使用 Python 在 Linux 上实现一键回归测试-2

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也谈界面设计 ---- getopt 的使用在日常的测试过程中，我们并不是每次都要迁出代码，编译代码，运行测试用例和收集测试结果。这样就需要我们能够有选择的运行部分程序功能，例如只运行测试用例和收集结果。这里我们提供了 4 个运行选泽：
     选项 1：迁出代码-->编译版本-->运行测试用例-->收集测试结果
     选项 2：更新代码-->编译版本-->运行测试用例-->收集测试结果
     选项 3：编译版本-->运行测试用例-->收集测试结果
     选项 4：运行测试用例-->收集测试结果
当然我们还需要提供帮助信息，以方便不熟悉该脚本实现的人员使用。python 也提供了 getopt 模块让我们轻松实现上述功能。实现代码参见清单 9
清单 9. 命令行写解析代码

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try:    opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], 'bchu', ['build', 'checkout', 'help', 'update'])     except getopt.error, msg:         self.usage()         sys.exit(2)     build_flag = 0 #构建选项     for o, a in opts:         if o in ('-h', '--help'):             self.usage()             sys.exit()         elif o in ('-c', '--checkout'):             print "执行操作：迁出代码-->编译版本-->运行测试用例-->收集测试结果"             build_flag = 1             break         elif o in ('-u', '--update'):             print "执行操作：更新代码-->编译版本-->运行测试用例-->收集测试结果"             build_flag = 2             break         elif o in ('-b', '--build'):             print "执行操作：编译版本-->运行测试用例-->收集测试结果"             build_flag = 3             break         else:             self.usage()             sys.exit()      if (0 == build_flag) :         if 2 <= len(sys.argv):             self.usage()             sys.exit()     raw_input('\n 按 Enter 键继续。。。(Ctrl+C 退出)\t')              if (1 == build_flag) : #迁出代码，并编译代码         self.checkout_code()         self.build_code()     elif (2 == build_flag) : #更新代码，并编译代码         self.update_code()         self.build_code()     elif (3 == build_flag) : #编译代码         self.build_code()     #运行测试用例并收集运行结果     self.set_python()     self.run_testsuite()     self.store_logs()

如果我们在运行的过程中想中断（如利用 Ctrl+C）一键回归测试进程的执行时，有时我们会发现虽然主进程已经被终止，但子进程仍在运行。我们能否在中断主进程的同时也中断子进程呢？答案当然是肯定的，我们可以用信号处理函数捕获信号（如捕获 Ctrl+C 产生的中断信号），然后在显式终止对应的子进程。这里就需要我们在创建子进程的时候，先保存子进程 ID，当然把子进程 ID 保存到初始化函数中，是个不错的选择，清单 10 是相关实现。
清单 10. 信号处理代码

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# 终止子进程的运行 def handler(self, signum, frame):     if (-1 != self.subproc_id) : #subproc_id 定义在初始化函数中，用来存储当前子进程的 ID         os.killpg(self.subproc_id, signal.SIGINT)     sys.exit(-1)

这里我们需要在初始化函数中注册要捕获的信号，并且创建成员变量用来保存子进程的 ID，详细实现请参见清单 11。
基于对象的设计 ---- class 的使用最后终于轮到 class 登场了，提到 class 我们就不能不谈构造函数（初始化函数）和析构函数。之前我们多次提到初始化函数，初始化函数允许我们定义一些变量，这些变量在整个类对象的生存周期内均有效。由于本文没有向系统申请资源，就再不定义析构函数了。
清单 11. 初始化处理代码

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def __init__(self):     signal.signal(signal.SIGINT, self.handler) #注册需要捕获的信号量     self.myafs_dir = os.getenv('myafs')     self.subproc_id = -1 #子进程 ID，用来在终止主进程时也同时终止子进程     self.debug_log = 'log.txt' #存储详细运行日志的文件名     self.debug_fullname = os.getcwd() + os.sep + self.debug_log #全路径文件名（假设产生在该目录下）     self.sum_log = 'summary' #存储汇总日志的文件名     self.sum_fullname = os.getcwd() + os.sep + self.sum_log #全路径文件名（假设产生在当前目录下）     self.share_dir = self.utafs_dir + '/SharedFiles' #共享目录文件名

通常我们不需要太关注设计风格，只要 Python 脚本能完成我们的测试要求即可。对于较小的脚本，几条 Python 指令顺序执行即可。为了模块功能复用和可读性，我们通常会把功能模块封装成函数。本文将实现的所有函数都封装到一个类中，使得该脚本更加一体化。
清单 12. class 框架结构代码

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class COneClickRegTest:     #设定一些经常使用的变量，如当前工作目录，日志名称、存储路径等     def __init__(self):     #设定 python 环境变量，实现参见代码文件     def set_python(self):     #更新代码，实现参见代码文件     def update_code(self):     #迁出代码，实现参见第 2 章代码     def checkout_code(self):           #编译版本，实现参见清单 1 代码     def build_code(self):     #运行测试集，实现参见代码文件     def run_testsuite(self):     #存储运行结果，实现参见清单 7 和清单 8 代码     def store_logs(self):        #信号处理，实现参见清单 10 代码     def handler(self, signum, frame):     #脚本使用说明，实现参见代码文件     def usage(self):     #命令行解析以及执行对应的功能，实现参见清单 9 代码     def main(self):

结束语Python 语言是一个易学易用的脚本语言，笔者没有多久的 Python 开发经验，不过其他语言有的功能在 Python 中大都可以找到对应的实现，这也是笔者能够在很短的时间内完成该测试脚本的原因。因此，笔者把该语言和使用该语言完成一键回归测试介绍给大家，希望对大家有所帮助。正像笔者说的其他语言有的功能在 Python 中大都可以找到对应的实现，同样，如果大家对某一种特定的脚本语言或者开发语言特别熟悉，也完全可以采用所熟悉的语言来完成一键回归测试的工作。