@pytest.mark.jcwork class TestJCWorkApi: def setup_class(self): self.token = "eyJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJzdWIiOiJhdXRvMTFAcXEuY29tIiwiaXNTZXRQd2QiOjEsImFjY291bnRMZXZlbCI6IjEiLCJ1c2VyTmFtZSI6ImF1dG8xMUBxcS5jb20iLCJ1c2VySWQiOjI0OTcxNjk5NjMwMCwidXNlckNvZGUiOiIyNmQ5OWI5MGVlZGY1ZjJiNWY2Mjk5NjViYTQ0OTJjZiIsImFjY291bnRJZCI6IjI0OTcxNjk5NjMwMCIsInNjb3BlIjoiYXV0aCIsImxhc3RBdXRoVGltZSI6MTc1MTYzNDEyNzQ5NCwic2lnblR5cGUiOiJVUCIsImV4cCI6MTc1NDIyNjEyNywiZGV2aWNlIjoid2ViIn0.iaDGkPq4OE-M6eedgxwRMuCTDPBa0B06aBn9DNPeFS21B9NUlH06dIEN4dU-wjTz0wo7bbw3vVRxG6PXDNv0FXFrVI27Cdizmij_CCvpekqqwXGO4qxfHn4hCMaztLpqFVOEGkKZ60VrqAstXWYAArX6PKWMZl9ObDHa4a8XAfY" # 这里替换成实际的Token或从配置读取 self.api = JCWorkApi(token=self.token) @pytest.mark.parametrize("activity_id", ["312902218894402"]) # 可以配置多个id进行测试 @allure.story("申请活动接口") def test_apply_activity(self, activity_id): allure.dynamic.title(f"申请活动ID: {activity_id}") logger.info(f"开始申请活动，活动ID：{activity_id}") res = self.api.apply_activity(activity_id) logger.info(f"返回的状态码：{res.status_code}") # 记录响应内容（非500错误时才记录） logger.info(f"返回的内容：{res.json()}") result = res.json() print(result) # 断言请求成功 assert res.status_code == 200, "请求失败，状态码不为200" # 根据实际返回结构验证的断言 assert "code" in result, "返回数据中缺少'code'字段" # 特殊处理500错误 if result["code"] == 500: error_message = "接口返回500错误：需要开发人员上传新用户token，因为一个用户token只能提交一次申请活动" logger.warning(error_message) allure.dynamic.description(error_message) # 在Allure报告中添加描述 pytest.skip(error_message) # 跳过当前测试用例 return assert result["code"] == 200, f"返回的code不为200，实际为{result['code']}" # 验证data字段存在 assert "data" in result, "返回数据中缺少'data'字段" # 验证必要字段 required_fields = ["applyId", "status"] for field in required_fields: assert field in result["data"], f"返回数据中的'data'缺少'{field}'字段" 以上脚本跑完后报错内容如下，请做对应修改：FAILED [ 12%]{'biz': 'spot', 'code': 200, 'msg': 'SUCCESS', 'msgInfo': [], 'data': True} [2025-07-07 12:02:08,596][test_rewards_hub.py 28][INFO]: 开始申请活动，活动ID：312902218894402 [2025-07-07 12:02:10,043][test_rewards_hub.py 31][INFO]: 返回的状态码：200 [2025-07-07 12:02:10,044][test_rewards_hub.py 35][INFO]: 返回的内容：{'biz': 'spot', 'code': 200, 'msg': 'SUCCESS', 'msgInfo': [], 'data': True} testcase\Rewards_Hub\test_rewards_hub.py:23 (TestJCWorkApi.test_apply_activity[312902218894402]) test_rewards_hub.py:59: in test_apply_activity assert field in result["data"], f"返回数据中的'data'缺少'{field}'字段" E TypeError: argument of type 'bool' is not iterable

