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回顧

前一章我們把http換成了aiohttp，完成了資料構造器功能。今天就輕鬆點吧~

用例執行

目前我們開放了api，/request/run這個介面去執行單個用例。但是我們的目標並不是做一個玩具，所以我們需要想一下怎麼去支援多條用例一起執行。

至於測試集，測試計劃，定時任務這種也會陸續展開，先把眼前的困難給解決。

所以我們需要在頁面上可以多選用例來執行，並能看到一個具體的報告，有了這一步，後續整合測試集和測試計劃就易如反掌了。

MQ/celery？

其實是可以用mq的方式去執行用例，使用者選定了一批用例，直接往mq裡面塞就完事

這樣的好處就是耦合度大大降低，我們的後端服務和消費者是完全分開的，就算要這麼玩，消費者也不會用Python來做。這樣我們在後端服務上線的時候不會影響到執行結果。

不過這麼做其實增加了我們系統的複雜度，這是我不想要的。

我們還是先觀察下Python批量執行case的效率吧！

普通方式

先編寫一個同步版本的批量執行方法。

由於我的run方法已經被改造為非同步方法了，所以這邊寫法是這麼寫，但其實還是同步的執行過程。

程式碼很簡單，我們通過迴圈執行每個case，然後把結果寫到data字典裡面，最後輸出具體的耗時（只是測試用）。

可以看到，在本地資料庫+我的高配置機器加持下還是需要30多秒執行100來個用例。其實已經能夠接受

不只是http有非同步庫

其實mysql也有個非同步庫: aiomysql，所以我們需要先安裝依賴:

pip3 install aiomysql

這個庫可以嵌入到sqlalchemy，因為sqlalchemy1.4以上已經支援了asyncio（我個人認為這是一個大的趨勢，能快為啥要慢呢？如果Python有很快的速度+極高的開發效率，不說大型業務服務，起碼測試平臺的市場是可以拿捏的四死的！）

可能因為我最近Java寫的比較多，處理巢狀很深的JSON，需要定義各種class，要不就是各種轉換型別，難受啊。

• config.py新增非同步SQLALCHEMY_URI

ASYNC_SQLALCHEMY_URI = f'mysql+aiomysql://{MYSQL_USER}:{MYSQL_PWD}@{MYSQL_HOST}:{MYSQL_PORT}/{DBNAME}'

• 改造同步方法為非同步，以獲取測試用例方法為例

1. 需要改為async方法
2. with語句要改為async with
3. select(表).where(條件)，需要用async_session.execute呼叫
4. 拿資料用result.scalars.first()或者all()都可以，和以前幾乎一樣

改造之後

雖然沒快太多，但是也是有明顯進步的，我已經把case執行的方法裡面的db操作全部改為了非同步。

不得不感嘆，fastapi還是快的呀！

具體的細節可以參看我的專案: https://github.com/wuranxu/pity。點選閱讀原文可以看到整個文章哦！