 'item3')# 获取名为"list1"的列表所有元素
items = r.lrange('list1', 0, -1)
print(items)  # 输出: [b'item3', b'item2', b'item1']

（6）哈希表操作

# 设置名为"hash1"的哈希表字段和值
r.hset('hash1', 'field1', 'value1')
r.hset('hash1', 'field2', 'value2')# 获取名为"hash1"的哈希表字段和值
value1 = r.hget('hash1', 'field1')
value2 = r.hget('hash1', 'field2')
print(value1, value2)  # 输出: b'value1' b'value2'

（7）集合操作

# 向名为"set1"的集合添加元素
r.sadd('set1', 'item1')
r.sadd('set1', 'item2')
r.sadd('set1', 'item3')# 获取名为"set1"的集合所有元素
items = r.smembers('set1')
print(items)  # 输出: {b'item1', b'item2', b'item3'}

以上就是 redis 的常见操作，是不是比写 `sql` 语句简单，是不是 `so easy!！`

Redis 在接口自动化中的应用

封装Redis操作方法

为了方便接口自动化测试框架使用，又要开始封装了，简单封装代码如下：

class RedisClient:def __init__(self):self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, password='your_password')def set_data(self, key, value, expire_time=None):self.redis.set(key, value)if expire_time is not None:self.redis.expire(key, expire_time)def get_data(self, key):return self.redis.get(key)def delete_data(self, key):self.redis.delete(key)def hash_set_field(self, key, field, value):self.redis.hset(key, field, value)def hash_get_field(self, key, field):return self.redis.hget(key, field)def hash_delete_field(self, key, field):self.redis.hdel(key, field)

 接口自动化中比较常用的是字符串了，为了满足更多场景的需求，我们价格哈希数据结构的封装操作方法。

接口自动化测试中的常见应用场景

（1）测试数据管理
接口自动化测试中，将测试数据存储在Redis中，如用户信息、配置参数等。通过使用封装的Redis操作方法，可以方便地进行数据的增、删、改、查。

redis_client= RedisClient()
redis_client.set_data('user:1', '{"name": "kira", "age": 18}')
user = redis_client.get_data('user:1')
print(user.decode())  # 输出：{"name": "kira", "age": 18}

（2）处理接口依赖数据

一般步骤如下：

• 先明确接口的依赖关系: 谁调用谁之前要先调用谁或者谁
• 设置数据到redis：也就是接口B执行成功后，将关键数据存redis，可以使用我们封装的set，健一般是一个标识符，值就是接口的返回值
• 从redis获取数据：比如接口A执行前，先获取B数据存Redis，然后调用redis获取数据给A或者B、C 等等。

上代码：

redis_client = RedisClient()
# 第一个接口，设置依赖数据
def first_api():response = requests.get('https://api.example.com/first')data = response.json()redis_client.set_data('key', data['value'])
def second_api():# 获取依赖数据dependency_data = redis_client.get_data('key')response = requests.post('https://api.example.com/second', data={'data': dependency_data})result = response.json()# 处理接口响应结果
if __name__ == '__main__':first_api()second_api()

 

（3）缓存管理

遇到需要频繁访问的接口，怎么半？
为了减少接口调用的开销和提高测试效率，可以使用Redis作为缓存工具，将接口的响应结果缓存起来，以便后续的测试用例重复使用。

redis_client= RedisClient()
def get_user_info(user_id):cache_key = f'user:{user_id}'user_info = redis_client.get_data(cache_key)if not user_info:# 调用接口获取用户信息user_info = api.get_user_info(user_id)redis_client.set_data(cache_key, user_info, expire_time=3600)return user_info

咱们首先检查Redis缓存中是否已存在对应的用户信息，如果不存在，则调用接口获取用户信息并将其存储到Redis缓存中，以备后续使用。同时，通过设置expire_time参数，可以为缓存数据设置过期时间，避免过期数据的使用。

（4）并发测试

在自动化测试中，针对并发场景的测试很重要，我们可以并发模拟一些实际场景，比如：利用redis的原子性和分布式锁，为每个用户创建一个唯一的标识，存到redis中，这样不同用户请求就可以通过检查和比对redis的结果来模拟并发访问了，例如：

# 创建 Redis 客户端
redis_client = RedisClient()def get_user_info(user_id):cache_key = f'user:{user_id}'user_info = redis_client.get_data(cache_key)if not user_info:# 调用接口获取用户信息response = requests.get(f'http://127.0.0.1:5000/?user_id={user_id}')if response.status_code == 200:user_info = response.textprint(user_info)redis_client.set_data(cache_key, user_info, expire_time=3600)else:print(f"Failed to retrieve user info for user_id: {user_id}. Status code: {response.status_code}")return user_info# 并发测试函数
def run_concurrent_test(user_ids):with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:# 提交任务到线程池future_to_user_id = {executor.submit(get_user_info, user_id): user_id for user_id in user_ids}# 处理返回结果for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_user_id):user_id = future_to_user_id[future]try:user_info = future.result()print(f"user_id: {user_id}; user_info: {user_info}")except Exception as e:print(f"Error occurred for user_id: {user_id}, Error: {str(e)}")if __name__ == '__main__':u_ids = [i for i in range(10, 99)]run_concurrent_test(u_ids)

 我们创建线程池，使用submit 将任务（get_user_info）提交到线程池,每个任务一个 user_id，这里简单打印每个用户id，对于的信息，通过并发执行多任务，可以同一时间内获取多个用户信息，提高测试效率。

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