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本篇內容介紹了“Python接口自動化實例分享”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
1、什么是接口?
那么,接口測試和功能測試的區別在哪呢?
2、如何開展接口測試?
3、如何設計接口用例?
1.獲取接口文檔
Fiddler
2.分析接口文檔的接口,提取測試點
3.接口測試用例設計思路
4.接口測試其他范圍
接口業務測試
接口的性能測試
接口安全測試
在項目下新建一個文件夾common
編寫登錄接口用例,調用封裝的請求類。
對于用例的一些總結:
4、接口測試用例實戰
在上一篇Python接口自動化測試系列文章:Python接口自動化淺析unittest單元測試原理,主要介紹單元測試,unittest模塊特性、大致流程、源碼及實戰例子。
以下主要介紹接口概念、接口用例設計及登錄接口測試實戰。
接口:檢測外部系統與系統之間以及內部各個子系統之間的交互點。
通俗來說,接口就是連接前后端的橋梁,接口測試可以簡單理解為脫離了前端的功能測試。
一個又一個的接口就對應功能測試內一個又一個的功能。
但注意,一個功能有可能不是一個接口就能實現。
其實功能測試就是在頁面上輸入我們的參數值,點點點;
而接口測試沒有前端,而是通過接口文檔上的調用地址、請求參數等,校驗返回的結果值,
也就是說,接口可以看成沒有界面的功能測試。
因此,可以分析,系統間的接口包含三部分:輸入、處理邏輯、輸出。
接口測試流程如下:
1.需求評審,熟悉業務和需求;
2.開發提供API接口文檔;
3.根據開發交付的接口文檔,編寫接口測試用例;
4.接口測試用例評審;
5.開始執行接口測試;
6.提交測試報告;
一般公司的開發會提供接口文檔,沒有接口文檔的自行抓包吧(摸摸頭),不知道怎么抓包的小伙伴,可以看看之前的Fiddler系列文章。
接口文檔是我們測試時最重要的一個依據,一個規范的接口文檔至少包括:
1.接口說明;
2.調用URL;
3.請求方法(get、post等);
4.請求參數、參數類型、請求參數說明等;
5.返回參數說明;
如下為一個簡單的登錄接口文檔:
接口測試用例跟常規的功能測試用例基本一樣,
可以從接口功能測試、接口業務測試、接口性能測試、接口安全測試等角度考慮。
接口的邏輯校驗,可以參照接口流程圖來進行設計,一個分支需要作為一個場景去進行測試,需要覆蓋到流程圖里面所有的邏輯分支。
接口的參數校驗,可以參照接口文檔中的參數定義去進行驗證,需要覆蓋到所有參數對應的枚舉值以及錯誤碼等信息。
接口功能的關注點是:
1.接口參數正確與否:接口傳入的參數是否有正確填寫;
2.接口參數缺失:接口參數有必填、選填參數,傳參時,測試參數缺失對結果的影響;
3.接口參數邊界值:比如用戶名、密碼有長度限制,需要測試不同長度的參數對結果的影響;
4.接口參數類型:比如接口文檔中用戶名為String類型,測試傳入其他數據類型對結果的影響。
主要是從業務的角度出發,把接口組合成一條業務鏈,比如登錄之后充值,在數據庫中金額是否正確等等
是指接口是否滿足業務的要求,比如業務要求系統可以滿足50個人同時下單,那么下單這個接口就要可以承擔50 TPS,目前業內一般使用JMETER去做接口性能測試,jmeter接口性能后續會單獨在Jmeter系列文章里介紹。
接口的安全性主要圍繞Token、Timestamp和Sign三個機制展開設計,保證接口的數據不會被篡改和重復調用。
注意:本文主要涉及接口功能測試,相信做過功能測試的童鞋,設計接口測試用例也是沒問題的。
以下,我們以登錄接口進行實戰。
隨著代碼模塊越來越多,混在一起,雜亂無章,這時我們考慮架構分層了,上篇文章:Python接口自動化之requests請求封裝,封裝的requests請求類,每個用例都要調用,可以放在公共模塊里。
放入請求模塊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結果 return result.json() except Exception: return 'not json' def close_session(self): self.session.close()
登錄用例,新建一個test_cases文件夾,用來存放用例模塊。
test_Login.py
import unittest from common.requests_handler import RequestsHandler class LoginTest(unittest.TestCase): def setUp(self): # 請求類實例化 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()
運行結果為:
Ran 1 test in 0.213s
OK
前置條件,后置條件,setUp實例化,在運行測試用例前獲取session管理器, tearDown,在測試用例執行結束后關閉session管理器。
小伙伴們可能不知道到底用返回結果中的哪個字段斷言。個人意見,如果code、msg比較詳細的話,可以利用code、msg其中一個來斷言,當然code、msg一起做斷言也可以,甚至你覺得返回結果中某個數據符合你的預期,也是可以拿來斷言,斷言手段是靈活多變的,自行選擇最優方案。
小伙伴們看到總結,退出微信,打開王者榮耀,一氣呵成,其實還沒完呢,我們寫了正向用例,還有異常用例也寫兩條,更多的異常用例可以自行擴展下。
import unittest from common.requests_handler import RequestsHandler class LoginTest(unittest.TestCase): def setUp(self): # 請求類實例化 self.req = RequestsHandler() def tearDown(self): # 關閉session self.req.close_session() def test_login_success(self): """ 正確手機號,正確密碼 """ 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) # 根據請求結果中的code進行斷言 self.assertEqual(0, res['code']) def test_phone_is_null(self): """ 手機號為空,密碼正確 """ login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login' payload = { "mobile_phone": "", "pwd": "12345678" } res = self.req.visit('post', login_url, json=payload) # 根據返回結果中的msg進行斷言 self.assertEqual("手機號碼為空", res['msg']) def test_pwd_is_null(self): """ 正確用戶名,密碼為空 """ login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login' payload = { "mobile_phone": "1530272****", "pwd": "" } res = self.req.visit('post', login_url, json=payload) # 根據返回結果中的msg進行斷言 self.assertEqual("密碼為空", res['msg']) if __name__ == '__main__': unittest.main()
測試結果為:
Ran 3 tests in 0.259s
OK
以上代碼如下痛點:
用例和數據未分離,維護成本大。可以數據與測試腳本分離,使用Excel存放測試用例,方便維護。
仔細研究發現正向用例、異常用例,只是傳入的數據不一樣,其他都是通用
這種情況下,我們可以引入ddt數據驅動,減少代碼量。
“Python接口自動化實例分享”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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