简单实现接口自动化测试(基于python)

发布于:2024-03-18 ⋅ 阅读:(68) ⋅ 点赞:(0)

一、简介

本文从一个简单的登录接口测试入手,一步步调整优化接口调用姿势,然后简单讨论了一下接口测试框架的要点,最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy。期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解。

二、引言

为什么要做接口自动化测试?

在当前互联网产品迭代频繁的背景下,回归测试的时间越来越少,很难在每个迭代都对所有功能做完整回归。但接口自动化测试因其实现简单、维护成本低,容易提高覆盖率等特点,越来越受重视。

为什么要自己写框架呢?

使用requets + unittest很容易实现接口自动化测试,而且requests的api已经非常人性化,非常简单,但通过封装以后(特别是针对公司内特定接口),再加上对一些常用工具的封装,可以进一步提高业务脚本编写效率。


三、环境准备

确保本机已安装python2.7以上版本,然后安装如下库


  1. pip install flask

  2. pip install requests

后面我们会使用flask写一个用来测试的接口,使用requests去测试


四、测试接口准备

下面使用flask实现两个http接口,一个登录,另外一个查询详情,但需要登录后才可以,新建一个demo.py文件(注意,不要使用windows记事本),把下面代码copy进去,然后保存、关闭

接口代码
  1. #!/usr/bin/python

  2. # coding=utf-8

  3. from flask import Flask, request, session, jsonify

  4. USERNAME = 'admin'

  5. PASSWORD = '123456'

  6. app = Flask(__name__)

  7. app.secret_key = 'pithy'

  8. @app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])

  9. def login():

  10. error = None

  11. if request.method == 'POST':

  12. if request.form['username'] != USERNAME:

  13. error = 'Invalid username'

  14. elif request.form['password'] != PASSWORD:

  15. error = 'Invalid password'

  16. else:

  17. session['logged_in'] = True

  18. return jsonify({'code': 200, 'msg': 'success'})

  19. return jsonify({'code': 401, 'msg': error}), 401

  20. @app.route('/info', methods=['get'])

  21. def info():

  22. if not session.get('logged_in'):

  23. return jsonify({'code': 401, 'msg': 'please login !!'})

  24. return jsonify({'code': 200, 'msg': 'success', 'data': 'info'})

  25. if __name__ == '__main__':

  26. app.run(debug=True)

最后执行如下命令

python demo.py

响应如下


  1. * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

  2. * Restarting with stat

大家可以看到服务已经起起来了

接口信息

登录接口

  • 请求url
 /login
  • 请求方法
 post
  • 请求参数
参数名称 参数类型 参数说明
username String 登录名称
password String 登录密码
  • 响应信息
参数名称 参数类型 参数说明
code Integer 结果code
msg String 结果信息

详情接口

  • 请求url
/info
  • 请求方法
get
  • 请求cookies
参数名称 参数类型 参数说明
session String session
  • 响应信息
参数名称 参数类型 参数说明
code Integer 结果code
msg String 结果信息
data String 数据信息

五、编写接口测试

测试思路
  • 使用requests [使用链接] 库模拟发送HTTP请求
  • 使用python标准库里unittest写测试case
脚本实现

  1. #!/usr/bin/python

  2. # coding=utf-8

  3. import requests

  4. import unittest

  5. class TestLogin(unittest.TestCase):

  6. @classmethod

  7. def setUpClass(cls):

  8. cls.login_url = 'http://127.0.0.1:5000/login'

  9. cls.info_url = 'http://127.0.0.1:5000/info'

  10. cls.username = 'admin'

  11. cls.password = '123456'

  12. def test_login(self):

  13. """

  14. 测试登录

  15. """

  16. data = {

  17. 'username': self.username,

  18. 'password': self.password

  19. }

  20. response = requests.post(self.login_url, data=data).json()

  21. assert response['code'] == 200

  22. assert response['msg'] == 'success'

  23. def test_info(self):

  24. """

  25. 测试info接口

  26. """

  27. data = {

  28. 'username': self.username,

  29. 'password': self.password

  30. }

  31. response_cookies = requests.post(self.login_url, data=data).cookies

  32. session = response_cookies.get('session')

  33. assert session

  34. info_cookies = {

  35. 'session': session

  36. }

  37. response = requests.get(self.info_url, cookies=info_cookies).json()

  38. assert response['code'] == 200

  39. assert response['msg'] == 'success'

  40. assert response['data'] == 'info'


