# HttpRunnerManager **Repository Path**: duwenxin/HttpRunnerManager ## Basic Information - **Project Name**: HttpRunnerManager - **Description**: HttpRunner Manager接口自动化测试平台 - **Primary Language**: Python - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2024-10-30 - **Last Updated**: 2024-10-30 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README 基于HttpRunner的接口自动化测试平台: `HttpRunner3`, `djcelery` 和 `Django` python版本：3.6.9 ----------------- - 项目管理：新增项目、列表展示及相关操作，支持用例批量上传(标准化的HttpRunner支持json和yaml用例脚本) - 模块管理：为项目新增模块，用例和配置都归属于module，module和project支持同步和异步方式 - 用例管理：分为添加config与test子功能，config定义全部变量和request等相关信息 request可以为公共参数和请求头，也可定义全部变量 - 套件管理：可以动态加载可引用的用例，跨项目、跨模快，依赖用例列表支持拖拽排序和删除 - 运行方式：可单个test，单个module，单个project，也可选择多个批量运行，支持自定义测试计划，运行时可以灵活选择配置和环境 - 分布执行：单个用例和批量执行结果会直接在前端展示，模块和项目执行可选择为同步或者异步方式 - 环境管理：可添加运行环境，运行用例时可以一键切换环境 - 报告查看：所有异步执行的用例均可在线查看报告，可自主命名，为空默认时间戳保存 - 定时任务：可设置定时任务，遵循crontab表达式，可在线开启、关闭，完毕后支持邮件通知 开发环境部署 -------- 1. 安装mysql数据库服务端(推荐5.7+),并设置为utf-8编码，创建相应HttpRunner数据库，设置好相应用户名、密码，启动mysql 2. 修改:HttpRunnerManager/HttpRunnerManager/settings.py里DATABASES字典和邮件发送账号相关配置 ``` DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'HttpRunner', # 新建数据库名 'USER': 'root', # 数据库登录名 'PASSWORD': '123456', # 数据库登录密码 'HOST': '192.168.27.139', # 数据库所在服务器ip地址 'PORT': '3306', # 监听端口，默认3306即可 } } EMAIL_SEND_USERNAME = '1144961647@qq.com' # 定时任务报告发送邮箱，支持163、QQ、sina、企业QQ邮箱等，注意需要开通smtp服务 EMAIL_SEND_PASSWORD = 'bggnwtkonvrsjbac' # 邮箱密码 ``` 3. 安装rabbitmq消息中间件，创建用户，启动服务，访问：http://192.168.27.139:15672 username：admin、Password：admin123, 成功登陆即可 ``` systemctl start rabbitmq-server ``` 4. 修改:HttpRunnerManager/HttpRunnerManager/settings.py里worker相关配置 ``` djcelery.setup_loader() CELERY_ENABLE_UTC = True CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai' BROKER_URL = 'amqp://guest:guest@192.168.27.139:5672//' # 192.168.27.139即为rabbitmq-server所在服务器ip地址 CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler' CELERY_RESULT_BACKEND = 'djcelery.backends.database:DatabaseBackend' CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json'] CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json' CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 7200 # celery任务执行结果的超时时间， CELERYD_CONCURRENCY = 10 # celery worker的并发数 也是命令行-c指定的数目 根据服务器配置实际更改 默认10 CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD = 200 # 每个worker执行了多少任务就会死掉，我建议数量可以大一些，默认100 ``` 5. 命令行窗口执行pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt安装工程所依赖的库文件 6. 命令行窗口切换到HttpRunnerManager目录 生成数据库迁移脚本,并生成表结构 ``` python3 manage.py makemigrations ApiManager # 生成数据迁移脚本 python3 manage.py migrate # 应用到db生成数据表 ``` 7. 创建超级用户，用户后台管理数据库，并按提示输入相应用户名，密码，邮箱。 如不需用，可跳过此步骤 ``` python3 manage.py createsuperuser ``` 8. 启动服务Django ``` nohup python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000 >py.log 2>&1 & ``` 9. 启动worker, 如果选择同步执行并确保不会使用到定时任务，那么此步骤可忽略 ``` nohup python3 manage.py celery -A HttpRunnerManager worker --loglevel=info >worker.log 2>&1 & ``` 10. 启动celery, 如果选择同步执行并确保不会使用到定时任务，那么此步骤可忽略 ``` nohup python3 manage.py celery beat --loglevel=info >celery.log 2>&1 & ``` 11. 启动flower, 如果选择同步执行并确保不会使用到定时任务，那么此步骤可忽略 ``` nohup flower >flower.log 2>&1 & ``` 12. 访问：http://192.168.27.139:5555/dashboard 即可查看任务列表和状态 13. 浏览器输入：http://192.168.27.139:8000/api/register/ 注册用户 14. 浏览器输入http://192.168.27.139:8000/admin/ 输入步骤7设置的用户名、密码，登录后台运维管理系统，可后台管理数据