多平台统一管理软件接口,如何实现多平台统一管理软件接口
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2024-02-02
本文主要介绍"Python接口自动化实例分享",希望能够解决您遇到有关问题,下面我们一起来看这篇 "Python接口自动化实例分享" 文章。
目录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Fiddler2.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。
那么,接口测试和功能测试的区别在哪呢?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。
Fiddler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;
如下为一个简单的登录接口文档:
2.分析接口文档的接口,提取测试点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。
3.接口测试用例设计思路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。
4.接口测试其他范围接口业务测试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
接口的性能测试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。
接口安全测试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。
在项目下新建一个文件夹common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()编写登录接口用例,调用封装的请求类。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对于用例的一些总结:setUp, tearDown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。
对于断言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。关于 "Python接口自动化
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