Python写静态HTML
背景
因为近期工作需要，常常要将测试结果/数据统计、汇总和展示，因此会有写静态HTML的需求，本文记录下python写静态HTML的小技巧
灵感
灵感时来源于unittest测试框架最常用的报告插件：HTMLTestRunner，该插件本身基于python2且已经更新了，好在@虫师一直在维护和更新这个插件，使得它能继续被大家所使用，了解详情请移步：SeldomQA/HTMLTestRunner
回到HTMLTestRunner报告插件，阅读源码发现，作者只用了一个python文件便巧妙的将写HTML、页面绘制和数据嵌入搞定了。进一步分析可以看到，作者先是在Template基类中定义了测试报告的HTML结构模板和各个模块/表格模板，然后再以格式化输入的形式给每一个模板中填充目标数据，再将填充好的模板以格式化输入的形式填充到HTML结构模板中，最后再将所有内容写成一个HTML文件即可。
class Template_mixin(object): ''' Define a HTML template for report customerization and generation. Overall structure of an HTML report HTML +------------------------+ |<html> | | <head> | | | | STYLESHEET | | +----------------+ | | | | | | +----------------+ | | | | </head> | | | | <body> | | | | HEADING | | +----------------+ | | | | | | +----------------+ | | | | REPORT | | +----------------+ | | | | | | +----------------+ | | | | ENDING | | +----------------+ | | | | | | +----------------+ | | | | </body> | |</html> | +------------------------+ '''可以看到，这样的设计其实优点在于非常小巧和轻量，缺点在于可维护和可移植性差，数据量小还尚可，不太适合大量数据的统计和绘制。
技巧
这种设计的关键在于建模板，然后按需填充数据，最后再写HTML，通常我的做法是：
- 网上找到想要的页面或着表格，copy其HTML结构，将变动的部分（需要动态填充数据的部分）提取出来，并用格式化输入形式替代，如：
%(style)s, %(rows)s
HTML_TMPL = r'''<!DOCTYPE html><html lang='en'><head><title>Overview</title><meta charset='UTF-8'><meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1'>%(style)s</head><body> <h1> 总览 </h1> <table class='pure-table pure-table-bordered'> <thead> <tr> <th>#</th> <th>设备</th> <th>环境</th> <th>耗时</th> <th>结果</th> <th>统计</th> <th>报告</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> %(rows)s </tr> <tr> <td> </td> <td> </td> <td> </td> <td> </td> <td> </td> <td> </td> <td> </td> </tr> <tr> %(total)s </tr> </tbody> </table></body></html>''' # style, rows, total- 将变动的部分单拎出来，形成模板，依然用格式化输入形式替代
TBODY_TOTAL_TMPL = ''' <tr> <th> 合计 </th> <th colspan='6'> 通过率: {passing_rate}% 失败率: {failure_rate}% 错误率: {error_rate}% 跳过率: {skip_rate}% </th> </tr>'''- 按照模板格式，组装数据并填充
total += TBODY_TOTAL_TMPL.format( passing_rate=np.mean(p_rates).round(2), failure_rate=np.mean(f_rates).round(2), error_rate=np.mean(e_rates).round(2), skip_rate=np.mean(s_rates).round(2))- 最后将所有数据填充到主模板，并写HTML
# write reporterwith open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as wf: wf.write(HTML_TMPL % dict(rows=rows, total=total, style=STYLE_TMPL))扩展
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