接口自动化测试框架开发 (pytest+allure+aiohttp+ 用例自动生成)

Lynn 测试交流1 166字数 10301阅读模式

近期准备优先做接口测试的覆盖,为此需要开发一个测试框架,经过思考,这次依然想做点儿不一样的东西。

  • 接口测试是比较讲究效率的,测试人员会希望很快能得到结果反馈,然而接口的数量一般都很多,而且会越来越多,所以提高执行效率很有必要
  • 接口测试的用例其实也可以用来兼做简单的压力测试,而压力测试需要并发
  • 接口测试的用例有很多重复的东西,测试人员应该只需要关注接口测试的设计,这些重复劳动最好自动化来做
  • pytest 和 allure 太好用了,新框架要集成它们
  • 接口测试的用例应该尽量简洁,最好用 yaml,这样数据能直接映射为请求数据,写起用例来跟做填空题一样,便于向没有自动化经验的成员推广
    加上我对 Python 的协程很感兴趣,也学了一段时间,一直希望学以致用,所以 http 请求我决定用 aiohttp 来实现。
    但是 pytest 是不支持事件循环的,如果想把它们结合还需要一番功夫。于是继续思考,思考的结果是其实我可以把整个事情分为两部分。
    第一部分,读取 yaml 测试用例,http 请求测试接口,收集测试数据。
    第二部分,根据测试数据,动态生成 pytest 认可的测试用例,然后执行,生成测试报告。
    这样一来,两者就能完美结合了,也完美符合我所做的设想。想法既定,接着 就是实现了。

第一部分(整个过程都要求是异步非阻塞的)

读取 yaml 测试用例

一份简单的用例模板我是这样设计的,这样的好处是,参数名和 aiohttp.ClientSession().request(method,url,**kwargs) 是直接对应上的,我可以不费力气的直接传给请求方法,避免各种转换,简洁优雅,表达力又强。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

args:
- post
- /xxx/add
kwargs:
-
caseName: 新增xxx
data:
name: ${gen_uid(10)}
validator:
-
json:
successed: True

异步读取文件可以使用 aiofiles 这个第三方库,yaml_load 是一个协程,可以保证主进程读取 yaml 测试用例时不被阻塞,通过await yaml_load()便能获取测试用例的数据文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

async def yaml_load(dir='', file=''):
"""
异步读取yaml文件,并转义其中的特殊值
:param file:
:return:
"""
if dir:
file = os.path.join(dir, file)
async with aiofiles.open(file, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
data = await f.read()
data = yaml.load(data)
# 匹配函数调用形式的语法
pattern_function = re.compile(r'^${([A-Za-z_]+w*(.*))}$')
pattern_function2 = re.compile(r'^${(.*)}$')
# 匹配取默认值的语法
pattern_function3 = re.compile(r'^$((.*))$')
def my_iter(data):
"""
递归测试用例,根据不同数据类型做相应处理,将模板语法转化为正常值
:param data:
:return:
"""
if isinstance(data, (list, tuple)):
for index, _data in enumerate(data):
data[index] = my_iter(_data) or _data
elif isinstance(data, dict):
for k, v in data.items():
data[k] = my_iter(v) or v
elif isinstance(data, (str, bytes)):
m = pattern_function.match(data)
if not m:
m = pattern_function2.match(data)
if m:
return eval(m.group(1))
if not m:
m = pattern_function3.match(data)
if m:
K, k = m.group(1).split(':')
return bxmat.default_values.get(K).get(k)
return data
my_iter(data)
return BXMDict(data)

可以看到,测试用例还支持一定的模板语法,如${function}$(a:b)等,这能在很大程度上拓展测试人员用例编写的能力文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

http 请求测试接口

http 请求可以直接用aiohttp.ClientSession().request(method,url,**kwargs),http 也是一个协程,可以保证网络请求时不被阻塞,通过await http()便可以拿到接口测试数据文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

async def http(domain, *args, **kwargs):
"""
http请求处理器
:param domain: 服务地址
:param args:
:param kwargs:
:return:
"""
method, api = args
arguments = kwargs.get('data') or kwargs.get('params') or kwargs.get('json') or {}
# kwargs中加入token
kwargs.setdefault('headers', {}).update({'token': bxmat.token})
# 拼接服务地址和api
url = ''.join([domain, api])
async with ClientSession() as session:
async with session.request(method, url, **kwargs) as response:
res = await response_handler(response)
return {
'response': res,
'url': url,
'arguments': arguments
}
收集测试数据

