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# 21｜设计实战（一）： 一个金融交易业务的自动化测试设计
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你好，我是柳胜。
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一提到金融业，可能你第一时间想到的就是钱。没错，存款、转账都是普通人最常接触的金融业务。不过在专业金融人士那里，钱的形态和流动方式也更加复杂，有交易、投资、期货、股票、基金等等金融模型。
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从测试角度来看，金融业软件有两个特点：第一，对数据精准性要求非常高，不能出错，bug的成本极大；第二，软件的设计要求有很强的金融领域知识，也很复杂。
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所以，金融行业对软件的交付质量要求高，对软件测试非常重视，自动化测试的投入也很大。而自动化测试设计的过程，其实也是对复杂业务梳理的过程。
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挑战随之而来，用我们的Job模型，能不能让金融系统的复杂业务变得简单？今天我们就一起结合例子来看一看。
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## 一个转账案例
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我们来看后面这个转账案例。
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这是一个类型为正例的测试案例。金融业测试里，要设计很多的测试案例，正例是那些预期能够正常完成业务的测试案例，而反例是由于违背了业务规则，预期无法成功完成业务的测试案例。
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在我们的测试案例里，交易账户都是正常的状态，交易额度也在安全额度之内，预期结果是能够正常完成转账交易，所以类型是正例。
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## Job数据建模
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了解了案例情况，我们想用Job模型来为它建模，该怎么做呢？
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金融业务里最关键的要素就是数据，我们可以从数据角度来理一下测试案例。
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这里的数据有账户数据，包括转出账户**A**和转入账户**B**；还有交易数据，包括转账类型**同行转账**和转账金额**4000**；另外，还有配置数据，单笔转账限额**5000**和交易超时时间**30分钟**等。
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我们Job模型有三个传递数据的地方，分别是JobInput、TestData和TestConfig。
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Input是从Job外部传递进来的数据，TestData是Job自带的测试数据源，能够多组数据循环运行Job，TestConfig是Job会引用到的比较固定的配置数据。
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想一想，账户数据和交易数据，需要放在JobInput里，还是TestData里呢？这个要看我们自动化测试整体设计。
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如果我们每次测试运行都要创建新的测试账户，那转账Job就可以从Input里获得其他Job创建好的账户信息；反之，测试账户是存量的数据，那我们应该把它放在TestData里，实现“多份数据，一份代码”，这样才能提高转账Job的ROI。
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而单笔转账限额和交易超时时间，我们把它放在TestConfig里。表格更新如下：
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Job模型建模如下：
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## Job行为分解
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数据研究完了，我们再来看梳理一下测试案例的操作步骤。
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1.登录系统
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2.发起转账
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3.验证转账
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4.退出系统
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登录系统和退出系统这两个行为是通用的，为了提高Job的ROI，我们可以把登录系统和退出系统独立出来2个Job。而发起转账和验证这2个步骤，是作为1个Job，还是分割成2个Job呢。这取决于转账和验证的步骤复杂度，在刚开始时，我们不要过度工作over work，可以把转账+验证先作为一个Job。
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这样的话，转账Job就分解成了3个子Job：登录，转账和验证，退出。在Web上实现的话，我们选择用Selenium作为开发工具。
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因为子Job继承了父Job的属性，现在3个子Job应该可以从TestData里拿到账户信息，**登录Job**用A账户进行登录，**转账验证Job**使用A账户给B账户转账4000，**退出Job**退出A账户。
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现在自动化测试开发人员就可以用Selenium工具进行开发了！
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## Job扩展
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自动化测试开发人员开发出这3个Job后，就完成了转账自动化测试第一个版本。能实现跑起来的基础目标。
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但要想让它稳定运行，我们还需要理清楚金融业务的关联性。比如，银行账户是有复杂的配置的，光账户状态就有几十种，比如时效、锁定、冻结、挂失等等。想要让转账测试运行成功，测试账户必须在正常的状态下，有转账的权限，而且还要有足够的余额等等这些条件。
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这些都是转账业务成功运行的前提条件，如果不满足这些条件，直接开始运行转账Job，可能会遇到各种“错误”。但这些“错误”是正常的预期，所以，诊断它们只会浪费你的时间。
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### 数据验证
