寫了好多關(guān)于selenium的文章辣往，今天換個口味，推薦一個文件格式 -- yaml，以及對應(yīng)的Python庫 -- PyYaml织阳。可以用之作為你自動化測試框架的配置文件或者用例文件砰粹。
yaml是一種比xml和json更輕的文件格式唧躲，也更簡單更強大，它可以通過縮進來表示結(jié)構(gòu)碱璃，聽著就和Python很配對不對弄痹？
yaml的介紹不在這里贅述，感興趣可以自行百度下嵌器，先說下它的基本語法肛真，還是配合著PyYaml來：
1. PyYaml
PyYaml是Python的一個專門針對yaml文件操作的模塊，使用起來非常簡單爽航。
- 安裝：
pip install PyYaml
或者到這里下載相應(yīng)版本的包蚓让，人工安裝。
- 使用：
使用起來非常簡單讥珍，就像json历极、pickle一樣，load串述、dump就足夠我們使用了执解。
load()
import yaml
yaml_str = """
name: 灰藍
age: 0
job: Tester
"""
y = yaml.load(yaml_str)
print y
結(jié)果：
{'job': 'Tester', 'age': 0, 'name': u'\u7070\u84dd'}
dump()
import yaml
python_obj = {"name": u"灰藍",
"age": 0,
"job": "Tester"
}
y = yaml.dump(python_obj, default_flow_style=False)
print y
結(jié)果：
age: 0
job: Tester
name: "\u7070\u84DD"
上面只是簡單的兩個應(yīng)用，還有 load_all()纲酗、dump_all() 等衰腌，我們一般用這四個足夠了，另外兩個下面會講到觅赊，其他方法可以自己看API右蕊，我也沒怎么折騰過。
2. yaml語法
有了上面的基礎(chǔ)吮螺，接下來我們看看yaml的語法饶囚，首先我們準(zhǔn)備下測試語法的環(huán)境：
創(chuàng)建
test.yaml文件帕翻，我們練習(xí)語法就在這里創(chuàng)建
testyaml.py文件，用來查看Python執(zhí)行后的效果萝风，其中內(nèi)容如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
y = yaml.load(file('test.yaml', 'r'))
print y
好了嘀掸，接下來我們就來看語法吧：
1. 基本規(guī)則
- 大小寫敏感
- 使用縮進表示層級關(guān)系
- 縮進時不允許使用Tab，只允許使用空格
- 縮進的空格數(shù)目不重要规惰，只要相同層級的元素左對齊即可
#表示注釋睬塌，從它開始到行尾都被忽略
2. yaml轉(zhuǎn)字典
yaml中支持映射或字典的表示，如下：
# 下面格式讀到Python里會是個dict
name: 灰藍
age: 0
job: Tester
輸出：
{'job': 'Tester', 'age': 0, 'name': u'\u7070\u84dd'}
3. yaml轉(zhuǎn)列表
yaml中支持列表或數(shù)組的表示歇万，如下：
# 下面格式讀到Python里會是個list
- 灰藍
- 0
- Tester
輸出：
[u'\u7070\u84dd', 0, 'Tester']
4. 復(fù)合結(jié)構(gòu)
字典和列表可以復(fù)合起來使用揩晴，如下：
# 下面格式讀到Python里是個list里包含dict
- name: 灰藍
age: 0
job: Tester
- name: James
age: 30
輸出：
[{'job': 'Tester', 'age': 0, 'name': u'\u7070\u84dd'}, {'age': 30, 'name': 'James'}]
5. 基本類型
yaml中有以下基本類型：
- 字符串
- 整型
- 浮點型
- 布爾型
- null
- 時間
- 日期
我們寫個例子來看下：
# 這個例子輸出一個字典，其中value包括所有基本類型
str: "Hello World!"
