您好,登录后才能下订单哦!
本篇内容介绍了“Python接口自动化实例分享”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
1、什么是接口?
那么,接口测试和功能测试的区别在哪呢?
2、如何开展接口测试?
3、如何设计接口用例?
1.获取接口文档
Fiddler
2.分析接口文档的接口,提取测试点
3.接口测试用例设计思路
4.接口测试其他范围
接口业务测试
接口的性能测试
接口安全测试
在项目下新建一个文件夹common
编写登录接口用例,调用封装的请求类。
对于用例的一些总结:
4、接口测试用例实战
在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化浅析unittest单元测试原理,主要介绍单元测试,unittest模块特性、大致流程、源码及实战例子。
以下主要介绍接口概念、接口用例设计及登录接口测试实战。
接口:检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。
通俗来说,接口就是连接前后端的桥梁,接口测试可以简单理解为脱离了前端的功能测试。
一个又一个的接口就对应功能测试内一个又一个的功能。
但注意,一个功能有可能不是一个接口就能实现。
其实功能测试就是在页面上输入我们的参数值,点点点;
而接口测试没有前端,而是通过接口文档上的调用地址、请求参数等,校验返回的结果值,
也就是说,接口可以看成没有界面的功能测试。
因此,可以分析,系统间的接口包含三部分:输入、处理逻辑、输出。
接口测试流程如下:
1.需求评审,熟悉业务和需求;
2.开发提供API接口文档;
3.根据开发交付的接口文档,编写接口测试用例;
4.接口测试用例评审;
5.开始执行接口测试;
6.提交测试报告;
一般公司的开发会提供接口文档,没有接口文档的自行抓包吧(摸摸头),不知道怎么抓包的小伙伴,可以看看之前的Fiddler系列文章。
接口文档是我们测试时最重要的一个依据,一个规范的接口文档至少包括:
1.接口说明;
2.调用URL;
3.请求方法(get、post等);
4.请求参数、参数类型、请求参数说明等;
5.返回参数说明;
如下为一个简单的登录接口文档:
接口测试用例跟常规的功能测试用例基本一样,
可以从接口功能测试、接口业务测试、接口性能测试、接口安全测试等角度考虑。
接口的逻辑校验,可以参照接口流程图来进行设计,一个分支需要作为一个场景去进行测试,需要覆盖到流程图里面所有的逻辑分支。
接口的参数校验,可以参照接口文档中的参数定义去进行验证,需要覆盖到所有参数对应的枚举值以及错误码等信息。
接口功能的关注点是:
1.接口参数正确与否:接口传入的参数是否有正确填写;
2.接口参数缺失:接口参数有必填、选填参数,传参时,测试参数缺失对结果的影响;
3.接口参数边界值:比如用户名、密码有长度限制,需要测试不同长度的参数对结果的影响;
4.接口参数类型:比如接口文档中用户名为String类型,测试传入其他数据类型对结果的影响。
主要是从业务的角度出发,把接口组合成一条业务链,比如登录之后充值,在数据库中金额是否正确等等
是指接口是否满足业务的要求,比如业务要求系统可以满足50个人同时下单,那么下单这个接口就要可以承担50 TPS,目前业内一般使用JMETER去做接口性能测试,jmeter接口性能后续会单独在Jmeter系列文章里介绍。
接口的安全性主要围绕Token、Timestamp和Sign三个机制展开设计,保证接口的数据不会被篡改和重复调用。
注意:本文主要涉及接口功能测试,相信做过功能测试的童鞋,设计接口测试用例也是没问题的。
以下,我们以登录接口进行实战。
随着代码模块越来越多,混在一起,杂乱无章,这时我们考虑架构分层了,上篇文章:Python接口自动化之requests请求封装,封装的requests请求类,每个用例都要调用,可以放在公共模块里。
放入请求模块requests_handler.py
requests_handler.py
import requests class RequestsHandler: def __init__(self): """session管理器""" self.session = requests.session() def visit(self, method, url, params = None, data= None, json= None, headers= None): result = self.session.request(method,url,params=params,data=data,json=json,headers=headers) try: # 返回json结果 return result.json() except Exception: return 'not json' def close_session(self): self.session.close()
登录用例,新建一个test_cases文件夹,用来存放用例模块。
test_Login.py
import unittest from common.requests_handler import RequestsHandler class LoginTest(unittest.TestCase): def setUp(self): # 请求类实例化 self.req = RequestsHandler() def tearDown(self): self.req.close_session() def test_login_success(self): login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login' payload = { "mobile_phone": "1530272****", "pwd": "12345678" } res = self.req.visit('post',login_url,json=payload) self.assertEqual(0, res['code']) if __name__ == '__main__': unittest.main()
运行结果为:
Ran 1 test in 0.213s
OK
前置条件,后置条件,setUp实例化,在运行测试用例前获取session管理器, tearDown,在测试用例执行结束后关闭session管理器。
小伙伴们可能不知道到底用返回结果中的哪个字段断言。个人意见,如果code、msg比较详细的话,可以利用code、msg其中一个来断言,当然code、msg一起做断言也可以,甚至你觉得返回结果中某个数据符合你的预期,也是可以拿来断言,断言手段是灵活多变的,自行选择最优方案。
小伙伴们看到总结,退出微信,打开王者荣耀,一气呵成,其实还没完呢,我们写了正向用例,还有异常用例也写两条,更多的异常用例可以自行扩展下。
import unittest from common.requests_handler import RequestsHandler class LoginTest(unittest.TestCase): def setUp(self): # 请求类实例化 self.req = RequestsHandler() def tearDown(self): # 关闭session self.req.close_session() def test_login_success(self): """ 正确手机号,正确密码 """ login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login' payload = { "mobile_phone": "1530272****", "pwd": "12345678" } res = self.req.visit('post',login_url,json=payload) # 根据请求结果中的code进行断言 self.assertEqual(0, res['code']) def test_phone_is_null(self): """ 手机号为空,密码正确 """ login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login' payload = { "mobile_phone": "", "pwd": "12345678" } res = self.req.visit('post', login_url, json=payload) # 根据返回结果中的msg进行断言 self.assertEqual("手机号码为空", res['msg']) def test_pwd_is_null(self): """ 正确用户名,密码为空 """ login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login' payload = { "mobile_phone": "1530272****", "pwd": "" } res = self.req.visit('post', login_url, json=payload) # 根据返回结果中的msg进行断言 self.assertEqual("密码为空", res['msg']) if __name__ == '__main__': unittest.main()
测试结果为:
Ran 3 tests in 0.259s
OK
以上代码如下痛点:
用例和数据未分离,维护成本大。可以数据与测试脚本分离,使用Excel存放测试用例,方便维护。
仔细研究发现正向用例、异常用例,只是传入的数据不一样,其他都是通用
这种情况下,我们可以引入ddt数据驱动,减少代码量。
“Python接口自动化实例分享”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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