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怎么办？为了保证转账Job的稳定运行，我们可以增加一个**ValidateJob**来验证数据。让转账Job的依赖指向ValidateJob，如果ValidateJob运行通过，转账Job才会运行；否则，转账Job就不必运行。
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ValidateJob负责做数据验证，我们可以用[Great Expectation](https://greatexpectations.io) 来完成这个验证。
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Greate Expecation是一个Python的数据验证框架，它支持多种数据源，内嵌规则引擎。为了让你直观了解它的使用过程，我为你准备了后面的流程图。
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我们的账户存在MySQL数据库里，可以在greate\_expectation.yaml里配置数据库信息：
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```yaml
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datasource_yaml = r"""
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name: my_mssql_datasource
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class_name: Datasource
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execution_engine:
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class_name: SqlAlchemyExecutionEngine
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connection_string: mssql+pyodbc://sheng.liu:Welcome1@<HOST>:<PORT>/<DATABASE>?driver=<DRIVER>&charset=utf&autocommit=true
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#要验证数据集是Account表
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table: account
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```
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然后，就可以在Jupyter Notebook里开发数据验证代码了：
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```python
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#验证账户信息
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batch.load(greate_expectation.yaml)
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#验证规则1:账户的State字段不为空，而且是Active状态
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batch.expect_column_values_to_be_equal('State','Active')
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#验证规则2:账户余额必须大于4000
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batch.expect_column_values_greater_than("balance",4000)
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```
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运行代码，Great Expectation会从数据库里读取账户数据，进行数据验证，2条规则都通过，整个Job运行成功，会产生下面的报告。
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现在，我们把Validate数据Job添加到Job设计图里，更新如下。
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这样，每次转账Job运行之前，都会先运行Validate数据Job。只有数据都准备好了，转账Job才会运行。在这个机制的保护下，转账Job的运行结果成功或失败，就更可信了。
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### 反例测试
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有了ValidateJob之后，我们可以考虑反例测试了。这里反例的逻辑是这样的：如果账户数据是异常的情况下，转账Job是会失败的，要是交易依然成功，那就是一个安全漏洞。
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因为这种漏洞在金融业务里很可能带来巨大的经济损失，所以，在金融测试里，反例测试也是很重要的测试案例。
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不同的反例条件，转账执行失败的结果也是不一样的，它们有一个对应关系。 我列了一个条件-结果表格，这样你能一目了然。
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那自动化设计里，反例测试该怎么做？
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你可能在第一时间想到的办法是，开发一个“转账Job-反例”，在这个反例Job里，把上面表格里的条件和结果，作为测试案例里的Given条件和Then预期输出。
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这就引出了下一个问题，这个反例Job的数据从哪里来？其实，这种情况下，我们就可以利用Job模型的Input、Output机制，让ValidateJob验证数据之后，把数据通过Output分发到转账正例和转账反例的Job中去。
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Greate expectation有一个Action的机制，根据规则匹配的结果，即可触发不同的Action，配置文件如下：
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```python
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validation_operators:
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action_list_operator:
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class_name: ActionListValidationOperator