int: 110
float: 3.141
boolean: true # or false
None: null # 也可以用 ~ 號來表示 null
time: 2016-09-22t11:43:30.20+08:00 # ISO8601贪磺，寫法百度
date: 2016-09-22 # 同樣ISO8601
輸出：
{'date': datetime.date(2016, 9, 22), 'None': None, 'boolean': True, 'str': 'Hello World!', 'time': datetime.datetime(2016, 9, 22, 3, 43, 30, 200000), 'int': 110, 'float': 3.141}
如果字符串沒有空格或特殊字符硫兰，不需要加引號，但如果其中有空格或特殊字符寒锚，則需要加引號了
str: 灰藍
str1: "Hello World"
str2: "Hello\nWorld"
輸出：
{'str2': 'Hello\nWorld', 'str1': 'Hello World', 'str': u'\u7070\u84dd'}
這里要注意單引號和雙引號的區(qū)別劫映，單引號中的特殊字符轉(zhuǎn)到Python會被轉(zhuǎn)義，也就是到最后是原樣輸出了壕曼，雙引號不會被Python轉(zhuǎn)義苏研，到最后是輸出了特殊字符；可能比較拗口腮郊，來個例子理解下：
str1: 'Hello\nWorld'
str2: "Hello\nWorld"
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
y = yaml.load(file('test.yaml', 'r'))
print y['str1']
print y['str2']
輸出：
Hello\nWorld
Hello
World
可以看到摹蘑，單引號中的'\n'最后是輸出了，雙引號中的'\n'最后是轉(zhuǎn)義成了回車
字符串處理中寫成多行轧飞、'|'衅鹿、'>'、'+'过咬、'-'的意義這里就不講了大渤。
6. 引用
& 和 * 用于引用
name: &name 灰藍
tester: *name
這個相當(dāng)于一下腳本：
name: 灰藍
tester: 灰藍
輸出：
{'name': u'\u7070\u84dd', 'tester': u'\u7070\u84dd'}
7. 強制轉(zhuǎn)換
yaml是可以進行強制轉(zhuǎn)換的，用 !! 實現(xiàn)掸绞，如下：
str: !!str 3.14
int: !!int "123"
輸出：
{'int': 123, 'str': '3.14'}
明顯能夠看出123被強轉(zhuǎn)成了int類型泵三，而float型的3.14則被強轉(zhuǎn)成了str型。另外PyYaml還支持轉(zhuǎn)換成Python/object類型衔掸，這個我們下面再討論烫幕。
8. 分段
在同一個yaml文件中，可以用 --- 來分段敞映，這樣可以將多個文檔寫在一個文件中
---
name: James
age: 20
---
name: Lily
age: 19
這時候我們就得用到我們的 load_all() 方法出場了较曼，load_all() 方法會生成一個迭代器，可以用for輸出出來：
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
ys = yaml.load_all(file('test.yaml', 'r'))
for y in ys:
print y
輸出：
{'age': 20, 'name': 'James'}
{'age': 19, 'name': 'Lily'}
對應(yīng)的也有 dump_all() 方法振愿，一個意思捷犹，就是將多個段輸出到一個文件中弛饭，舉個栗子：
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
obj1 = {"name": "James", "age": 20}
obj2 = ["Lily", 19]
with open('test.yaml', 'w') as f:
yaml.dump_all([obj1, obj2], f)
打開test.yaml看看：
{age: 20, name: James}
--- [Lily, 19]
dump() 和 dump_all() 方法可以傳入列表，也可以傳入一個可序列化生成器萍歉，如 range(10)侣颂， 如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
y = yaml.dump(range(10))
print y
輸出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
在 dump 和 dump_all() 的時候還可以配一堆參數(shù)，不一一講解了（其實博主也不全了解枪孩。横蜒。）
3. 構(gòu)造器(constructors)、表示器(representers)销凑、解析器(resolvers )
這幾個東西可以把Python的對象和yaml互轉(zhuǎn)，很強大仅炊。這個翻譯是博主自個兒翻譯的斗幼，表達的不準(zhǔn)確勿怪。
1. yaml.YAMLObject
yaml.YAMLObject用元類來注冊一個構(gòu)造器（也就是代碼里的 __init__() 方法）抚垄，讓你把yaml節(jié)點轉(zhuǎn)為Python對象實例蜕窿，用表示器（也就是代碼里的 __repr__() 函數(shù)）來讓你把Python對象轉(zhuǎn)為yaml節(jié)點，看代碼：
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
class Person(yaml.YAMLObject):
yaml_tag = '!person'
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return '%s(name=%s, age=%d)' % (self.__class__.__name__, self.name, self.age)
james = Person('James', 20)
print yaml.dump(james) # Python對象實例轉(zhuǎn)為yaml
lily = yaml.load('!person {name: Lily, age: 19}')