协程的并发真的很快,这里为了避免服务响应不过来导致熔断,可以引入asyncio.Semaphore(num)来控制并发文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

async def entrace(test_cases, loop, semaphore=None):
"""
http执行入口
:param test_cases:
:param semaphore:
:return:
"""
res = BXMDict()
# 在CookieJar的update_cookies方法中,如果unsafe=False并且访问的是IP地址,客户端是不会更新cookie信息
# 这就导致session不能正确处理登录态的问题
# 所以这里使用的cookie_jar参数使用手动生成的CookieJar对象,并将其unsafe设置为True
async with ClientSession(loop=loop, cookie_jar=CookieJar(unsafe=True), headers={'token': bxmat.token}) as session:
await advertise_cms_login(session)
if semaphore:
async with semaphore:
for test_case in test_cases:
data = await one(session, case_name=test_case)
res.setdefault(data.pop('case_dir'), BXMList()).append(data)
else:
for test_case in test_cases:
data = await one(session, case_name=test_case)
res.setdefault(data.pop('case_dir'), BXMList()).append(data)
return res
async def one(session, case_dir='', case_name=''):
"""
一份测试用例执行的全过程,包括读取.yml测试用例,执行http请求,返回请求结果
所有操作都是异步非阻塞的
:param session: session会话
:param case_dir: 用例目录
:param case_name: 用例名称
:return:
"""
project_name = case_name.split(os.sep)[1]
domain = bxmat.url.get(project_name)
test_data = await yaml_load(dir=case_dir, file=case_name)
result = BXMDict({
'case_dir': os.path.dirname(case_name),
'api': test_data.args[1].replace('/', '_'),
})
if isinstance(test_data.kwargs, list):
for index, each_data in enumerate(test_data.kwargs):
step_name = each_data.pop('caseName')
r = await http(session, domain, *test_data.args, **each_data)
r.update({'case_name': step_name})
result.setdefault('responses', BXMList()).append({
'response': r,
'validator': test_data.validator[index]
})
else:
step_name = test_data.kwargs.pop('caseName')
r = await http(session, domain, *test_data.args, **test_data.kwargs)
r.update({'case_name': step_name})
result.setdefault('responses', BXMList()).append({
'response': r,
'validator': test_data.validator
})
return result

事件循环负责执行协程并返回结果,在最后的结果收集中,我用测试用例目录来对结果进行了分类,这为接下来的自动生成 pytest 认可的测试用例打下了良好的基础文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

def main(test_cases):
"""
事件循环主函数,负责所有接口请求的执行
:param test_cases:
:return:
"""
loop = asyncio.get_event_loop()
semaphore = asyncio.Semaphore(bxmat.semaphore)
# 需要处理的任务
# tasks = [asyncio.ensure_future(one(case_name=test_case, semaphore=semaphore)) for test_case in test_cases]
task = loop.create_task(entrace(test_cases, loop, semaphore))
# 将协程注册到事件循环,并启动事件循环
try:
# loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.run_until_complete(task)
finally:
loop.close()
return task.result()

第二部分

动态生成 pytest 认可的测试用例

首先说明下 pytest 的运行机制,pytest 首先会在当前目录下找 conftest.py 文件,如果找到了,则先运行它,然后根据命令行参数去指定的目录下找 test 开头或结尾的.py 文件,如果找到了,如果找到了,再分析 fixture,如果有 session 或 module 类型的,并且参数 autotest=True 或标记了 pytest.mark.usefixtures(a...),则先运行它们;再去依次找类、方法等,规则类似。大概就是这样一个过程。
可以看出,pytest 测试运行起来的关键是,必须有至少一个被 pytest 发现机制认可的testxx.py文件,文件中有TestxxClass类,类中至少有一个def testxx(self)方法。
现在并没有任何 pytest 认可的测试文件,所以我的想法是先创建一个引导型的测试文件,它负责让 pytest 动起来。可以用pytest.skip()让其中的测试方法跳过。然后我们的目标是在 pytest 动起来之后,怎么动态生成用例,然后发现这些用例,执行这些用例,生成测试报告,一气呵成。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

