Tep on 测试开发刚哥

Python处理接口数据，这个函数太香了

Mon, 19 Jan 2026 00:00:00 +0000

Python处理接口数据

接口数据通常是JSON格式，Python处理起来并不轻松。

方法一，json文件。额外编写代码读取文件，接口参数很多，文件变多，难维护。

方法二，字典。JSON可以直接粘贴到代码中，Python认作字典，但语法有差异，JSON的语法是true/false/null，Python的语法是True/False/None，不兼容。

这两种方法都有共同的缺点，需要编写表达式来定位某个节点。

比如：body["a"][0]["x"]["m"]

字符串与占位符

占位符是一种很常见的文本替换技术，在任何编程语言中都有广泛应用。

Python语法有个很特别的字符串，三引号字符串：

test_json = """
{
 "bool": true,
  "x": null,
  "customerId": "123456",
  "items": [
    {
      "productId": "987654",
      "quantity": 2,
      "price": 199.99
    }
  ],
  "shippingAddress": {
    "recipientName": "张三",
    "streetAddress": "北京市朝阳区某街道123号",
    "city": "北京",
    "state": "北京",
    "postalCode": "100000",
    "country": "中国"
  },
  "paymentMethod": {
    "type": "CreditCard",
    "cardNumber": "4111111111111111",
    "expiryDate": "12/25",
    "cvv": "123"
  },
  "orderNotes": "请尽快发货，谢谢！"
}
"""

基本思路是，把JSON写在三引号字符串中，这能保留原生JSON格式，就像很多测试平台的做法一样，然后再通过占位符，直接替换其中的节点值。占位符不用编写表达式定位节点，在JSON字符串标记即可。

年度大版本，tep3回归纯粹Python接口测试框架

Sun, 18 Jan 2026 00:00:00 +0000

回顾

tep是基于pytest开发的接口测试框架，上个版本从小工具升级为了关键字驱动框架，通过pystats发现最近半年仍然有4000+人次在安装使用tep。时隔1年后，我对tep进行了一次大版本改造，抛弃tep2的Java代码风格，重新回归到tep1的纯粹Python风格。

纯粹Python

所谓纯粹Python，体现在两个方面，一个方面是tep源码进行了重写，更加Pythonic，自动化用例写起来也更加简单易懂；另一方面是抛弃了依赖Java的Allure和依赖C++的loguru，分别使用Python技术栈的pytest-html和logging替代。

tep3版本

简介

tep是Try Easy Pytest的首字母缩写，帮你轻松上手pytest。

框架特点：

基于pytest封装，成熟、稳定且扩展性强。
框架完全由Python构建，没有混杂其他语言。
原生Python语法，学习Python，零成本使用框架。
HAR包转换pytest用例。

安装

支持Python3.8以上版本

创建虚拟环境：python -m venv venv

激活虚拟环境，Windows用户：activate.bat Mac用户：source venv/bin/activate

安装tep：pip install tep

验证安装成功：tep -V

目录结构

data
file
fixture
report
scripts
tests
.gitignore
conftest.py
pytest.ini
run.py

tep new demo就能快速创建项目名称为demo的项目脚手架。

用例示范

简单的请求：

from tep import request


def test():
    response = request("get", url="http://httpbin.org/status/200")
    assert response.status_code == 200

复杂的场景：

from tep import request
from tep import v

from data.global_data import GlobalData


class Data:
    v({
        "domain": GlobalData.domain,
        "skuNum": 2,
        "payAmount": 0.2
    })
    body_add_cart = '{"skuId":"${skuId}","skuNum":${skuNum}}'
    body_order = '{"skuId":"${skuId}","price":${skuPrice},"skuNum":${skuNum},"totalPrice":${totalPrice}}'
    body_pay = '{"orderId":"${orderId}","payAmount":${payAmount}}'


def test():
    url = v("${domain}/searchSku?skuName=book")
    response = request("get", url=url, headers=GlobalData.headers)
    assert response.status_code < 400
    v("skuId", response.jsonpath("$.skuId")[0])
    v("skuPrice", response.jsonpath("$.price")[0])

    url = v("${domain}/addCart")
    body = v(Data.body_add_cart)
    response = request("post", url=url, headers=GlobalData.headers, json=body)
    assert response.status_code < 400
    v("skuNum", response.jsonpath("$.skuNum")[0])
    v("totalPrice", response.jsonpath("$.totalPrice")[0])

    url = v("${domain}/order")
    body = v(Data.body_order)
    response = request("post", url=url, headers=GlobalData.headers, json=body)
    assert response.status_code < 400
    v("orderId", response.jsonpath("$.orderId")[0])

    url = v("${domain}/pay")
    body = v(Data.body_pay)
    response = request("post", url=url, headers=GlobalData.headers, json=body)
    assert response.status_code < 400
    assert response.jsonpath("$.success")[0] == "true"