六、优化

封装接口调用

写完这个测试登录脚本,你或许会发现,在整个项目的测试过程,登录可能不止用到一次,如果每次都这么写,会不会太冗余了? 对,确实太冗余了,下面做一下简单的封装,把登录接口的调用封装到一个方法里,把调用参数暴漏出来,示例脚本如下:


  1. #!/usr/bin/python

  2. # coding=utf-8

  3. import requests

  4. import unittest

  5. try:

  6. from urlparse import urljoin

  7. except ImportError:

  8. from urllib.parse import urljoin

  9. class DemoApi(object):

  10. def __init__(self, base_url):

  11. self.base_url = base_url

  12. def login(self, username, password):

  13. """

  14. 登录接口

  15. :param username: 用户名

  16. :param password: 密码

  17. """

  18. url = urljoin(self.base_url, 'login')

  19. data = {

  20. 'username': username,

  21. 'password': password

  22. }

  23. return requests.post(url, data=data).json()

  24. def get_cookies(self, username, password):

  25. """

  26. 获取登录cookies

  27. """

  28. url = urljoin(self.base_url, 'login')

  29. data = {

  30. 'username': username,

  31. 'password': password

  32. }

  33. return requests.post(url, data=data).cookies

  34. def info(self, cookies):

  35. """

  36. 详情接口

  37. """

  38. url = urljoin(self.base_url, 'info')

  39. return requests.get(url, cookies=cookies).json()

  40. class TestLogin(unittest.TestCase):

  41. @classmethod

  42. def setUpClass(cls):

  43. cls.base_url = 'http://127.0.0.1:5000'

  44. cls.username = 'admin'

  45. cls.password = '123456'

  46. cls.app = DemoApi(cls.base_url)

  47. def test_login(self):

  48. """

  49. 测试登录

  50. """

  51. response = self.app.login(self.username, self.password)

  52. assert response['code'] == 200

  53. assert response['msg'] == 'success'

  54. def test_info(self):

  55. """

  56. 测试获取详情信息

  57. """

  58. cookies = self.app.get_cookies(self.username, self.password)

  59. response = self.app.info(cookies)

  60. assert response['code'] == 200

  61. assert response['msg'] == 'success'

  62. assert response['data'] == 'info'

OK,在这一个版本中,我们不但在把登录接口的调用封装成了一个实例方法,实现了复用,而且还把host(self.base_url)提取了出来,但问题又来了,登录之后,登录接口的http响应会把session以 cookie的形式set到客户端,之后的接口都会使用此session去请求,还有,就是在接口调用过程中,希望可以把日志打印出来,以便调试或者出错时查看。
好吧,我们再来改一版。

保持cookies&增加log信息

使用requests库里的同一个Session对象(它也会在同一个Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie),即可解决上面的问题,示例代码如下:


  1. #!/usr/bin/python

  2. # coding=utf-8

  3. import unittest

  4. from pprint import pprint

  5. from requests.sessions import Session

  6. try:

  7. from urlparse import urljoin

  8. except ImportError:

  9. from urllib.parse import urljoin

  10. class DemoApi(object):

  11. def __init__(self, base_url):

  12. self.base_url = base_url

  13. # 创建session实例

  14. self.session = Session()

  15. def login(self, username, password):

  16. """

  17. 登录接口

  18. :param username: 用户名

  19. :param password: 密码

  20. """

  21. url = urljoin(self.base_url, 'login')

  22. data = {

  23. 'username': username,

  24. 'password': password

  25. }

  26. response = self.session.post(url, data=data).json()

  27. print('\n*****************************************')

  28. print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)

  29. print(u'\n2、请求头信息:')

  30. pprint(self.session.headers)

  31. print(u'\n3、请求参数:')

  32. pprint(data)

  33. print(u'\n4、响应:')

  34. pprint(response)

  35. return response

  36. def info(self):

  37. """

  38. 详情接口

  39. """

  40. url = urljoin(self.base_url, 'info')

  41. response = self.session.get(url).json()

  42. print('\n*****************************************')

  43. print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)

  44. print(u'\n2、请求头信息:')

  45. pprint(self.session.headers)

  46. print(u'\n3、请求cookies:')

  47. pprint(dict(self.session.cookies))

  48. print(u'\n4、响应:')

  49. pprint(response)

  50. return response

  51. class TestLogin(unittest.TestCase):

  52. @classmethod

  53. def setUpClass(cls):

  54. cls.base_url = 'http://127.0.0.1:5000'

  55. cls.username = 'admin'

  56. cls.password = '123456'

  57. cls.app = DemoApi(cls.base_url)

  58. def test_login(self):

  59. """

  60. 测试登录

  61. """

  62. response = self.app.login(self.username, self.password)