# test_bootstrap.py
import pytest
class TestStarter(object):
def test_start(self):
pytest.skip('此为测试启动方法, 不执行')

我想到的是通过 fixture,因为 fixture 有 setup 的能力,这样我通过定义一个 scope 为 session 的 fixture,然后在 TestStarter 上面标记 use,就可以在导入 TestStarter 之前预先处理一些事情,那么我把生成用例的操作放在这个 fixture 里就能完成目标了。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

# test_bootstrap.py
import pytest
@pytest.mark.usefixtures('te', 'test_cases')
class TestStarter(object):
def test_start(self):
pytest.skip('此为测试启动方法, 不执行')

pytest 有个--rootdir参数,该 fixture 的核心目的就是,通过--rootdir获取到目标目录,找出里面的.yml测试文件,运行后获得测试数据,然后为每个目录创建一份testxx.py的测试文件,文件内容就是content变量的内容,然后把这些参数再传给pytest.main()方法执行测试用例的测试,也就是在 pytest 内部再运行了一个 pytest!最后把生成的测试文件删除。注意该 fixture 要定义在conftest.py里面,因为 pytest 对于conftest中定义的内容有自发现能力,不需要额外导入。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

# conftest.py
@pytest.fixture(scope='session')
def test_cases(request):
"""
测试用例生成处理
:param request:
:return:
"""
var = request.config.getoption("--rootdir")
test_file = request.config.getoption("--tf")
env = request.config.getoption("--te")
cases = []
if test_file:
cases = [test_file]
else:
if os.path.isdir(var):
for root, dirs, files in os.walk(var):
if re.match(r'w+', root):
if files:
cases.extend([os.path.join(root, file) for file in files if file.endswith('yml')])
data = main(cases)
content = """
import allure
from conftest import CaseMetaClass
@allure.feature('{}接口测试({}项目)')
class Test{}API(object, metaclass=CaseMetaClass):
test_cases_data = {}
"""
test_cases_files = []
if os.path.isdir(var):
for root, dirs, files in os.walk(var):
if not ('.' in root or '__' in root):
if files:
case_name = os.path.basename(root)
project_name = os.path.basename(os.path.dirname(root))
test_case_file = os.path.join(root, 'test_{}.py'.format(case_name))
with open(test_case_file, 'w', encoding='utf-8') as fw:
fw.write(content.format(case_name, project_name, case_name.title(), data.get(root)))
test_cases_files.append(test_case_file)
if test_file:
temp = os.path.dirname(test_file)
py_file = os.path.join(temp, 'test_{}.py'.format(os.path.basename(temp)))
else:
py_file = var
pytest.main([
'-v',
py_file,
'--alluredir',
'report',
'--te',
env,
'--capture',
'no',
'--disable-warnings',
])
for file in test_cases_files:
os.remove(file)
return test_cases_files

可以看到,测试文件中有一个TestxxAPI的类,它只有一个test_cases_data属性,并没有testxx方法,所以还不是被 pytest 认可的测试用例,根本运行不起来。那么它是怎么解决这个问题的呢?答案就是CaseMetaClass文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/192344.html

function_express = """
def {}(self, response, validata):
with allure.step(response.pop('case_name')):
validator(response,validata)"""
class CaseMetaClass(type):
"""
根据接口调用的结果自动生成测试用例
"""
def __new__(cls, name, bases, attrs):
test_cases_data = attrs.pop('test_cases_data')
for each in test_cases_data:
api = each.pop('api')
function_name = 'test' + api
test_data = [tuple(x.values()) for x in each.get('responses')]
function = gen_function(function_express.format(function_name),
namespace={'validator': validator, 'allure': allure})
# 集成allure
story_function = allure.story('{}'.format(api.replace('_', '/')))(function)
attrs[function_name] = pytest.mark.parametrize('response,validata', test_data)(story_function)
return super().__new__(cls, name, bases, attrs)