用例和数据

数据怎么存放，这里给出了一个参考方案，在用例内定义class Data，然后通过类变量存放数据。不同的项目，不同的场景，不同的参数，可以考虑不一样的存放方式。

tep1.0.0教程

Sat, 17 Jan 2026 00:00:00 +0000

正式版教程： https://dongfanger.gitee.io/blog/tep.html

当Pytest遇上MVC分层设计自动化用例就该这么写

Fri, 16 Jan 2026 00:00:00 +0000

引子

数据写在代码里，追求快速编写用例，是我设计tep的一个特点，这在个人编写时是一种非常良好的体验。但相比于HttpRunner、JMeter等来说，总觉得还差点意思。思考良久，总结为三个字：工程化。工程化是我近一年在学习Java并参与了2个测试平台模块开发，和写了几个小工具后，感受到的一种编程思想。而其中最明显的就是Spring的MVC分层设计。为了让tep更工程化，后续版本将以MVC模块编写用例为准，同时会兼容之前的脚本式快速编写。

示例

目录结构

测试用例都放在一个文件夹下：

test_case：用例主程序；

steps：测试步骤；

data：纯粹的json；

测试用例

test_case.py是测试用例，包含的只有测试步骤：

import allure

from examples.tests.LoginToPayFlow.steps.step_add_cart import step_add_cart
from examples.tests.LoginToPayFlow.steps.step_order import step_order
from examples.tests.LoginToPayFlow.steps.step_pay import step_pay
from examples.tests.LoginToPayFlow.steps.step_search_sku import step_search_sku
from utils.cache import TepCache
from utils.step import Step

"""
测试登录到下单流程，需要先运行utils/fastapi_mock.py
"""


@allure.title("从登录到下单支付")
def test(login, env_vars, case_vars):
    case_vars.put("token", login["token"])
    cache = TepCache(env_vars=env_vars, case_vars=case_vars)

    Step("搜索商品", step_search_sku, cache)
    Step("添加购物车", step_add_cart, cache)
    Step("下单", step_order, cache)
    Step("支付", step_pay, cache)

TepCache是“缓存”，包括global_vars、env_vars、case_vars三个级别的变量池。

Step是一个泛化调用类，作用是打日志，调用第二个参数对应的步骤函数。

测试步骤

from utils.cache import TepCache
from utils.func import data
from utils.http_client import request


def step_search_sku(cache: TepCache):
    url = cache.env_vars["domain"] + "/searchSku"
    headers = {"token": cache.case_vars.get("token")}
    body = data("查询SKU.json")

    response = request("get", url=url, headers=headers, params=body)
    assert response.status_code < 400

    cache.case_vars.put("skuId", response.jsonpath("$.skuId"))
    cache.case_vars.put("skuPrice", response.jsonpath("$.price"))

from utils.cache import TepCache
from utils.func import data
from utils.http_client import request


def step_add_cart(cache: TepCache):
    url = cache.env_vars["domain"] + "/addCart"
    headers = {"token": cache.case_vars.get("token")}
    body = data("添加购物车.json")
    body["skuId"] = cache.case_vars.get("skuId")

    response = request("post", url=url, headers=headers, json=body)
    assert response.status_code < 400

    cache.case_vars.put("skuNum", response.jsonpath("$.skuNum"))
    cache.case_vars.put("totalPrice", response.jsonpath("$.totalPrice"))

步骤函数以step开头，尤其注意的是cache借助Python Typing提示，可以在编写下面代码时，获得PyCharm语法提示，所以一定不要忘了加上: TepCache：

tep支持pytest-xdist分布式执行用例及合并Allure报告

Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000

tep0.11.1版本升级内容：

1、pytest-xdist分布式执行用例，合并Allure报告；

2、global_vars全局变量配置；

分布式执行用例

借助于pytest-xdist，在命令行执行时添加参数-n auto：

pytest -n auto

pytest-xdist会自动根据本地机器硬件配置，设置最优并发，并分发用例，分布式执行。

测试时先运行main.py，然后在case100目录下执行pytest -n auto --tep-reports：

第一次串行，第二次xdist并行：

执行时间从50s一下降到5s，性能提升还是非常的明显。

合并Allure报告

pytest-xdist分布式执行，只要把allure源文件，也就是那一堆json文件，存到同一个目录下，报告的数据就是一体的，不需要单独合并。但是有个问题，tep封装了--tep-reports 命令行参数一键生成Allure报告，背后的逻辑是在pytest_sessionfinish hook函数里面实现的，分布式执行时，每个xdist的node都是一个单独的session，多个node就会生成多份报告：