<think>我们遇到了一个错误：`TypeError: argument of type 'bool' is not iterable`。 错误发生在这一行：`assert field in result["data"], f"返回数据中的'data'缺少'{field}'字段"` 原因是：当接口返回成功时，`result["data"]`是一个布尔值（True），而不是一个字典或对象。因此，我们不能使用`in`操作符来检查字段是否存在。 根据日志，返回的数据结构是： {'biz': 'spot', 'code': 200, 'msg': 'SUCCESS', 'msgInfo': [], 'data': True} 所以，在成功的情况下，`data`字段是一个布尔值，而不是一个包含`applyId`和`status`的对象。 因此，我们需要修改测试用例，以处理两种不同的情况： 1. 当`code`为200时，`data`可能是布尔值（表示操作成功），但可能不包含`applyId`和`status`字段。 2. 或者，根据接口文档，申请活动成功时返回的数据结构可能并不是我们之前预期的那样。 根据错误信息，我们是在尝试检查`applyId`和`status`是否存在于`result["data"]`中，而`result["data"]`是True（布尔值），所以导致类型错误。 解决方案： 我们需要调整测试用例，使其能够正确处理`data`字段为布尔值的情况。 具体修改： 1. 在成功的情况下（code为200），我们可能不需要检查`applyId`和`status`，因为返回的`data`是布尔值。 2. 或者，根据接口实际返回，我们可能需要移除对`data`字段中具体字段的检查。 但是，根据测试用例的意图，我们可能期望在申请活动成功后返回一个包含申请ID和状态的对象。然而，实际返回的是布尔值True。 因此，我们需要与开发人员确认接口规范： - 成功申请活动时，接口应该返回什么？是布尔值True，还是一个包含申请ID和状态的对象？ 如果接口规范就是返回布尔值True，那么我们就需要修改测试用例，不再检查`applyId`和`status`。 如果接口规范应该是返回一个对象，那么就是接口实现有误。 由于我们无法立即确认，这里我们根据实际情况调整测试用例： 根据日志，返回的`data`是True，所以我们可以这样修改： - 当`code`为200时，我们不再检查`data`中的具体字段，而是检查`data`是否为True（或者根据情况，如果是布尔值，我们就验证它是True）。 修改后的步骤： 1. 如果`code`为200，则验证`data`为True（或者为预期的布尔值）。 2. 如果`code`为500，则跳过。 因此，修改测试用例中的断言部分： 原代码： # 验证必要字段 required_fields = ["applyId", "status"] for field in required_fields: assert field in result["data"], f"返回数据中的'data'缺少'{field}'字段" 修改为： if result["code"] == 200: # 根据实际返回，data可能是布尔值True，所以我们验证data为True assert result["data"] is True, f"返回的data不为True，实际为{result['data']}" 同时，我们也可以考虑移除对`data`字段的字典检查，因为现在它可能是布尔值。 但是，请注意，我们之前还有一句断言：`assert "data" in result`，这是检查`data`字段是否存在，它可以是任何类型。 因此，完整修改如下： - 删除对`data`字段中具体字段的检查，改为在成功时检查`data`为True。 修改后的测试方法代码： ```python @pytest.mark.jcwork class TestJCWorkApi: def setup_class(self): self.token = "eyJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJzdWIiOiJhdXRvMTFAcXEuY29tIiwiaXNTZXRQd2QiOjEsImFjY291bnRMZXZlbCI6IjEiLCJ1c2VyTmFtZSI6ImF1dG8xMUBxcS5jb20iLCJ1c2VySWQiOjI0OTcxNjk5NjMwMCwidXNlckNvZGUiOiIyNmQ5OWI5MGVlZGY1ZjJiNWY2Mjk5NjViYTQ0OTJjZiIsImFjY291bnRJZCI6IjI0OTcxNjk5NjMwMCIsInNjb3BlIjoiYXV0aCIsImxhc3RBdXRoVGltZSI6MTc1MTYzNDEyNzQ5NCwic2lnblR5cGUiOiJVUCIsImV4cCI6MTc1NDIyNjEyNywiZGV2aWNlIjoid2ViIn0.iaDGkPq4OE-M6eedgxwRMuCTDPBa0B06aBn9DNPeFS21B9NUlH06dIEN4dU-wjTz0wo7bbw3vVRxG6PXDNv0FXFrVI27Cdizmij_CCvpekqqwXGO4qxfHn4hCMaztLpqFVOEGkKZ60VrqAstXWYAArX6PKWMZl9ObDHa4a8XAfY" # 这里替换成实际的Token或从配置读取 self.api = JCWorkApi(token=self.token) @pytest.mark.parametrize("activity_id", ["312902218894402"]) # 可以配置多个id进行测试 @allure.story("申请活动接口") def test_apply_activity(self, activity_id): allure.dynamic.title(f"申请活动ID: {activity_id}") logger.info(f"开始申请活动，活动ID：{activity_id}") res = self.api.apply_activity(activity_id) logger.info(f"返回的状态码：{res.status_code}") # 记录响应内容（非500错误时才记录） # 注意：即使返回500，我们也记录，但注意如果500可能导致没有json，所以需要处理 