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action_list:
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- name: StateNotSatisfied # 状态不符合
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action:
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class_name: Output
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output: "State not satisified"
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- name: BalanceNotSatisfied # 余额不符合
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action:
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class_name: Output
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output: "Balance not satisified"
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```
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现在我们再次重构Job设计树，就会得到下面这个设计结构。我们在跟转账正例Job平行的层级，再加上一个转账反例Job。不难看出，正例和反例的数据都来自于一个ValidateJob的输出。
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ValidateJob专门负责账户的合法性验证，使用Greate Expectation工具，内嵌规则引擎，来加载和解析账户数据，并把账户数据分组通过Output输出。然后，转账的正例Job拿到合法的数据，反例Job拿到非法的数据。
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我给你打个比方，帮助你理解一下这个工作原理。其实这个场景就像生产线，第一个工人只管生产螺丝钉，他很专业，可以生产不同型号的螺丝钉，他不需要知道谁会使用这些螺丝钉。他需要做的就是，做好螺丝钉后，就把他们放到传送带上；而第二个工人是造飞机的，他会从传送带上拿到飞机螺丝钉，然后开始自己的任务；第三个工人是造汽车的，他拿到汽车的螺丝钉也开启自己的任务了。
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这样分工，每个工人都在干自己的专业工作，又通过传送带和其它工人完成了协作。放在软件设计上，就满足了高内聚，低耦合的设计原则。
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好，咱们接着推演后续可能会怎样发展。如果哪一天，ValidateJob里面越来越复杂了，一个人无法完成，需要分解给10个人去做。那么只需要保持ValidateJob接口不变，在ValidateJob下面分解成10个子Job就可以。
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就像生产线上，生产螺丝钉的人手不够用了，他是招8个人还是10个人，分成几个小组，这些都是这个小组内部的事，只要这一组，还是跟以前一样，对外提供不同型号的螺丝钉就可以了。
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好，让我们回顾一下整个过程。我们从一个银行转账正例案例开始，向下细化成3个Selenium Job，又平行引入了数据验证Job和反例Job。
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到这里，你是不是对怎么应用Job模型更熟练了呢？我们利用这个模型，根据业务需要来扩展Job树。**具体扩展方向有两种，一种是向下去下钻，将测试场景分解细化；另一种是向上聚合抽象，把场景归类合并到一起，形成一个更大的场景。**
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最后，我们设计好了正例和反例Job，就能聚合一起，生成一个转账的正反测试Job。
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其实这个Job树并不是“终点”，我们还可以根据业务的复杂度再进行细化。
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金融系统里，数据验证是一个精细的工作，确保无误。在手机端、Web端、API，甚至DB都要验证数据。根据这个需求，我们可以把转账+验证Job，进一步分解，分解后的情况如下。
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你可能还有疑惑，不知道要怎么判断，我们是否得到了一个足够细化的最终结果。其实判断起来也不难，终点就是业务逻辑梳理清楚后，这棵Job树的所有叶子结点，都明确了实现工具。这样，我们就可以推进分工，进入开发实现阶段了。
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我在反例Job里，没有标注蓝色的实现工具，你可以考虑一下怎么细化。
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## 小结
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在今天的例子里，我们通过Job树的设计，梳理了金融业务的数据流动和验证。而且由于金融业务的特殊性，尤其是对数据精准性的要求。我还带你认识了一款数据验证框架**Greate Expecation**。它是基于Python语言的框架，能够从数据源里获得数据，进行规则验证，输出结果，而且在Jupyter Notebook里开发，交互性和效率都很好。
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这整个的建模过程，经历了从整体到局部，从概要到细节的推演。其实，直到这棵Job树的叶子结点都有了选型好的工具、可开发的Job，我们的交易案例设计才算清楚了，这也是业务梳理完毕的信号。
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每一个叶子结点的Job就是一个开发任务，有接口、有数据、有配置，开发工作任务列表就出来了。而且，通过Job之间的依赖关系，我们也可以得出一个有优先顺序的开发执行计划，谁在前，谁在后。
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今天这一讲，为了让表达更形象，我们沿用了树形图来推演设计。在实际工作中，我们可以把这个设计保存在YAML或XML文件里，方便去做验证和二次开发，我会在设计篇最后一讲说说这块的实现思路。
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下一讲，我们会继续锻炼自动化设计思维，探索如何利用Job模型实现自动化部署管线的设计，敬请期待。
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## 思考题
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你的项目里有没有涉及数据验证测试，你是怎么做的？
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欢迎你在留言区和我交流互动，也推荐你把今天学的内容分享给更多同事、朋友。
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