fix(exchange,case_validator),refactor(),feat(model): 解决 Pydantic 模型初始化与变量占位符的类型冲突,优化变量替换逻辑,重构 CaseInfo 模型并引入延迟校验机制

- 引入 SmartInt 和 SmartDict 类型，支持 YAML 占位符与业务类型的自动转换。
- 优化 CaseInfo 互斥校验逻辑，确保 request 与 api_action 二选一。
- 统一使用 Pydantic V2 的 model_config 规范。
- 将变量替换时机提前至模型实例化之前，支持占位符在校验前完成真实值注入，
保证了 int/bool 等字段的类型转换正确性。
- 优化断言渲染时机，支持响应提取值关联。

commons/files.py

@@ -10,7 +10,6 @@
 @desc: 读取和保存yaml文件
 """
 import logging
-from dataclasses import dataclass, asdict, field
 from pathlib import Path
 import yaml
 
@@ -18,20 +17,31 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
 class YamlFile(dict):
-    def __init__(self, path):
-        super().__init__()  # 初始化父类 dict
-        self.path = Path(path)
-        self.load()  # 链式初始化加载
+    def __init__(self, path=None, data=None):
+        super().__init__()
+        self.path = Path(path) if path else None
+
+        if data:
+            self.update(data)
+        elif self.path:
+            if self.path.is_dir():
+                raise IsADirectoryError(f"The path {self.path} is a directory, not a file.")
+            self.load()
 
     def load(self):
-        if self.path.exists():
+        if not self.path:
+            logger.warning("No path specified for YamlFile, cannot load.")
+            return self
+
+        if self.path.exists() and self.path.is_file():
             with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                data = yaml.safe_load(f) or {}  # 加载数据，空文件返回空字典
-                self.clear()  # 清空当前实例
-                self.update(data)  # 更新字典内容
+                loaded_data = yaml.safe_load(f) or {}
+                self.clear()
+                self.update(loaded_data)
         else:
-            logger.warning(f"File {self.path} not found, initialized empty.")
-        return self  # 链式调用
+            logger.warning(f"File not found at {self.path}, YamlFile initialized as empty.")
+            self.clear()
+        return self
 
     def to_yaml(self) -> str:
         return yaml.safe_dump(
@@ -40,29 +50,49 @@ class YamlFile(dict):
             sort_keys=False
         )
 
-
     @classmethod
     def by_yaml(cls, yaml_str):
         data = yaml.safe_load(yaml_str) or {}
-        return cls({**data})  # 通过类方法创建实例
+        return cls(data=data)
 
     def save(self):
+        if not self.path:
+            raise ValueError("Cannot save YamlFile instance without a specified path.")
+
+        # 确保父目录存在
+        self.path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
         with open(self.path, "w", encoding="utf-8") as f:
             yaml.safe_dump(
-                dict(self),  # 直接 dump 实例本身（已继承 dict）
+                dict(self),
                 stream=f,
                 allow_unicode=True,
                 sort_keys=False
             )
-        return self  # 链式调用
+        return self
 
 
 if __name__ == '__main__':
-    from commons.models import CaseInfo
+    from core.models import CaseInfo
+    from core.settings import TEST_CASE_DIR
 
-    yaml_path = r'E:\PyP\InterfaceAutoTest\TestCases\test_1_user.yaml'
-    yaml_file = YamlFile(yaml_path)
-    # yaml_file.load()
-    case_info = CaseInfo(**yaml_file)
-    yaml_file["title"] = "查询用户信息"
-    yaml_file.save()
+    # 1. 创建一个用于测试的临时yaml文件
+    dummy_path = TEST_CASE_DIR / "test_model_demo.yaml"
+    dummy_data = {
+        "title": "Get user info",
+        "request": {"method": "GET", "url": "/users/1"},
+        "validate": [{"equals": ["status_code", 200]}]
+    }
+    YamlFile(path=dummy_path, data=dummy_data).save()
+    print(f"--- 已创建临时测试文件: {dummy_path}")
+
+    # 2. 加载文件并使用Pydantic模型进行校验
+    yaml_case = YamlFile(dummy_path)
+    print("\n--- 已加载YAML内容 ---\n", yaml_case.to_yaml())
+    case_model = CaseInfo(**yaml_case)
+    print("\n--- Pydantic模型校验成功 ---")
+    print(case_model.model_dump_json(indent=2, by_alias=True))
+
+    # 3. 清理临时文件
+    dummy_path.unlink()
+    print(f"\n--- 已清理临时文件: {dummy_path}")