10个node生成了11份报告，其中1份master节点生成的。pytest-xdist的原理如图所示：

master节点不运行任何测试，只是通过一小部分消息与节点通信。子节点执行后会通过workeroutput把数据回传给master节点。所以只需要通过是否有workeroutput属性来判断master节点：

def _is_master(config):
    """
    pytest-xdist分布式执行时，判断是主节点master还是子节点
    主节点没有workerinput属性
    """
    return not hasattr(config, 'workerinput')

然后只在主节点的pytest_sessionfinish，生成1次报告，就能避免生成多份报告。这样在xdist分布式执行模式下，--tep-reports也只会生成1份合并后的包含所有测试用例的Allure HTML报告。

完整实现代码：

import time
import shutil

import allure_commons
from allure_commons.logger import AllureFileLogger
from allure_pytest.listener import AllureListener
from allure_pytest.plugin import cleanup_factory

reports_path = os.path.join(Project.root_dir, "reports")
allure_source_dir_name = ".allure.source.temp"
allure_source_path = os.path.join(reports_path, allure_source_dir_name)


def _tep_reports(config):
    """
    --tep-reports命令行参数不能和allure命令行参数同时使用，否则可能出错
    """
    if config.getoption("--tep-reports") and not config.getoption("allure_report_dir"):
        return True
    return False


def _is_master(config):
    """
    pytest-xdist分布式执行时，判断是主节点master还是子节点
    主节点没有workerinput属性
    """
    return not hasattr(config, 'workerinput')


def pytest_addoption(parser):
    """
    allure测试报告 命令行参数
    """
    parser.addoption(
        "--tep-reports",
        action="store_const",
        const=True,
        help="Create tep allure HTML reports."
    )


def pytest_configure(config):
    """
    这段代码源自：https://github.com/allure-framework/allure-python/blob/master/allure-pytest/src/plugin.py
    目的是生成allure源文件，用于生成HTML报告
    """
    if _tep_reports(config):
        if os.path.exists(allure_source_path):
            shutil.rmtree(allure_source_path)
        test_listener = AllureListener(config)
        config.pluginmanager.register(test_listener)
        allure_commons.plugin_manager.register(test_listener)
        config.add_cleanup(cleanup_factory(test_listener))

        clean = config.option.clean_alluredir
        file_logger = AllureFileLogger(allure_source_path, clean)  # allure_source
        allure_commons.plugin_manager.register(file_logger)
        config.add_cleanup(cleanup_factory(file_logger))


def pytest_sessionfinish(session):
    """
    测试运行结束后生成allure报告
    """
    if _tep_reports(session.config):
        if _is_master(session.config):  # 只在master节点才生成报告
            # 最近一份报告的历史数据，填充allure趋势图
            if os.path.exists(reports_path):
                his_reports = os.listdir(reports_path)
                if allure_source_dir_name in his_reports:
                    his_reports.remove(allure_source_dir_name)
                if his_reports:
                    latest_report_history = os.path.join(reports_path, his_reports[-1], "history")
                    shutil.copytree(latest_report_history, os.path.join(allure_source_path, "history"))

            current_time = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime(time.time()))
            html_report_name = os.path.join(reports_path, "report-" + current_time)
            os.system(f"allure generate {allure_source_path} -o {html_report_name}  --clean")
            shutil.rmtree(allure_source_path)

global_vars全局变量

在使用环境变量模版时，有些变量需要在多个模版重复设置，tep新增了global_vars全局变量fixture，可以将重复设置的变量，定义在resources/global_vars.yaml：

tep时隔8个月迎来重大全新升级

Wed, 14 Jan 2026 00:00:00 +0000

tep此次更新，旨在从“工具”升级为“框架”，为此做了大量的代码整洁工作，重新设计了部分功能，项目脚手架也焕然一新。

接口自动化项目落地之HTTPBin网站

Tue, 13 Jan 2026 00:00:00 +0000

接口自动化项目落地系列

找个开源网站或开源项目，用tep实现整套pytest接口自动化项目落地，归档到电子书，作为tep完整教程的项目篇一部分。自从tep完整教程发布以后，tep被越来越多小伙伴了解。教程只是纯理论，是骡子是马，拉出来遛遛才知道。做接口自动化项目落地，一方面是为了让自己脑海中的构想实实在在的呈现出来，现实和理想存在多少差距，不断尝试去弥补和修缮；另一方面也是方便读者朋友们学习使用，借助实际项目来练习，才能在赛道中弯道超车。

