Allure趋势图本地显示

众所周知,allure趋势图在本地运行的时候,总是显示的空白,但与Jenkins集成后,生成的报告却显示了整个趋势

如果不与Jenkins集成就真的没办法展示趋势图吗?
答案是NO,没有趋势图我们就自己写👀

一、首先看下Jenkins集成allure展示的趋势图是什么样子的

在这里插入图片描述

  1. 展示了每次运行的结果
  2. 对应构建的次数
  3. 点击可以跳转到对应的构建结果报告
  4. 整体趋势一目了然

二、研究Jenkins生成的allure报告有什么规律

1、打开家目录中的.jenkins/jobs/test (test是Jenkins上的任务名称)

image-20201215084020618.png

2、builds构建历史都在此文件夹中

在这里插入图片描述

3、进去每次构建的文件夹即可看到每次的构建结果

在这里插入图片描述

4、archive文件夹存放的就是每次生成的allure报告压缩包在这里插入图片描述
5、解压后,找到history-trend.json这个json里面存放的就是每次的构建结果,看名字就能得知历史趋势

在这里插入图片描述

6、分析history-trend.json文件的规律
  1. 整体的文件里面最外层是一个"列表"
  2. “列表"里面嵌套的是每次构建的历史,是一个"字典”
  3. 每一个"字典"里面又包含
    1. buildOrder:构建次数
    2. reportUrl:报告的url
    3. reportName:报告名称
    4. data:报告执行结果
7、再回过头看下我们自己生成的报告中的history-trend.json

1)使用命令allure generate test_allure_reports -o allure-reports --clean将报告转成一个静态工程
在这里插入图片描述

2)找到history-trend.json
在这里插入图片描述

3)history-trend.json文件里面数据只有data,并没有构建次数、报告url和报告名称

8、总结
  1. 每次生成报告的时候需要在history-trend.json文件更新之前运行的结果
  2. 并且要在history-trend.json文件中的每次生成报告的时候添加 构建次数报告url
  3. 添加构建次数是为了使得趋势图能够按照顺序展示
  4. 添加报告url是为了使得点击趋势图可以进行跳转,查看历史报告

三、正式开始改造报告

目标:

  • 每次的报告都要进行储存
  • history-trend.json里面的数据每次都要把历史的数据更新进去
  • history-trend.json数据里面的"字典"需要添加至少两个"key":buildOrderreportUrlreportName(这个可要可不要)
  • 每次运行buildOrder要增1,reportUrl是报告要访问的url
  • history-trend.json数据要根据每个"字典"中的buildOrder从大到小进行排序
  • history-trend.json历史数据需要进行备份,方便新生成的报告进行历史数据写入

第一步:对每次生成的报告进行储存

# 生成Allure报告
# BASEDIR 是项目位置
# ALLURE_DIR是allure报告存放位置
# ALLURE_PATH 是根据当前时间戳生成allure报告
ALLURE_PATH = os.path.join(ALLURE_DIR, str(int(time())))
command = f'pytest {BASEDIR} -s  --alluredir={ALLURE_PATH}'
os.system(command)

# 对生成的Allure报告进行进一步演进(生成一个相对独立的报告静态工程)
# ALLURE_PLUS_DIR 是存放要生成的报告
# buildOrder 是表示以构建次数为文件夹名称
command = f"allure generate {ALLURE_PATH} -o {os.path.join(ALLURE_PLUS_DIR,str(buildOrder))} --clean"
os.system(command)

第二步:获取历史数据和构建次数

def get_dirname():
    hostory_file = os.path.join(ALLURE_PLUS_DIR, "history.json")
    if os.path.exists(hostory_file):
        with open(hostory_file) as f:
            li = eval(f.read())
        # 根据构建次数进行排序,从大到小
        li.sort(key=lambda x: x['buildOrder'], reverse=True)
        # 返回下一次的构建次数,所以要在排序后的历史数据中的buildOrder+1
        return li[0]["buildOrder"]+1, li
    else:
        # 首次进行生成报告,肯定会进到这一步,先创建history.json,然后返回构建次数1(代表首次)
        with open(hostory_file, "w") as f:
            pass
        return 1, None

第二步:更新备份历史数据history.json和每个报告中的history-trend.json

def update_trend_data(dirname, old_data: list):
    """
    dirname:构建次数
    old_data:备份的数据
    update_trend_data(get_dirname())
    """
    WIDGETS_DIR = os.path.join(ALLURE_PLUS_DIR, f"{str(dirname)}/widgets")
    # 读取最新生成的history-trend.json数据
    with open(os.path.join(WIDGETS_DIR, "history-trend.json")) as f:
        data = f.read()

    new_data = eval(data)
    if old_data is not None:
        new_data[0]["buildOrder"] = old_data[0]["buildOrder"]+1
    else:
        old_data = []
        new_data[0]["buildOrder"] = 1
    # 给最新生成的数据添加reportUrl key,reportUrl要根据自己的实际情况更改
    new_data[0]["reportUrl"] = f"{allure_url}/{dirname}/index.html"
    # 把最新的数据,插入到备份数据列表首位
    old_data.insert(0, new_data[0])
    # 把所有生成的报告中的history-trend.json都更新成新备份的数据old_data,这样的话,点击历史趋势图就可以实现新老报告切换
    for i in range(1, dirname+1):
        with open(os.path.join(ALLURE_PLUS_DIR, f"{str(i)}/widgets/history-trend.json"), "w+") as f:
            f.write(json.dumps(old_data))
    # 把数据备份到history.json
    hostory_file = os.path.join(ALLURE_PLUS_DIR, "history.json")
    with open(hostory_file, "w+") as f:
        f.write(json.dumps(old_data))
    return old_data, new_data[0]["reportUrl"]

第三步:调用顺序(需要使用os.system进行执行命令行)

ALLURE_PATH = os.path.join(ALLURE_DIR, str(int(time())))
command = f'pytest {BASEDIR} -s  --alluredir={ALLURE_PATH}'
os.system(command)
# 先调用get_dirname(),获取到这次需要构建的次数
buildOrder, old_data = get_dirname()
# 再执行命令行
command = f"allure generate {ALLURE_PATH} -o {os.path.join(ALLURE_PLUS_DIR,str(buildOrder))} --clean"
os.system(command)
# 执行完毕后再调用update_trend_data()
all_data,reportUrl = update_trend_data(buildOrder, old_data)

四、看下实现后的效果

趋势图

在这里插入图片描述

报告截图

在这里插入图片描述

五、跟Jenkins进行对比(一毛一样)😊

在这里插入图片描述

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