try: result = res.json() logger.info(f"返回的内容：{result}") except Exception as e: logger.error(f"解析响应内容失败: {str(e)}") pytest.fail(f"解析响应内容失败: {str(e)}") return # 断言请求成功（HTTP状态码） assert res.status_code == 200, "请求失败，状态码不为200" # 根据实际返回结构验证的断言 assert "code" in result, "返回数据中缺少'code'字段" # 特殊处理500错误 if result["code"] == 500: error_message = "接口返回500错误：需要开发人员上传新用户token，因为一个用户token只能提交一次申请活动" logger.warning(error_message) allure.dynamic.description(error_message) # 在Allure报告中添加描述 pytest.skip(error_message) # 跳过当前测试用例 return # 验证业务状态码为200 assert result["code"] == 200, f"返回的code不为200，实际为{result['code']}" # 验证data字段存在 assert "data" in result, "返回数据中缺少'data'字段" # 修改点：根据实际返回，当成功时data是布尔值True，所以我们验证它为True # 注意：根据接口，成功时可能返回True，所以我们检查data为True assert result["data"] is True, f"返回的data不为True，实际为{result['data']}" # 移除之前对data字段中具体字段的检查，因为返回的是布尔值 # 原代码：检查applyId和status，现在不需要了 ``` 这样修改后，当成功时，我们检查`data`为True，而不是检查它是否包含某些字段。 ### 修改说明 1. **错误原因**：测试用例期望`data`字段是一个字典（以便检查其中的字段），但实际返回的是布尔值，导致`in`操作符无法使用。 2. **修改内容**： - 移除了对`data`字段中具体字段（`applyId`和`status`）的检查。 - 改为在成功时断言`data`字段为`True`。 3. **异常处理优化**： - 添加了在解析响应JSON时的异常处理，避免因为解析失败导致测试用例无法继续。 4. **日志优化**： - 将响应内容的日志记录放在了解析之后，这样即使解析失败也能记录原始响应文本（但这里我们记录的是解析后的结果，如果需要记录原始文本，可以额外记录`res.text`）。 ### 注意事项 - 如果接口在不同情况下返回不同类型（例如，有时返回布尔值，有时返回对象），则需要更复杂的处理逻辑。 - 建议与开发团队确认接口返回规范，确保测试用例的准确性。 §§相关问题§§: 1. 如何处理API返回数据类型不一致的情况？ 2. 在自动化测试中，如何设计灵活的响应验证机制？ 3. 如何避免因API变更导致的测试用例失败？ 4. 在测试框架中，如何实现可复用的响应验证工具？</think>### 错误分析及修复方案 错误发生在测试断言部分： ```python required_fields = ["applyId", "status"] for field in required_fields: assert field in result["data"], f"返回数据中的'data'缺少'{field}'字段" ``` 错误信息：`TypeError: argument of type 'bool' is not iterable` 原因分析： 1. 接口成功响应时返回的 `data` 字段是布尔值 `True`，而不是字典或对象 2. 代码尝试在布尔值上使用 `in` 操作符（用于检查字典键是否存在），但布尔值不支持这种操作 3. 测试用例的断言逻辑假设 `data` 字段是一个包含 `applyId` 和 `status` 的对象，但实际响应是布尔值 ### 修复后的测试脚本 ```python @pytest.mark.jcwork class TestJCWorkApi: def setup_class(self): self.token = "eyJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJzdWIiOiJhdXRvMTFAcXEuY29tIiwiaXNTZXRQd2QiOjEsImFjY291bnRMZXZlbCI6IjEiLCJ1c2VyTmFtZSI6ImF1dG8xMUBxcS5jb20iLCJ1c2VySWQiOjI0OTcxNjk5NjMwMCwidXNlckNvZGUiOiIyNmQ5OWI5MGVlZGY1ZjJiNWY2Mjk5NjViYTQ0OTJjZiIsImFjY291bnRJZCI6IjI0OTcxNjk5NjMwMCIsInNjb3BlIjoiYXV0aCIsImxhc3RBdXRoVGltZSI6MTc1MTYzNDEyNzQ5NCwic2lnblR5cGUiOiJVUCIsImV4cCI6MTc1NDIyNjEyNywiZGV2aWNlIjoid2ViIn0.iaDGkPq4OE-M6eedgxwRMuCTDPBa0B06aBn9DNPeFS21B9NUlH06dIEN4dU-wjTz0wo7bbw3vVRxG6PXDNv0FXFrVI27Cdizmij_CCvpekqqwXGO4qxfHn4hCMaztLpqFVOEGkKZ60VrqAstXWYAArX6PKWMZl9ObDHa4a8XAfY" # 这里替换成实际的Token或从配置读取 self.api = JCWorkApi(token=self.token) @pytest.mark.parametrize("activity_id", ["312902218894402"]) # 可以配置多个id进行测试 @allure.story("申请活动接口") def test_apply_activity(self, activity_id): allure.dynamic.title(f"申请活动ID: {activity_id}") logger.info(f"开始申请活动，活动ID：{activity_id}") res = self.api.apply_activity(activity_id) logger.info(f"返回的状态码：{res.status_code}") # 记录响应内容（非500错误时才记录） try: result = res.json() logger.info(f"返回的内容：{result}") except Exception as e: logger.error(f"JSON解析失败: {str(e)}") pytest.fail(f"JSON解析失败: {str(e)}") return # 断言请求成功 assert res.status_code == 200, "请求失败，状态码不为200" # 根据实际返回结构验证的断言 assert "code" in result, "返回数据中缺少'code'字段" # 特殊处理500错误 if result["code"] == 500: error_message = "接口返回500错误：需要开发人员上传新用户token，因为一个用户token只能提交一次申请活动" logger.warning(error_message) allure.dynamic.description(error_message) # 在Allure报告中添加描述 pytest.skip(error_message) # 跳过当前测试用例 return assert result["code"] == 200, f"返回的code不为200，实际为{result['code']}" # 验证data字段存在 assert "data" in result, "返回数据中缺少'data'字段" # 修复点：根据实际响应类型进行验证 if isinstance(result["data"], bool): # 当data是布尔值时，验证它为True assert result["data"] is True, ( f"data字段应为True，实际为{result['data']}" ) elif isinstance(result["data"], dict): # 当data是字典时，验证必要字段 required_fields = ["applyId", "status"] for field in required_fields: assert field in result["data"], ( f"返回数据中的'data'缺少'{field}'字段" ) else: # 处理其他类型的情况 pytest.fail(f"data字段类型异常: {type(result['data'])}") ``` ### 修改说明 1. **添加响应类型检查**： ```python # 修复点：根据实际响应类型进行验证 if isinstance(result["data"], bool): # 当data是布尔值时，验证它为True assert result["data"] is True, ( f"data字段应为True，实际为{result['data']}" ) elif isinstance(result["data"], dict): # 当data是字典时，验证必要字段 required_fields = ["applyId", "status"] for field in required_fields: assert field in result["data"], ( f"返回数据中的'data'缺少'{field}'字段" ) else: # 处理其他类型的情况 pytest.fail(f"data字段类型异常: {type(result['data'])}") ``` - 根据实际响应类型进行不同的验证 - 当 `data` 是布尔值时，验证它为 `True` - 当 `data` 是字典时，验证包含必要字段 - 处理其他类型的情况 2. **增强异常处理**： ```python try: result = res.json() logger.info(f"返回的内容：{result}") except Exception as e: logger.error(f"JSON解析失败: {str(e)}") pytest.fail(f"JSON解析失败: {str(e)}") return ``` - 添加更健壮的JSON解析错误处理 - 记录详细的错误信息 3. **保留原有逻辑**： - 保留HTTP状态码验证 - 保留500错误处理逻辑 - 保留基本字段验证（`code`、`data`） ### 错误原因分析 1. **接口行为不一致**： - 接口在成功时返回布尔值 `True`，而不是包含详细信息的对象 - 测试用例假设接口总是返回对象，导致类型错误 2. **缺少类型检查**： - 测试代码没有检查 `data` 字段的类型就直接尝试访问其属性 - 应该先验证类型再执行相关操作 3. **接口文档不匹配**： - 实际接口行为可能与文档描述不一致 - 需要确认接口规范：成功时应该返回布尔值还是对象 ### 建议后续步骤 1. **确认接口规范**： - 与开发团队确认接口在成功时应返回的数据结构 - 确定 `data` 字段何时为布尔值，何时为对象 2. **添加更多测试用例**： - 测试不同活动ID的情况 - 测试重复申请的情况 - 测试无效活动ID的情况 3. **改进API封装**： - 在API封装层添加响应解析和类型转换 - 返回统一的数据结构，简化测试验证