CaseMetaClass是一个元类,它读取 test_cases_data 属性的内容,然后动态生成方法对象,每一个接口都是单独一个方法,在相继被 allure 的细粒度测试报告功能和 pytest 提供的参数化测试功能装饰后,把该方法对象赋值给test+api的类属性,也就是说,TestxxAPI在生成之后便有了若干testxx的方法,此时内部再运行起 pytest,pytest 也就能发现这些用例并执行了。

def gen_function(function_express, namespace={}):
"""
动态生成函数对象, 函数作用域默认设置为builtins.__dict__,并合并namespace的变量
:param function_express: 函数表达式,示例 'def foobar(): return "foobar"'
:return:
"""
builtins.__dict__.update(namespace)
module_code = compile(function_express, '', 'exec')
function_code = [c for c in module_code.co_consts if isinstance(c, types.CodeType)][0]
return types.FunctionType(function_code, builtins.__dict__)

在生成方法对象时要注意 namespace 的问题,最好默认传builtins.__dict__,然后自定义的方法通过 namespace 参数传进去。

后续(yml 测试文件自动生成)

至此,框架的核心功能已经完成了,经过几个项目的实践,效果完全超过预期,写起用例来不要太爽,运行起来不要太快,测试报告也整的明明白白漂漂亮亮的,但我发现还是有些累,为什么呢?
我目前做接口测试的流程是,如果项目集成了 swagger,通过 swagger 去获取接口信息,根据这些接口信息来手工起项目创建用例。这个过程很重复很繁琐,因为我们的用例模板已经大致固定了,其实用例之间就是一些参数比如目录、用例名称、method 等等的区别,那么这个过程我觉得完全可以自动化。
因为 swagger 有个网页啊,我可以去提取关键信息来自动创建.yml 测试文件,就像搭起架子一样,待项目架子生成后,我再去设计用例填传参就可以了。
于是我试着去解析请求 swagger 首页得到的 HTML,然后失望的是并没有实际数据,后来猜想应该是用了 ajax,打开浏览器控制台的时,我发现了api-docs的请求,一看果然是 json 数据,那么问题就简单了,网页分析都不用了。

import re
import os
import sys
from requests import Session
template ="""
args:
- {method}
- {api}
kwargs:
-
caseName: {caseName}
{data_or_params}:
{data}
validator:
-
json:
successed: True
"""
def auto_gen_cases(swagger_url, project_name):
"""
根据swagger返回的json数据自动生成yml测试用例模板
:param swagger_url:
:param project_name:
:return:
"""
res = Session().request('get', swagger_url).json()
data = res.get('paths')
workspace = os.getcwd()
project_ = os.path.join(workspace, project_name)
if not os.path.exists(project_):
os.mkdir(project_)
for k, v in data.items():
pa_res = re.split(r'[/]+', k)
dir, *file = pa_res[1:]
if file:
file = ''.join([x.title() for x in file])
else:
file = dir
file += '.yml'
dirs = os.path.join(project_, dir)
if not os.path.exists(dirs):
os.mkdir(dirs)
os.chdir(dirs)
if len(v) > 1:
v = {'post': v.get('post')}
for _k, _v in v.items():
method = _k
api = k
caseName = _v.get('description')
data_or_params = 'params' if method == 'get' else 'data'
parameters = _v.get('parameters')
data_s = ''
try:
for each in parameters:
data_s += each.get('name')
data_s += ': n'
data_s += ' ' * 8
except TypeError:
data_s += '{}'
file_ = os.path.join(dirs, file)
with open(file_, 'w', encoding='utf-8') as fw:
fw.write(template.format(
method=method,
api=api,
caseName=caseName,
data_or_params=data_or_params,
data=data_s
))
os.chdir(project_)

现在要开始一个项目的接口测试覆盖,只要该项目集成了 swagger,就能秒生成项目架子,测试人员只需要专心设计接口测试用例即可,我觉得对于测试团队的推广使用是很有意义的,也更方便了我这样的懒人。

