测试行业面临两个经典问题。
一是工具多。每个工具只能满足特定的一个部分，接口工具只能做接口，性能工具的只能做性能，而实际工作往往需要多个工具配合。
二是需要加大投入产出比，用最少的投入获得最大的回报。
举个例子：编写接口测试开发代码需要使用：Requests。但只使用Requests工具未免有些小缺陷，必须配合单测Unitest和Charles才能好用。代码编写通过后，又得使用jenkins进行项目部署。
于是，我们想：“是不是有一款工具，集合了上面所有功能？这样我就可以轻装上阵！”
1 HttpRunner是什么？
HttpRunner是什么？它就是让你轻装上阵的工具，这是一款面向 HTTP(S) 协议的通用测试框架。
只需编写维护一份YAML/JSON脚本，即可实现自动化测试、性能测试、线上监控、持续集成等多种测试需求。
HttpRunner基于Python，可以运行在 macOS、Linux、Windows
系统平台上。读到这里，你是否有疑问，HttpRunner真是个全能手，既然它可以像Requests那样便利的操作HTTP，又可以做到jenkins的持续集成，那它的内部一定藏着大量干货！
图片来自网络，侵权即删
2 HttpRunner的设计理念
不，你想错了，HttpRunner并没有实现这么多工具！说到这里，不得不介绍一下HttpRunner的设计理念
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充分复用优秀的开源项目，不追求重复造轮子，而是将强大的轮子组装成战车
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遵循约定大于配置的准则，在框架功能中融入最佳工程实践
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追求投入产出比，一份投入即可实现多种测试需求
于是可以得出这个结论： HttpRunner=requests+jenkins+locust+...
哦！好像明白了，它并不是闭门造轮子，而是通过整合许多工具，实现了很多功能。比如我们发HTTP请求，它会调用Request。HttpRunner只是更多的去做整合类似的工具。同时他们也在强调，希望投入非常少，回报非常丰厚，由于整合的缘故，学习HttpRunner的成本会非常低，如果你之前用过Requests，现在使用HttpRunner的HTTP协议，学习成本几乎为零。下图清晰的展示了HttpRunner的工具集。
它们的图标也蕴含着整合的概念，从外部视角来看，拼图代表它是整体中的一个部分。从内部视角呢，它实现了一个模块化的拆分，比如用例的时候分为准备，初始化，加载，运行。其实它遵循了unix哲学，如果你上过shell课程，你会发现shell也是简单的命令组合，但结果却非常强大。
ps：图标的含义不是我凭空想象，而是HttpRunner作者亲口相传，具体内容请关注霍格沃兹测试学院：
HttpRunner作者与您分享开发经验！
3 性能指标
可是它有这么多的功能，好用吗？HttpRunner有自己的性能体系，它们关注三个指标：测试用例数，执行频率和运行成功率。很多人对指标没有概念，认为这是比较虚的东西，于是坚持三好原则：
好用就行，好看就行，好评就行
。其实并不是这样，指标是测试必须要考虑和面对的问题，因为这是数据上的铁证。HttpRunner用指标衡量自己，规范自身，下面介绍HttpRunner是如何落实三个指标的。
图片来自网络，侵权即删
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测试用例数和覆盖率有关系。大家所知的覆盖率通常是指单元测试上的代码覆盖率，它是用来衡量测试好坏的指标，甚至，用代码覆盖率来考核测试任务完成情况。就拿条件覆盖举例，它判定每个if表达式的结果是否被测试到了。测试用例数同理，是指测试用例的覆盖率，它由用例的编写，维护效率和学习成本决定。
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执行频率能反应项目使用情况，于是对效率有足够的要求，比如HttpRunner的分布式执行高度，后面会有所涉及。
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最后的成功率很好理解，代表整个项目的稳定性。
三个指标相辅相成相互制约，HttpRunner靠什么来提升这些指标？HttpRunner究竟有哪些特色？请继续观看。
4 能力检阅
上面我们提到许多概念性的东西：设计理念，文化和指标等等。本小节会详细讲解HttpRunner的工作原理，带你检阅它的能力，去感受它的强大。首先，HttpRunner以YAML/JSON文件为核心。你会惊讶，它仅用一份文件就实现了性能测试，持续集成，线上监控，生成测试数据等等，你必须要知道YAML/JSON文件的前世今生。
生成YAML/JSON文件有两种方式：人工编写和自动生成。人工编写的代码与Requests很像，比如下面是requests代码：
HttpRunner的YAML/JSON文件对Requests进行精简，提取出了主要部分。下面是HttpRunner的文件内容，它对Requests改动并不是很大，实现了一个功能最小描述。可以让HttpRunner既简洁又规范，让你从Requests无缝转换到HttpRunner。
HttpRunner为什么不直接采用requests格式，而是取功能最小描述呢？你会发现，每一个接口测试都包含三个部分：构造请求，发起请求，校验。
虽然内容一样，但每个人都有自己的代码风格，如果风格不一样，理解起来会很困难，HttpRunner采取精策略，做到了简单易懂。
以上就是人工编写的实例，实际工作中，手动编写费时费力，于是自动生成YAML/JSON文件深入人心。你可以利用抓包工具：Charles，Fiddler，postman，用这些软件抓取数据，然后生成har文件，HttpRunner可以把这har文件转换成自己的YAML/JSON，后面会有简单例子。整个过程就像下面这幅图：
