httprunner3源码解读(3)client.py
源码目录结构

ApiResponse
这个类没啥好说的
class ApiResponse(Response):
"""
继承了requests模块中的Response类,重写了里面的raise_for_status方法
"""
def raise_for_status(self):
if hasattr(self, "error") and self.error:
raise self.error
Response.raise_for_status(self)
get_req_resp_record
这个函数的功能是获取请求记录和响应记录,源码分为4段来看
第1段
def get_req_resp_record(resp_obj: Response) -> ReqRespData:
"""
:param resp_obj: Response响应
:return: 返回自定义的ReqResData模型类
"""
def log_print(req_or_resp, r_type):
"""
日志打印,格式为标准的json
"""
msg = f"\n================== {r_type} details ==================\n"
for key, value in req_or_resp.dict().items():
# 如果value中还包含着dict或者list,就把value转成json格式
if isinstance(value, dict) or isinstance(value, list):
value = json.dumps(value, indent=4, ensure_ascii=False)
msg += "{:<8} : {}\n".format(key, value)
logger.debug(msg)
第1段代码就是定义了一个打印日志的函数,打印的日志解析为标准的json格式
第2段
# 记录实际请求信息(请求头、cookie信息、请求体)
request_headers = dict(resp_obj.request.headers)
request_cookies = resp_obj.request._cookies.get_dict()
request_body = resp_obj.request.body
if request_body is not None:
try:
request_body = json.loads(request_body)
except json.JSONDecodeError:
# str: a=1&b=2
pass
except UnicodeDecodeError:
# bytes/bytearray: request body in protobuf
pass
except TypeError:
# neither str nor bytes/bytearray, e.g. <MultipartEncoder>
pass
# lower_dict_keys的作用是将字典中的key大写转小写
request_content_type = lower_dict_keys(request_headers).get("content-type")
if request_content_type and "multipart/form-data" in request_content_type:
# upload file type
request_body = "upload file stream (OMITTED)"
request_data = RequestData(
method=resp_obj.request.method,
url=resp_obj.request.url,
headers=request_headers,
cookies=request_cookies,
body=request_body,
)
# 在debug模式下打印请求日志
log_print(request_data, "request")
第2段代码是先获取request_headers、request_cookies、request_body,然后将获取到的信息放入RequestData模型中,最后打印请求的信息
第3段
# 记录响应信息
resp_headers = dict(resp_obj.headers)
lower_resp_headers = lower_dict_keys(resp_headers)
content_type = lower_resp_headers.get("content-type", "")
if "image" in content_type:
# response is image type, record bytes content only
response_body = resp_obj.content
else:
try:
# try to record json data
response_body = resp_obj.json()
except ValueError:
# only record at most 512 text charactors
resp_text = resp_obj.text
response_body = omit_long_data(resp_text)
response_data = ResponseData(
status_code=resp_obj.status_code,
cookies=resp_obj.cookies or {},
encoding=resp_obj.encoding,
headers=resp_headers,
content_type=content_type,
body=response_body,
)
# 在debug模式下打印响应日志
log_print(response_data, "response")
第3段代码是获取resp_headers、content_type、response_body,最后将这些数据都放入ResponseData模型类中,最后打印响应日志
第4段
req_resp_data = ReqRespData(request=request_data, response=response_data)
return req_resp_data
最后这段就是将刚才的请求信息和响应信息全部放入ReqRespData模型中,最后get_req_resp_record函数返回的内容就是ReqRespData模型
HttpSession
在requests.Session上进行了二次封装,该类包含4个方法,下面依次介绍
init
def __init__(self):
super(HttpSession, self).__init__()
self.data = SessionData()
初始化方法,定义了data属性的默认值为SessionData模型,该模型包含了req_resps: List[ReqRespData] = []请求响应内容
update_last_req_resp_record
def update_last_req_resp_record(self, resp_obj):
"""
update request and response info from Response() object.
"""
# TODO: fix
self.data.req_resps.pop()
self.data.req_resps.append(get_req_resp_record(resp_obj))
更新最新的请求响应记录,放入req_resps列表中
request
发送requests.Request请求,返回requests.Response响应,还做了以下事情
- 1.设置了超时时间120s
- 2.计算整个请求花费了多少时间
- 3.定义了客户端ip地址和端口号、服务端ip地址和端口号
- 4.计算了响应体的内容大小
- 5.记录了消耗时间
- 6.记录了request和response记录,包括重定向记录
_send_request_safe_mode
发送一个http请求,并捕获由于连接问题可能发生的任何异常
def _send_request_safe_mode(self, method, url, **kwargs):
"""
Send a HTTP request, and catch any exception that might occur due to connection problems.
Safe mode has been removed from requests 1.x.