print lily # yaml轉(zhuǎn)為Python對象實例
輸出：
!person {age: 20, name: James}
Person(name=Lily, age=19)
2. yaml.add_constructor 和 yaml.add_representer
你可能在使用過程中并不想通過上面這種元類的方式呆馁，而是想定義正常的類桐经，那么，可以用這兩種方法
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return 'Person(%s, %s)' % (self.name, self.age)
james = Person('James', 20)
print yaml.dump(james) # 沒加表示器之前
def person_repr(dumper, data):
return dumper.represent_mapping(u'!person', {"name": data.name, "age": data.age}) # mapping表示器浙滤，用于dict
yaml.add_representer(Person, person_repr) # 用add_representer方法為對象添加表示器
print yaml.dump(james) # 加了表示器之后
def person_cons(loader, node):
value = loader.construct_mapping(node) # mapping構(gòu)造器阴挣，用于dict
name = value['name']
age = value['age']
return Person(name, age)
yaml.add_constructor(u'!person', person_cons) # 用add_constructor方法為指定yaml標(biāo)簽添加構(gòu)造器
lily = yaml.load('!person {name: Lily, age: 19}')
print lily
輸出：
!!python/object:__main__.Person {age: 20, name: James}
!person {age: 20, name: James}
Person(Lily, 19)
第一行是沒加表示器之前，多丑纺腊！中間那行是加了表示器之后畔咧，變成了規(guī)范的格式，下面添加了構(gòu)造器揖膜，能夠把 !person 標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為Person對象誓沸。
這里用了 construct_mapping ，還有其他好多 construct_document壹粟， construct_object拜隧，construct_scalar，construct_sequence趁仙，construct_pairs洪添，具體怎么用，可以自己研究下幸撕，看看API薇组，看看源碼學(xué)習(xí)下。
對應(yīng)的 representer 也一樣坐儿，有很多律胀，這里只用了 represent_mapping宋光，其他的不示例講解了。
3. add_implicit_resolver
如果你不想每次都寫標(biāo)簽炭菌，也可以用 add_implicit_resolver 方法添加解析器罪佳，然后它就能夠把指定樣式的沒有標(biāo)簽的基本元素解析成對應(yīng)的Python對象。這個就不詳細(xì)分析給示例了黑低。感興趣的同學(xué)自己看文檔學(xué)習(xí)吧赘艳。
4. 結(jié)語
yaml是一種很清晰、簡潔的格式克握，而且跟Python非常合拍蕾管，非常容易操作，我們在搭建自動化測試框架的時候菩暗，可以采用yaml作為配置文件掰曾，或者用例文件，下面給出一個用例的示例停团，這個示例來自于Python restful接口框架 pyresttest:
# Test using included Django test app
# First install python-django
# Then launch the app in another terminal by doing
# cd testapp
# python manage.py testserver test_data.json
# Once launched, tests can be executed via:
# python resttest.py http://localhost:8000 miniapp-test.yaml
---
- config:
- testset: "Tests using test app"
- test: # create entity
- name: "Basic get"
- url: "/api/person/"
- test: # create entity
- name: "Get single person"
- url: "/api/person/1/"
- test: # create entity
- name: "Get single person"
- url: "/api/person/1/"
- method: 'DELETE'
- test: # create entity by PUT
- name: "Create/update person"
- url: "/api/person/1/"
- method: "PUT"
- body: '{"first_name": "Gaius","id": 1,"last_name": "Baltar","login": "gbaltar"}'
- headers: {'Content-Type': 'application/json'}
- test: # create entity by POST
- name: "Create person"
- url: "/api/person/"
- method: "POST"
- body: '{"first_name": "Willim","last_name": "Adama","login": "theadmiral"}'
- headers: {Content-Type: application/json}
怎么樣旷坦，趕緊用起來吧！有什么問題歡迎跟博主交流了溝通佑稠！
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