现在，你知道了如何产生YAML/JSON文件。HttpRunner可以利用YAML/JSON进行自动化测试，性能测试，持续集成，线上监控等……这么多功能得益于复用原理，你跟着下面的图片进行理解，HttpRunner使用Requests进行自动化测试，他们惊喜的发现LOCUST居然和Requests原理相同。
所谓性能测试，不过是多个设备，多个请求，于是与Requests同步进行性能测试。其次，Jenkins有着独特的优点：持续集成和线上监控，HttpRunner利用Jenkins勾子，自动触发这两个操作。而测试数据生成则依赖于自动化测试代码，编写一段代码，可以将指定输入转化为测试数据。
以上是对HttpRunner功能的简介，很多人有个疑问，HttpRunner不就是个整合工具嘛，他整合了Jenkins、Requests、LOCUST，它没有自己的干货吗？其实，除了整合，HttpRunner还做了一些非常优秀的借鉴，比如说下面几个工具。
5 借鉴
整合是HttpRunner理念的一部分：我们不凭空造轮子。整合带来了很多优点，包括无缝切换，零成本学习，工具稳定等等，但只会整合未免有点尴尬。
HttpRunner也有自己的核心功能。比如pytest有一个conftest.py文件，这是一个本地的per-
directory插件，在这里你可以定义本目录特定的钩子和配置，它有什么用呢？我们在编写测试用的时候，会遇到登陆问题。这就要求每个用例先登录后操作，conftest.py实现了这个功能，下面是项目结构：
ConftestFile
|conftest.py
|test1.py
|test2.py
|__init__.py
代码如下：
# conftest.py
import pytest
@pytest.fixture()
def login():
print('login in')
# test1.py
def test_01(login):
print('\n----用例文件1测试用例1开始执行----')
print('login after : in test1->case test_01')
# test2.py
def test_02(login):
print('\n---用例文件2测试用例2开始执行---')
print('login after : in test1->case test_01')
pytest -vs运行后，你会看到它的作用：每个文件下的测试用例都执行了login()方法，于是，我们使用conftest.py方便的解决了登陆问题。
test.py
login in
.
------用例文件1测试用例1开始执行------
login after : in test1->case test_01
[ 50%]
test2.py
------conftest文件login方法开始执行------
login in
------conftest.py文件login方法执行结束------
.
------用例文件2测试用例2开始执行------
login after : in test1->case test_01
[100%]
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HttpRunner用同样的原理开发出了debugtalk.py。还不止于此，HttpRunner还吸收了load
runner的参数化机制，以及katalon的测试用例分层管理，katalon大家可能用的少，通常用它来做webUI的自动化测试，HttpRunner2.0版本才把它吸收进来，从这里你可以看出，HttpRunner是集百家之能，做到了百花齐放，百家争鸣。
HttpRunner的主要功能大概如此，当这些功能集合在一起，会产生一个体系，整个体系如下图，个人开发只会涉及脚本开发用户，它表示在本地实现本地运行，当我们需要更高要求，比如说上面三个指标，就到了相互协作和分布式这一层，首先利用Gitlab进行推送，然后利用任务调动，把任务分发到几个执行机，最后由多个执行机完成工作。
下面用一个demo快速上手，让大家对HttpRunner有个简单认识。
6 快速上手
这里会演示一个简单的项目，带你快速上手HttpRunner，本项目以登陆幕布为目标，你需要利用pip安装下面的开发环境：
pip install httprunner
幕布是一个类似于思维导图的工具，通过编写文字可以自动生成导图。
使用命令生成一个新的项目：
hrun --startproject demo
生成的目录结构很清晰，还包括debugtalk.py，前面提过，它采用yaml或者jason，接下来利用Charles抓取登陆的数据包。
利用Charlse的filter过滤功能可以方便快速的找出想要的内容。
点击登陆后，排除静态资源，只关注动态的既可，切回幕布，点击登陆。
找到需要的数据包，右键将它导出成har格式：
这里注意，一定要选har格式，这是HttpRunner可识别的格式：
随后，我们使用命令将har格式转换为YAML/JSON
har2case login.har
以ymal作演示，使用命令后，会生成下面的yaml文件：
但是很不幸，运行时，发生错误。报错是因为charles正在开启，我们的数据包经过了charles，这里两种解决办法：
第一种，在代码中加入verify:false，让他不检测，另一个方法是关闭charles：
运行成功，下面是运行过程和生成的报告。
7 写在最后
本篇文章讨论了HttpRunner的文化，指标，核心技术，它做到了工具集成，也有自己的核心技术，最让我们惊喜的是HttpRunner简单易用。就像requests代码和HttpRunner的YAML文件，你可以无缝切换，它是一款面向
HTTP(S)
协议的通用测试框架，你确实只需编写维护一份YAML/JSON脚本，即可实现自动化测试、性能测试、线上监控、持续集成等多种测试需求。本文章并没有详细讲使用方法，更多的使用方法请关注
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