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    • 对酒当歌
      对酒当歌 9

      开源吗现在还比较粗糙,还不会。 大佬你好。 我这边也是用 pytest 这个框架,现在遇到这么一个需求:根据不同的模块,收集测试结果(如 ** 模块,*pass,*error),然后统计成报告,通过邮件发送给项目组人员你好,你把该功能模块的相关测试用例都放到一个类里面,该类用 allure.feature 来装饰,测试方法用 allure.story 来装饰
      仅楼主可见楼主,你这个只是用来快速跑接口的基本验证吗应该这么说,我只做专门的接口测试,也就是测试单个的接口,它的状态,边界值特殊值处理,结果校验等等,而不会去做诸如拿上一个接口的值去做下个接口的输入这种操作,应为我觉得这是系统集成测试要做的事情你好,这里的用例生成是指接口测试拿到结果后,自动生成 pytest 认可的、测试结果校验的用例,也就是我们用 pytest 做测试,手写的那些 test_xx 的方法形式的用例
      1.单个接口通过 http 请求生成结构化的数据,这些数据最后汇总,以目录路径(可以理解为不同的 controller 下)为键,存储在一个字典里面
      2.a.在个目录路径下自动生成.py 测试文件,内容见上文
      b.测试文件中的测试类的 test_cases_data 存储了该目录下的.yml 用例的接口测试结果,在元类的作用下,它根据该属性生成各个接口
      对应的结果校验测试方法
      c.方法的生成见上文
      d.如果项目集成了 swagger,可以快速生成一个项目用例编写的架子
      大致就是这样楼主感觉 allure 如何?我之前打算用 junit2html 这个 package 做 report,就是效果没有 allure 的酷。不过 allure 相对来说有点 heavy 了,还是希望轻量级一点。对,allure 出来的报告好看而且比较全,追求轻的话可以借鉴它的前段代码自己定制下,删掉不要的功能框架复框架,平台复平台,框架何其多,平台何其多,然而。。。多谢分享,数据驱动型接口测试,提供了一种好的思路。我这里只是分享一种思路,而且我好像还没见到有人这样做过,要能帮助到大家更好,至于多的问题,没有普适,合适就好,我觉得大家都在根据实际情况做方案吧”动态生成 pytest 认可的测试用例” 这一部分值得学习。我看很多人都在用 yaml 或 excel 或 XML 等来维护测试用例。这些都是固定的数据。用过之后我觉得被框架的意义被拉低了。后来我尝试使用 py 文件维护测试用例,就是 python 的字典。有一个好处就是它可以引入上个接口的返回值,可以加正规表达式校验、可以通过数据库结果校验等。感谢楼主分享!
      @flystar 期待开源 楼主,请教个问题,我的理解是你在第一部分(读取 yaml 测试用例,http 请求测试接口,收集测试数据), 这个过程其实已经把接口测了一遍啊, 第二部分重新用 pytest 跑,是不是就是为了 使用 allure 生成 test report 呢第一部分是把接口测试一遍,拿到测试数据,没有用 pytest 跑;第二部分是用测试数据和对应的 validator 动态生成测试用例(断言),然后用 pytest 去跑,生成 report搞得有点复杂非常感谢分享!!提供了很好的框架模版!有个问题想请教一下,在 yaml_load() 的 my_iter() 里,是把模版语法转化为正常值,yaml_load 拿到的是一个 dict 了,是要处理什么样的模版语法呢?比如你的用例里面需要一个随机 uid 参数,你的代码逻辑里面有个 gen_uid 函数,你就可以在用例里面用类似 ${gen_uid()}的语法,这样用例的参数就是 gen_uid 函数的调用结果,当然需要先将 gen_uid 导入到相应的作用域里面
      我这里只是举个例子,大家可以根据需要随便扩展语法哦哦明白啦,非常感谢!!! 准备实际中应用一下~希望能帮助到你 请问 var = request.config.getoption(“–rootdir”) 中的 request 从何而来?用了那么久 python 了还没用过元类这是 pytest 的 fixture 提供的一个参数,可以搜索 pytest 相关资料allure 报表如何用 python 代码自动生成?之前用命令行感觉多一个步骤好麻烦os.system(run_cmd.encode(‘gb2312’).decode(‘gb2312′))