  63. assert response['code'] == 200

  64. assert response['msg'] == 'success'

  65. def test_info(self):

  66. """

  67. 测试获取详情信息

  68. """

  69. self.app.login(self.username, self.password)

  70. response = self.app.info()

  71. assert response['code'] == 200

  72. assert response['msg'] == 'success'

  73. assert response['data'] == 'info'

大功告成,我们把多个相关接口调用封装到一个类中,使用同一个requests Session实例来保持cookies,并且在调用过程中打印出了日志,我们所有目标都实现了,但再看下脚本,又会感觉不太舒服,在每个方法里,都要写一遍print 1、2、3... 要拼url、还要很多细节等等,但其实我们真正需要做的只是拼出关键的参数(url参数、body参数或者传入headers信息),可不可以只需定义必须的信息,然后把其它共性的东西都封装起来呢,统一放到一个地方去管理?

封装重复操作

来,我们再整理一下我们的需求:

  • 首先,不想去重复做拼接url的操作
  • 然后,不想每次都去手工打印日志
  • 不想和requests session打交道
  • 只想定义好参数就直接调用

我们先看一下实现后,脚本可能是什么样:


  1. class DemoApi(object):

  2. def __init__(self, base_url):

  3. self.base_url = base_url

  4. @request(url='login', method='post')

  5. def login(self, username, password):

  6. """

  7. 登录接口

  8. """

  9. data = {

  10. 'username': username,

  11. 'password': password

  12. }

  13. return {'data': data}

  14. @request(url='info', method='get')

  15. def info(self):

  16. """

  17. 详情接口

  18. """

  19. pass

调用登录接口的日志


  1. ******************************************************

  2. 1、接口描述

  3. 登录接口

  4. 2、请求url

  5. http://127.0.0.1:5000/login

  6. 3、请求方法

  7. post

  8. 4、请求headers

  9. {

  10. "Accept": "*/*",

  11. "Accept-Encoding": "gzip, deflate",

  12. "Connection": "keep-alive",

  13. "User-Agent": "python-requests/2.7.0 CPython/2.7.10 Darwin/16.4.0"

  14. }

  15. 5、body参数

  16. {

  17. "password": "123456",

  18. "username": "admin"

  19. }

  20. 6、响应结果

  21. {

  22. "code": 200,

  23. "msg": "success"

  24. }

在这里,我们使用python的装饰器功能,把公共特性封装到装饰器中去实现。现在感觉好多了,没什么多余的东西了,我们可以专注于关键参数的构造,剩下的就是如何去实现这个装饰器了,我们先理一下思路:

  • 获取装饰器参数
  • 获取函数/方法参数
  • 把装饰器和函数定义的参数合并
  • 拼接url
  • 处理requests session,有则使用,无则新生成一个
  • 组装所有参数,发送http请求并打印日志

七、扩展

http接口请求的姿势我们定义好了,我们还可以做些什么呢?

  • [x] 非HTTP协议接口
  • [x] 测试用例编写
  • [x] 配置文件管理
  • [x] 测试数据管理
  • [x] 工具类编写
  • [x] 测试报告生成
  • [x] 持续集成
  • [x] 等等等等

需要做的还是挺多的,要做什么不要做什么,或者先做哪个,我觉得可以根据以下几点去判断:

  • 是否有利于提高团队生产效率
  • 是否有利于提高测试质量
  • 有没有现成的轮子可以用

下面就几项主要的点进行一下说明,限于篇幅,不再展开了

测试报告

这个应该是大家最关心的了,毕竟这是测试工作的产出;
目前python的主流单元测试框均有report插件,因此不建议自己再编写,除非有特殊需求的。

持续集成

持续集成推荐使用Jenkins,运行环境、定时任务、触发运行、邮件发送等一系列功能均可以在Jenkins上实现。

测试用例编写

推荐遵守如下规则:

  • 原子性:每个用例保持独立,彼此不耦合,以降低干扰;
  • 专一性:一个用例应该专注于验证一件事情,而不是做很多事情,一个测试点不要重复验证;
  • 稳定性:绝大多数用例应该是非常稳定的,也就是说不会经常因为除环境以外的因素挂掉,因为如果在一个测试项目中有很多不稳定的用例的话,测试结果就不能很好的反应项目质量;
  • 分类清晰:有相关性的用例应写到一个模块或一个测试类里,这样做即方便维护,又提高了报告的可读性;
测试工具类

这个可以根据项目情况去做,力求简化一些类库的使用,数据库访问、日期时间、序列化与反序列化等数据处理,或者封装一些常用操作,如随机生成订单号等等,以提高脚本编写效率。

