pytest接口测试框架如何引入性能测试

在已经集成 pytest 与数据库的交互之后，可以进一步扩展框架以支持部分性能测试。性能测试的目标是关注接口的响应时间、吞吐量、并发性等指标。通过引入 性能测试工具（如 locust、pytest-benchmark）或直接利用 pytest 的能力，可以实现一定程度的性能测试功能。

以下是具体的设计与实现：

1. 性能测试目标

在现有框架的基础上，增加以下性能测试能力：

1. 接口响应时间监控：
   • 测试接口的响应时间是否在合理范围内。
2. 并发测试：
   • 测试接口在一定并发情况下的性能表现。
3. 吞吐量测试：
   • 测试系统在高负载下的处理能力。
4. 性能指标记录：
   • 记录接口的性能数据（如最大/最小/平均响应时间）。

2. 性能测试实现方法

2.1 响应时间监控

通过 pytest 的内置能力，可以在单接口测试中记录响应时间，并验证是否满足期望。

用例格式扩展

在 YML 用例中添加 performance 字段，定义接口的性能要求：

test_cases:
  - name: "用户登录"
    request:
      method: POST
      url: "http://example.com/api/login"
      headers:
        Content-Type: "application/json"
      body:
        username: "test_user"
        password: "test_password"
    expected:
      status_code: 200
      body:
        token: "$response.data.token"
    save:
      token: "data.token"
    performance:
      max_response_time: 500  # 最大响应时间 (ms)

测试框架扩展

在框架中增加响应时间的记录与校验：

import time

@pytest.mark.parametrize("case", load_test_cases("test_cases.yml"))
def test_api(case):
    # 1. 解析请求参数
    request_data = resolve_placeholders(case["request"], context)

    # 2. 发送请求并记录响应时间
    start_time = time.time()
    response = requests.request(
        method=request_data["method"],
        url=request_data["url"],
        headers=request_data.get("headers"),
        json=request_data.get("body")
    )
    elapsed_time = (time.time()