删除文件 tools/data_tearing.py

tools/data_tearing.py

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-#!/usr/bin/env/python3
-# -*- coding:utf-8 -*-
-"""
-@project: apiAutoTest
-@author: zy7y
-@file: data_tearing.py
-@ide: PyCharm
-@time: 2020/8/10
-"""
-import json
-from json import JSONDecodeError
-
-import jsonpath
-from test import logger
-
-
-class TreatingData(object):
-    """
-    处理hader/path路径参数/请求data依赖数据代码
-    """
-
-    def __init__(self):
-        self.no_token_header = {}
-        self.token_header = {}
-
-    def treating_data(self, is_token, parameters, dependent, data, save_response_dict):
-        # 使用那个header
-        if is_token == '':
-            header = self.no_token_header
-        else:
-            header = self.token_header
-        logger.info(f'处理依赖前data的数据:{data}')
-        # 处理依赖数据data
-        if dependent != '':
-            if dependent.find('=') != -1:
-                dependent_key = dependent.split('=')[0]
-                dependent_value = dependent.split('=')[1]
-                dependent_data = {dependent_key: save_response_dict.read_depend_data(dependent_value)}
-            else:
-                dependent_data = save_response_dict.read_depend_data(dependent)
-            logger.debug(f'依赖数据解析获得的字典{dependent_data}')
-            if data != '':
-                data = json.loads(data)
-                exists_key = False
-                # 处理data与依赖中有相同key的问题, 目前之支持列表，字典,本地 列表形式调试通过，需要在定义时，data中该key定义成列表
-                # 实例{"id": [1],"user":{"username":"123"}}
-                for k, v in data.items():
-                    for dk, dv in dependent_data.items():
-                        if k == dk:
-                            if isinstance(data[k], list):
-                                data[k].append(dv)
-                            if isinstance(data[k], dict):
-                                data[k].update(dv)
-                            exists_key = True
-                if exists_key is False:
-                    # 合并组成一个新的data
-                    dependent_data.update(data)
-                    data = dependent_data
-                    logger.info(f'data有数据，依赖有数据时 {data}')
-
-            else:
-                # 赋值给data
-                data = dependent_data
-                logger.info(f'data无数据，依赖有数据时 {data}')
-        else:
-            if data == '':
-                data = None
-                logger.info(f'data无数据，依赖无数据时 {data}')
-            else:
-                data = json.loads(data)
-                logger.info(f'data有数据，依赖无数据 {data}')
-
-        # 处理路径参数Path的依赖
-        # 传进来的参数类似 {"case_002":"$.data.id"}/item/{"case_002":"$.meta.status"}，进行列表拆分
-        path_list = parameters.split('/')
-        # 获取列表长度迭代
-        for i in range(len(path_list)):
-            # 按着
-            try:
-                # 尝试序列化成dict:   json.loads('2') 可以转换成2
-                path_dict = json.loads(path_list[i])
-            except JSONDecodeError as e:
-                # 序列化失败此path_list[i]的值不变化
-                logger.error(f'无法转换字典，进入下一个检查，本轮值不发生变化:{path_list[i]},{e}')
-                # 跳过进入下次循环
-                continue
-            else:
-                # 解析该字典，获得用例编号，表达式
-                logger.info(f'{path_dict}')
-                # 处理json.loads('数字')正常序列化导致的AttributeError
-                try:
-                    for k, v in path_dict.items():
-                        try:
-                            # 尝试从对应的case实际响应提取某个字段内容
-                            path_list[i] = jsonpath.jsonpath(save_response_dict.actual_response[k], v)[0]
-                        except TypeError as e:
-                            logger.error(f'无法提取，请检查响应字典中是否支持该表达式,{e}')
-                except AttributeError as e:
-                    logger.error(f'类型错误:{type(path_list[i])}，本此将不转换值 {path_list[i]},{e}')
-        # 字典中存在有不是str的元素:使用map 转换成全字符串的列表
-        path_list = map(str, path_list)
-
-        # 将字符串列表转换成字符：500/item/200
-        parameters_path_url = "/".join(path_list)
-        logger.info(f'path路径参数解析依赖后的路径为{parameters_path_url}')
-        return data, header, parameters_path_url