测试数据管理

常见的方式有写在代码里、写在配置文件里(xml、yaml、json、.py、excel等)、写在数据库里等,该处没有什么好推荐的,建议根据个人喜好,怎么方便怎么来就可以。


八、pithy测试框架介绍

pithy意为简洁有力的,意在简化自动化接口测试,提高测试效率

目前实现的功能如下:

  • 一键生成测试项目
  • http client封装
  • thrift接口封装
  • 简化配置文件使用
  • 优化JSON、日期等工具使用

编写测试用例推荐使用pytest,pytest提供了很多测试工具以及插件,可以满足大部分测试需求。

安装

  1. pip install pithy-test

  2. pip install pytest

使用

一键生成测试项目


  1. >>> pithy-cli init

  2. 请选择项目类型,输入api或者app: api

  3. 请输入项目名称,如pithy-api-test: pithy-api-test

  4. 开始创建pithy-api-test项目

  5. 开始渲染...

  6. 生成 api/.gitignore [√]

  7. 生成 api/apis/__init__.py [√]

  8. 生成 api/apis/pithy_api.py [√]

  9. 生成 api/cfg.yaml [√]

  10. 生成 api/db/__init__.py [√]

  11. 生成 api/db/pithy_db.py [√]

  12. 生成 api/README.MD [√]

  13. 生成 api/requirements.txt [√]

  14. 生成 api/test_suites/__init__.py [√]

  15. 生成 api/test_suites/test_login.py [√]

  16. 生成 api/utils/__init__.py [√]

  17. 生成成功,请使用编辑器打开该项目

生成项目树


  1. >>> tree pithy-api-test

  2. pithy-api-test

  3. ├── README.MD

  4. ├── apis

  5. │ ├── __init__.py

  6. │ └── pithy_api.py

  7. ├── cfg.yaml

  8. ├── db

  9. │ ├── __init__.py

  10. │ └── pithy_db.py

  11. ├── requirements.txt

  12. ├── test_suites

  13. │ ├── __init__.py

  14. │ └── test_login.py

  15. └── utils

  16. └── __init__.py

  17. 4 directories, 10 files

调用HTTP登录接口示例


  1. from pithy import request

  2. @request(url='http://httpbin.org/post', method='post')

  3. def post(self, key1='value1'):

  4. """

  5. post method

  6. """

  7. data = {

  8. 'key1': key1

  9. }

  10. return dict(data=data)

  11. # 使用

  12. response = post('test').to_json() # 解析json字符,输出为字典

  13. response = post('test').json # 解析json字符,输出为字典

  14. response = post('test').to_content() # 输出为字符串

  15. response = post('test').content # 输出为字符串

  16. response = post('test').get_cookie() # 输出cookie对象

  17. response = post('test').cookie # 输出cookie对象

  18. # 结果取值, 假设此处response = {'a': 1, 'b': { 'c': [1, 2, 3, 4]}}

  19. response = post('13111111111', '123abc').json

  20. print response.b.c # 通过点号取值,结果为[1, 2, 3, 4]

  21. print response('$.a') # 通过object path取值,结果为1

  22. for i in response('$..c[@>3]'): # 通过object path取值,结果为选中c字典里大于3的元素

  23. print i

优化JSON、字典使用


  1. # 1、操作JSON的KEY

  2. from pithy import JSONProcessor

  3. dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}

  4. json_data = json.dumps(dict_data)

  5. result = JSONProcessor(json_data)

  6. print result.a # 结果:1

  7. print result.b.a # 结果:[1, 2, 3, 4]

  8. # 2、操作字典的KEY

  9. dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}

  10. result = JSONProcessor(dict_data)

  11. print result.a # 1

  12. print result.b.a # [1, 2, 3, 4]

  13. # 3、object path取值

  14. raw_dict = {

  15. 'key1':{

  16. 'key2':{

  17. 'key3': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

  18. }

  19. }

  20. }

  21. jp = JSONProcessor(raw_dict)

  22. for i in jp('$..key3[@>3]'):

  23. print i

  24. # 4、其它用法

  25. dict_1 = {'a': 'a'}

  26. json_1 = '{"b": "b"}'

  27. jp = JSONProcessor(dict_1, json_1, c='c')

  28. print(jp)

九、总结

在本文中,我们以提高脚本开发效率为前提,一步一步打造了一个简易的测试框架,但因水平所限,并未涉及测试数据初始化清理、测试中如何MOCK等话题,前路依然任重而道远,希望给大家一个启发,不足之处还望多多指点,非常感谢

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