HTTPBin网站

httpbin.org是一个简单的在线提供HTTP服务的网站：

它能够用来对HTTP进行在线测试。

测试报告

HTTPBin网站的接口自动化项目包含11个用例集：

67条测试用例：

自动化执行正确率98.5%，其中有1条错误结果，是我故意为之的，因为想展示下断言失败的效果。

环境配置

包含http和https两套环境，因为HTTPBin支持HTTP&HTTPS：

fixtures/fixture_env_vars.py

#!/usr/bin/python
## encoding=utf-8

from tep.fixture import *


@pytest.fixture(scope="session")
def env_vars(config):
    class Clazz(TepVars):
        env = config["env"]

        """变量定义开始"""
        # 环境变量
        mapping = {
            "http": {  # http环境
                "domain": "http://httpbin.org",
            },
            "https": {  # https环境
                "domain": "https://httpbin.org",
            }
            # 继续添加
        }
        # 定义类属性，敲代码时会自动补全
        domain = mapping[env]["domain"]
        """变量定义结束"""

    return Clazz()

配置默认为http环境：

conf.yaml

env: http

用例集

http-methods

import allure
from tep.client import request


@allure.title("get请求")
def test(env_vars):
    # 描述
    # 数据
    # 请求
    response = request(
        "get",
        url=env_vars.domain + "/get",
        headers={'Host': 'httpbin.org', 'Proxy-Connection': 'keep-alive', 'accept': 'application/json',
                 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.109 Safari/537.36',
                 'Referer': 'http://httpbin.org/', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
                 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7'},
        params={}
    )
    # 提取
    # 断言
    assert response.status_code < 400

auth

民间流转的pytest项目结构设计

Mon, 12 Jan 2026 00:00:00 +0000

创建上图的pytest项目结构，只需要一条命令即可：

tep startproject demo

前提是安装tep0.9.8版本：

pip install tep==0.9.8

示例代码单独放在了samples文件夹下，可以放心将整个目录删除。其中的db演示了连接MySQL数据库，http演示了requests常见用法和tep request的猴子补丁，login_pay演示了从登陆到下单该如何编写脚本，包括httprunner、mvc（不推荐）、tep（强烈推荐）三种写法。

fixtures从conftest.py文件中单独拎了出来。这个设计与Django不谋而合，Django也有个叫做fixtures的文件夹，用来存放测试数据。其实pytest的fixture的本意是可以用来做setup和teardown的，从这个意义来说，fixtures就是存放测试数据的，比如封装登录接口为用例提供token。

utils存放了一些工具。比如自带的fastapi项目，request猴子补丁，mitmproxy抓包自动生成用例。request猴子补丁可以自定义日志输出格式，在发送请求前后完成任何你想做的操作。

tep0.9.8版本正式发布，对项目脚手架进行了精简，是为接下来的**《tep完整教程帮你突破pytest》**做好准备。

tep集成mitmproxy录制流量自动生成用例

Sun, 11 Jan 2026 00:00:00 +0000

使用

操作过程非常简单，流程如下：

①配置过滤域名

必须配置，不然会有很多无效流量造成数据冗余。

②启动代理

「示例」使用了反向代理，tep自带FastApi启动Mock服务：

③录制流量

「示例」通过Postman发起请求：

自动生成用例

用例就在tests/mitm实时生成好了，用例文件名为当前时间：

每录制一个请求，就能在测试用例中看到实时添加了一条测试步骤：

    # 接口描述
    # 数据
    # 请求
    response = request(
        "{method}",
        url="{url}",
        headers={headers},
        {body_grammar}
    )
    # 数据提取
    # var = response.jmespath("expression")
    # 断言
    assert response.status_code < 400