"""
try:
return requests.Session.request(self, method, url, **kwargs)
except (MissingSchema, InvalidSchema, InvalidURL):
raise
except RequestException as ex:
resp = ApiResponse()
resp.error = ex
resp.status_code = 0 # with this status_code, content returns None
resp.request = Request(method, url).prepare()
return resp
httprunner3源码解读(3)client.py的更多相关文章
- httprunner3源码解读(2)models.py
源码目录结构 我们首先来看下models.py的代码结构 我们可以看到这个模块中定义了12个属性和22个模型类,我们依次来看 属性源码分析 import os from enum import Enu ...
- httprunner3源码解读(4)parser.py
源码结构目录 可以看到此模块定义了4个属性和12个函数,我们依次来讲解 属性源码分析 # 匹配http://或https:// absolute_http_url_regexp = re.compil ...
- httprunner3源码解读(1)简单介绍源码模块内容
前言 最近想着搭建一个API测试平台,基础的注册登录功能已经完成,就差测试框架的选型,最后还是选择了httprunner,github上已经有很多开源的httprunner测试平台,但是看了下都是基于 ...
- pyspider源码解读--调度器scheduler.py
pyspider源码解读--调度器scheduler.py scheduler.py首先从pyspider的根目录下找到/pyspider/scheduler/scheduler.py其中定义了四个类 ...
- 如何判断一个Http Message的结束——python源码解读
HTTP/1.1 默认的连接方式是长连接,不能通过简单的TCP连接关闭判断HttpMessage的结束. 以下是几种判断HttpMessage结束的方式: 1. HTTP协议约定status ...
- HttpClient 4.3连接池参数配置及源码解读
目前所在公司使用HttpClient 4.3.3版本发送Rest请求,调用接口.最近出现了调用查询接口服务慢的生产问题,在排查整个调用链可能存在的问题时(从客户端发起Http请求->ESB-&g ...
- Alamofire源码解读系列(五)之结果封装(Result)
本篇讲解Result的封装 前言 有时候,我们会根据现实中的事物来对程序中的某个业务关系进行抽象,这句话很难理解.在Alamofire中,使用Response来描述请求后的结果.我们都知道Alamof ...
- MyBatis源码解读(3)——MapperMethod
在前面两篇的MyBatis源码解读中,我们一路跟踪到了MapperProxy,知道了尽管是使用了动态代理技术使得我们能直接使用接口方法.为巩固加深动态代理,我们不妨再来回忆一遍何为动态代理. 我相信在 ...
- php-msf 源码解读【转】
php-msf: https://github.com/pinguo/php-msf 百度脑图 - php-msf 源码解读: http://naotu.baidu.com/file/cc7b5a49 ...
随机推荐
- Linux下Nodejs安装(完整详细)转
Linux下安装有两种方式,一个是下载源码make编译安装. 另外一种是比较推荐的,直接下载编译好的二进制,官方比较推荐后者. //Linux 64bit version wget --no-chec ...
- (转载https://segmentfault.com/a/1190000016313947)了解RestFul Api架构风格设计
最近几年REST API越来越流行,特别是随着微服务的概念被广泛接受和应用,很多Web Service都使用了REST API. REST是HTTP规范主要编写者之一的Roy Fielding提出的, ...
- Nginx系列(5)- nginx: [emerg] bind() to 0.0.0.0:80 failed (10013: An attempt was made to access a socket in a way forbidden by its access permissions)
启动Windows版本的Nginx时候,cmd报错,报错信息为[emerg] 4276#4280: bind() to 0.0.0.0:80 failed(10013: An attempt was ...
- LR11自带网站
LR自带的飞机订票系统 启动服务:安装路径\HP\LoadRunner\WebTours下的StartServer.bat 打开网页:地址 http://127.0.0.1:1080/WebTour ...
- P3964-[TJOI2013]松鼠聚会【计算几何】
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3964 题目大意 给出\(n\)个点,求一个点使得它到所有点的切比雪夫距离和最小. \(0\leq n\leq 1 ...
- Python3入门系列之-----函数
什么是函数 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己 ...
- Kubernetes-Service介绍(一)-基本概念
前言 本篇是Kubernetes第八篇,大家一定要把环境搭建起来,看是解决不了问题的,必须实战.Pod篇暂时应该还缺少两篇,等Service和存储相关内容介绍以后,补充剩下的两篇,有状态的Pod会涉及 ...
- FastAPI(54)- 详解 Request 请求对象
背景 前面讲了可以自定义 Response,那么这里就讲下请求对象 Request 可以通过 Request 来获取一些数据 获取请求基础信息 @app.get("/base") ...
- java统一返回标准类型
一.前言.背景 在如今前后端分离的时代,后端已经由传统的返回view视图转变为返回json数据,此json数据可能包括返回状态.数据.信息等......因为程序猿的习惯不同所以返回json数据的格式也 ...
- vue组件的生命周期详解
1.生命周期&生命周期函数 生命周期:指一个组件从创建->运行->销毁的整个阶段,强调的是一个时间段. 生命周期函数:由vue框架提供的内置函数,会伴随着组件的生命周期,自动按序执 ...