      用 os 直接执行命令就可以啊。之前就这样搞,现在都用 jenkins 生成如果集成 Jenkins 可以用 Jenkins 的 allure 插件,代码里的话可以用 subprocess 或 os 等模块去执行命令哦,谢谢大佬,估计是编码格式转换不对命令行里能执行,放到 os 或者 subprocess 里就提示系统找不到文件用了 subprocess 不行,没有生成 html,报错提示’allure’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。但是明明命令行可以执行成功的楼主 项目集成 swagger 的话是不是得需要开发配合了allure 不能单独拿出来吗?写好 xml 给 allure,框架里套 pytest 框架感觉麻烦不说效率也大大降低,一个 pytest 要执行十秒钟是的项目已经有集成 swagger,有没有必要使用 jmeter 做一套接口测试个人觉得接口的自动化测试属于质量体系建设的基础设施部分,至于方案的话什么合适用什么,jmeter 或者自己封装框架都可以楼主为啥我用异步 io 调用结果还是同步执行呢?网上原理都看完了不得其法投入生产了没,期待源码method 和 suburl 是可变参数,直接写值就可以,你那样的写法是关键字参数,会并到 kwargs 里面去谢谢 楼主,明白了 ,换过来可以了 一不小心点错了 把上面那个评论给删除了 不好意思 有没有源码,可以分享下嘛,大佬赞,作者是否考虑过一个问题,如果自动添加的 testcase 写错了或者后期需要修改,怎么进行这些操作呢swagger_url 具体的地址在哪里填写?这段没有看懂楼主,接口传参的测试数据也是自动生成吗不是,要是以后能用 ai 自动生成用例、数据就好了,这也是我目前的学习思考方向开源了吗目前还没有开源了吗 楼主

      第 18888 个查看 你好, 看了你的思路, 你这个全程通过异步的方式来请求 http,这种的接口测试,你是不是未考虑接口关联这种特性,感觉你的这种方式好像只适合单接口的各种字段参数验证呀?你好,我的本意就是这样的。
      我希望把接口测试分成两层,底层只测试单接口的可用性,上层再来做集成测试,考虑接口关联的情况,覆盖业务场景。设计底层用例时做好用例 – 接口的映射关系(如通过唯一 ID),上层设计用例时便可以复用底层的用例,同时可以添加额外的逻辑。
      通过这样的解耦合,降低自动化测试设计和用例编写的复杂度和难度,提高测试执行的质量和效率(考虑一个用例关联了很多接口,跑到一半才发现后面的接口已经挂掉的情况),并且能跟敏捷开发模式更好的融合(如当项目更新、部署时,可以触发单接口测试来对迭代质量做基本、快速的验证)接口这块,我有个疑问就是,我现在的公司就接口方面,一般情况数量级也没有那么夸张,异步的需求好像也没有那么高吧,另外异步虽然比较高级,但是同样也带来了编码和后期问题定位的难度!你是处于什么考虑用异步来做处理的?你是准备后期增加 mooc?然后持续集成开发的单元测试吗?Windows10 allure 这个服务好像没有跑完实时更新???第一次用,希望指教。请问 yaml 中的这部分
      data:
      name: ${gen_uid(10)}
      怎么解析 yaml 时调用 gen_uid() 函数,有点复杂,没有看懂
      仅楼主可见
      仅楼主可见楼主开源了吗
      仅楼主可见求开源代码。~~开源啊不开源的垃圾大佬,我想问下协程相关知识的应该去哪里学习?
      网上文章基本都是基础原理等,很难结合到实际应用上,相关的书籍也没有找到 (cookbook 和流畅的 python 讲的不多),
      感觉开发测试框架和爬虫有些类似。难道应该要去学习爬虫课程才行吗?您好请问 BXMDict 是那个包下的啊 找了半天没找到,还有就是 没看到这边定义了 te 这个 fixtures 啊 为啥可以在 usefixtures 中使用呢我一直 没有搞懂 元类,MetaClass,麻烦问下你有推荐的文章我可以借鉴下,学习下这个吗?pytest+yaml 设计接口自动化框架过程记录 https://gitee.com/your_dad_died/pytest_api_yaml

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