录制完成以后，就可以再次编辑测试用例完善它。

原理

utils/mitm.py源码如下：

#!/usr/bin/python
## encoding=utf-8

## mitmproxy录制流量自动生成用例

import os
import time

from mitmproxy import ctx

project_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
tests_dir = os.path.join(project_dir, "tests")
## tests/mitm
mitm_dir = os.path.join(tests_dir, "mitm")
if not os.path.exists(mitm_dir):
    os.mkdir(mitm_dir)
## 当前时间作为文件名
filename = time.strftime("%Y%m%d_%H_%M_%S", time.localtime()) + ".py"
case_file = os.path.join(mitm_dir, filename)
## 生成用例文件
template = """from tep.client import request


def test():
"""
if not os.path.exists(case_file):
    with open(case_file, "w", encoding="utf8") as fw:
        fw.write(template)


class Record:
    def __init__(self, domains):
        self.domains = domains

    def response(self, flow):
        if self.match(flow.request.url):
            # method
            method = flow.request.method.lower()
            ctx.log.error(method)
            # url
            url = flow.request.url
            ctx.log.error(url)
            # headers
            headers = dict(flow.request.headers)
            ctx.log.error(headers)
            # body
            body = flow.request.text or {}
            ctx.log.error(body)
            with open(case_file, "a", encoding="utf8") as fa:
                fa.write(self.step(method, url, headers, body))

    def match(self, url):
        if not self.domains:
            ctx.log.error("必须配置过滤域名")
            exit(-1)
        for domain in self.domains:
            if domain in url:
                return True
        return False

    def step(self, method, url, headers, body):
        if method == "get":
            body_grammar = f"params={body}"
        else:
            body_grammar = f"json={body}"
        return f"""
    # 接口描述
    # 数据
    # 请求
    response = request(
        "{method}",
        url="{url}",
        headers={headers},
        {body_grammar}
    )
    # 数据提取
    # var = response.jmespath("expression")
    # 断言
    assert response.status_code < 400
"""


## ==================================配置开始==================================
addons = [
    Record(
        # 过滤域名
        [
            "http://www.httpbin.org",
            "http://127.0.0.1:5000"
        ],
    )
]
## ==================================配置结束==================================

"""
==================================命令说明开始==================================
## 正向代理
mitmdump -s mitm.py
## 反向代理
mitmdump -s mitm.py --mode reverse:http://127.0.0.1:5000 --listen-host 127.0.0.1 --listen-port 8000
==================================命令说明结束==================================
"""

通过mitmproxy命令启动代理后，获取当前时间作为文件名在tests/mitm下生成用例文件，给addons添加插件Record类，通过response钩子捕获请求信息，对请求进行域名过滤，域名匹配成功的请求就使用测试步骤代码模板，填充method、url、headers、body数据，追加到测试用例文件中。

tep0.9.5支持自定义扩展request

Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 +0000

tep0.9.5更新了以下内容：

tep支持MVC架构实现用例数据分离

Fri, 09 Jan 2026 00:00:00 +0000

大家好，我是刚哥。

tep集成HttpRunner与Flask实现开箱即用

Thu, 08 Jan 2026 00:00:00 +0000

大家好，我是刚哥。

原创pytest辅助工具tep0.9.1版本恢复项目初始化文件

Wed, 07 Jan 2026 00:00:00 +0000

最近几个月时间有些小伙伴问到为什么tep项目初始化文件没有了？

tep环境变量、fixtures、用例三者之间的关系

Tue, 06 Jan 2026 00:00:00 +0000

tep是一款测试工具，在pytest测试框架基础上集成了第三方包，提供项目脚手架，帮助以写Python代码方式，快速实现自动化项目落地。

tep0.6.0更新聊聊pytest变量接口用例3个级别复用

Mon, 05 Jan 2026 00:00:00 +0000

tep是一款测试工具，在pytest测试框架基础上集成了第三方包，提供项目脚手架，帮助以写Python代码方式，快速实现自动化项目落地。fixture是pytest核心技术，本文聊聊如何使用fixture完成变量、接口、用例3个级别复用。

如何用tep完成增删改查接口自动化

Sun, 04 Jan 2026 00:00:00 +0000

tep的设计理念是让人人都可以用Python写自动化，本文就来介绍如何用tep完成增删改查接口自动化。

框架V2.0.0开发指南

Sat, 03 Jan 2026 00:00:00 +0000

温馨提示：开发指南，根据V2.0.0编写，不随版本更新维护，仅供入门参考。最新实现请结合教程和源码阅读，教程会在版本发布后维护。

tep用户手册帮你从unittest过渡到pytest

Fri, 02 Jan 2026 00:00:00 +0000

unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架，经常用来做UI自动化或接口自动化。unittest是PyCharm的默认集成工具，也是我们大多数人入门自动化的首选框架。pytest提供了更丰富的功能，相对的上手难度也要高一点。如果学了pytest后，想快速用pytest写项目，用于工作实践，那么可以试试我写的这款测试工具：tep，try easy pytest。

tep首次开源V0.2.3介绍

Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000

『 tep is a testing tool to help you write pytest more easily. Try Easy Pytest! 』