#打开yaml文件
with open("config.yml",encoding="utf-8") as f:
    #加载yaml文件
    conf = yaml.load(f)
    #打印yaml数据
    pprint.pprint(conf)
执行结果如下：
 
 这里报了个warnning： calling yaml.load() without Loader=… is deprecated, as the default Loader is unsafe.意思是说默认的加载器是不安全的。我们进入load方法的源码看看：
 
def load(stream, Loader=None):
    Parse the first YAML document in a stream
    and produce the corresponding Python object.
    if Loader is None:
        load_warning('load')
        Loader = FullLoader
    loader = Loader(stream)
    try:
        return loader.get_single_data()
    finally:
        loader.dispose()
这里可以看出，如果不指定loader，会抛出个警告，并使用FullLoader作为默认的loader。这里我们最好指定一个loader，如：SafeLoader：
 
import yaml
import pprint
#打开yaml文件
with open("config.yml",encoding="utf-8") as f:
    #加载yaml文件
    conf = yaml.load(f,Loader=yaml.SafeLoader)
    #打印yaml数据
    pprint.pprint(conf)
执行结果如下，可看到警告信息没了：
 
 
import yaml
def read_yaml(file):
    """读取 yaml 文件"""
    with open(file, encoding='utf8') as f:
        conf = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)
    return conf
def write_yaml(file, data):
    with open(file, 'w', encoding='utf8') as f:
        yaml.dump(data, f)
1、数据层、用例层、逻辑层分离，逻辑层包含（公用的方法的封装：l例如实现打开浏览器，访问url,输入用户名这些实现测试步骤的经常用到的方法封装）和（数据提取）
element_A.yaml文件（数据层）
host:
  url: http://slw.shengyj.com/slw/login/index
login:
  username: xpath>//*[@id="loginindex"]/div[2]/div[2]/div/div[3]/div[4]/form...
                                    在设计自动化测试框架的时候，我们会经常将测试数据保存在外部的文件（如Excel、YAML、CSV），或者数据库中，实现脚本与数据解耦，方便后期维护。目前非常多的自动化测试框架采用通过Excel或者YAML文件直接编写测试用例，通过脚本读取出来驱动自动化测试代码执行。至于采用Excel还是YAML格式各位小伙伴都有不同见解，比如用Excel维护直观、修改数据方便，劣势是通过Git这样的版本控制工具不太好比较历史版本差异（因为是二进制格式）；
                                    一个yaml 文件中可以写多个用例，yaml 文件相当于py模块，每个用例相当于模块里面定义 pytest 的一个函数，
用例名称最好是test开头，如果不是test开头，也会帮你自动拼接成test开头的
                                    这里是清安，前段时间停更了很久，主要是在是自动化框架，也就是本文所述的这些东西。框架已经写完了，剩下的就是慢慢分解，写成文章的形式呈现出来。本章还是说上一章所没有讲到的内容。读取yaml文件。我们是以yaml文件作为自动化用例的基础的。所以读取它必不可少。即使是excel也是一样的。
此处有一定注释，简单的理解就是传入了一个yaml文件路径，做了一系列的判断，最后获取其中的内容，并返回结果值。其他的代码都是做的校验这么一个操作，处理异常情况的。这里为了后面调用不打()，所以这里加了一个装饰器，将getDat
官方网址： http://www.yaml.de/
它是一个开源的模块化的CSS框架，完全支持当前主流的浏览器，能很好的实现跨浏览器页面设计。主要分为三个模块：布局模块（Layout）、表单模块(Form)、基本元素模块（Typography）。当前版本4.0.1，可在这里下载。
主要特征：
1、灵活实用的布局设计（ym-wrapper, ym-grid）
                                    在设计自动化测试框架的时候，我们会经常将测试数据保存在外部的文件（如Excel、YAML、CSV）或者数据库中，实现脚本与数据解耦，方便后期维护。目前非常多的自动化测试框架采用通过Excel或者YAML文件直接编写测试用例，通过脚本读取出来驱动自动化测试代码执行。
                                    ''1、每条用例前置sql，请求参数sql，断言sql2、requests二次封装，自动获取ip和header信息3、allure动态方法封装（标题、描述、步骤）4、钉钉机器人发生allure报告公司局域网内可以访问5、log日志记录每个重要参数6、多接口参数依赖（接口返回提取，请求使用）7、token信息全局前置写入配置文件8、用例文件支持多目录多文件运行，支持排除目录或者文件9、定位运行的用例属于哪个文件10、支持随机几位数字或者字符串11、提供mock接口。......
                                    基于 httprunner 框架的用例结构，我自己开发了一个pytest + yaml 的框架，那么是不是重复造轮子呢？
不可否认 httprunner 框架设计非常优秀，但是也有缺点，httprunner3.x的版本虽然也是基于pytest框架设计，结合yaml执行用例，但是会生成一个py文件去执行。
在辅助函数的引用也很局限，只能获取函数的返回值，不能在yaml中对返回值重新二次取值。
那么我的这个框架，就是为了解决这些痛点。。。。
                                    1 YAML简介
YAML，即YAML Ain’t Markup Language的缩写，YAML 是一种简洁的非标记语言。YAML以数据为中心，使用空白，缩进，分行组织数据，从而使得表示更加简洁易读。
YAML的在线Demo这个YAML转化JSON网页中进行上手练习
2 YAML语法
大小写敏感
使用缩进表示层级关系
禁止使用tab缩进，只能使用空格键
                                    写了好多关于selenium的文章，今天换个口味，推荐一个文件格式 – yaml，以及对应的Python库 – PyYaml。可以用之作为你自动化测试框架的配置文件或者用例文件。yaml是一种比xml和json更轻的文件格式，也更简单更强大，它可以通过缩进来表示结构，听着就和Python很配对不对？yaml的介绍不在这里赘述，感兴趣可以自行百度下，先说下它的基本语法，还是配合着PyYaml来：1.
理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同，接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数（比如 method、url、param等）封装到 yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变，只需要修改 yaml 文件中的配置即可。
数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动，数据量大的情况下建议使用一种结构化的文件（例如yaml，json等）来对数据..
                                    YAML介绍
YAML是”YAML Ain’t a Markup Language”（YAML不是一种置标语言）的递归缩写，早先YAML的意思其实是：”Yet Another Markup Language”（另外一种置标语言）
YAML语法
YAML使用可打印的Unicode字符，可使用UTF-8或UTF-16
	使用空白字符（不能使用Tab）分层，同层元素左侧对齐
	单行注解由井字号（...