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這篇文章將為大家詳細講解有關Python如何實現http接口自動化測試，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
接口測試常用的工具有fiddler，postman，jmeter等，使用這些工具測試時，需要了解常用的接口類型和區別，比如我用到的post和get請求，表面上看get用于獲取數據post用于修改數據，兩者傳遞參數的方式也有不一樣，get是直接在url里通過?來連接參數，而post則是把數據放在HTTP的包體內(request body)，兩者的本質就是TCP鏈接，并無差別，但是由于HTTP的規定和瀏覽器/服務器的限制，導致他們在應用過程中體現出一些不同。具體的可以參考此博文，講解的比較通俗易懂。這些在工具中可以直接選擇，python需要借助requests包。
確定好接口類型后，需要做的就是準備測試數據和設計測試用例了，測試用例比如說可以判斷返回狀態響應碼，或者對返回數據進行判別等，具體可以參考postman中的echo.collections，對于python可以用unittest來組織測試用例和添加斷言進行判斷。而對于測試數據的準備，需要做到數據和業務盡量分離，即將測試數據參數化，在工具中可以通過添加變量的形式實現，對于python設計到的有關包有xlrd，json，如果需要連接數據庫還需要mysql。
測試完成后生產報告或者發送郵件，也可以使用HTMLTestRunner和smtplib等。
我也從這三大方面進行總結：
1. 接口方法實現和封裝
requests庫可以很好的幫助我們實現HTTP請求，API參考文檔，這里我創建了runmethod.py，里面包含RunMethod類：
這里需要注意就是python默認參數和可選參數要放在必選參數后面，對于相應數據使用json格式進行返回。參數verify=false表示忽略對 SSL 證書的驗證。
2.組織測試和生成報告
使用unittest來組織測試、添加測試用例和斷言，測試報告可以下載HTMLTestRunner.py并放在python安裝路徑lib下即可，代碼如下：
#coding:utf-8
import unittest
import json
import HTMLTestRunner
from mock import mock
#from demo import RunMain
from runmethod import RunMethod
from mock_demo import mock_test
import os
class TestMethod(unittest.TestCase):
def setUp(self):
#self.run=RunMain()
self.run = RunMethod()
def test_01(self):
url = 'http://coding.imooc.com/api/cate'
data = {
'timestamp':'1507034803124',
'uid':'5249191',
'uuid':'5ae7d1a22c82fb89c78f603420870ad7',
'secrect':'078474b41dd37ddd5efeb04aa591ec12',
'token':'7d6f14f21ec96d755de41e6c076758dd',
'cid':'0',
'errorCode':1001
}
#self.run.run_main = mock.Mock(return_value=data)
res = mock_test(self.run.run_main,data,url,"POST",data)
#res = self.run.run_main(url,'POST',data)
print(res)
self.assertEqual(res['errorCode'],1001,"測試失敗")
@unittest.skip('test_02')
def test_02(self):
url = 'http://coding.imooc.com/api/cate'
data = {
'timestamp':'1507034803124',
'uid':'5249191',
'uuid':'5ae7d1a22c82fb89c78f603420870ad7',
'secrect':'078474b41dd37ddd5efeb04aa591ec12',
'token':'7d6f14f21ec96d755de41e6c076758dd',
'cid':'0'
}
res = self.run.run_main(url,'GET',data)
self.assertEqual(res['errorCode'],1006,"測試失敗")
def test_03(self):
url = 'http://coding.imooc.com/api/cate'
data = {
'timestamp':'1507034803124',
'uid':'5249191',
'uuid':'5ae7d1a22c82fb89c78f603420870ad7',
'secrect':'078474b41dd37ddd5efeb04aa591ec12',
'token':'7d6f14f21ec96d755de41e6c076758dd',
'cid':'0',
'status':11
}
res = mock_test(self.run.run_main,data,url,'GET',data)
print(res)
self.assertGreater(res['status'],10,'測試通過')
if __name__ == '__main__':
filepath = os.getcwd()+'\\report.html'
fp = open(filepath,'wb+')
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(TestMethod('test_01'))
suite.addTest(TestMethod('test_02'))
suite.addTest(TestMethod('test_03'))
runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=fp,title='this is demo test')
runner.run(suite)
#unittest.main()這里setUp()方法用來在測試之前執行，同樣的有tearDown()方法，測試case以test開頭進行編寫，然后使用TestSuit類生成測試套件，將case添加進去，運行run suite即可。當測試用例較多時，可以生成多個測試類別，然后使用TestLoader().LoadTestsFromTestCase(測試類)生成測試用例，再加入testsuite執行。
在這里，我使用了學習到的mock方法，mock即模擬數據，當我們無法實際執行獲得數據時可以使用mock方法，模擬生成我們需要判別的數據，這里mock_test方法同樣進行了封裝：
#coding:utf-8 from mock import mock def mock_test(mock_method,request_data,url,method,response_data): mock_method = mock.Mock(return_value=response_data) res = mock_method(url,method,request_data) return res
這里模擬的是self.run.run_main()方法，將這個方法的返回值設為response_data,而最終我們要判斷的是返回值res,可以結合test_02對比，
res = self.run.run_main(url,'GET',data)
所以又需要傳入參數url,method,request_data,最后返回相應數據即可，
res = mock_test(self.run.run_main,data,url,'GET',data)
這里我假設返回的數據為data,隨意添加了幾個判斷條件errorCode==1001和status>10作為判斷依據。最后生成報告如下：
3 測試數據處理
這一部分主要包括設計測試數據，數據提取和參數化，以及解決數據依賴。這里還是以慕課網上學習的例子為例，主要依據測試目的和使用流程來設計，如下圖：
這里首先涉及到的就是對Excel表格的操作，導入相關庫import xlrd,先對如上表的測試用例進行配置文件編寫：
class global_var: Id = '0' request_name = '1' url = '2' run = '3' request_way = '4' header = '5' case_depend = '6' data_depend = '7' field_depend = '8' data = '9' expect = '10' result = '11'
再定義返回該列的函數，例如獲取caseId和URL：
def get_id(): return global_var.Id def get_url(): return global_var.url
3.1操作Excel文件
然后我們再編寫操作Excel的模塊，主要包含了對Excel表格的操作，獲取表單、行、列、單元格內容等。
import xlrd from xlutils.copy import copy class OperationExcel: def __init__(self,file_name=None,sheet_id=None): if file_name: self.file_name = file_name self.sheet_id = sheet_id else: self.file_name = '/dataconfig/case1.xls' self.sheet_id = 0 self.data = self.get_data() #獲取sheets的內容 def get_data(self): data = xlrd.open_workbook(self.file_name) tables = data.sheets()[self.sheet_id] return tables #獲取單元格的行數 def get_lines(self): tables = self.data return tables.nrows #獲取某一個單元格的內容 def get_cell_value(self,row,col): return self.data.cell_value(row,col) #寫入數據 def write_value(self,row,col,value): '''寫入excel數據row,col,value''' read_data = xlrd.open_workbook(self.file_name) write_data = copy(read_data) sheet_data = write_data.get_sheet(0) sheet_data.write(row,col,value) write_data.save(self.file_name)
其中寫數據用于將運行結果寫入Excel文件，先用copy復制整個文件，通過get_sheet()獲取的sheet有write()方法。
3.2操作json文件
對于請求數據，我是根據關鍵字從json文件里取出字段，所以還需要json格式的數據文件，如下。對應請求數據中的各個關鍵字：
所以還需要編寫對應操作json文件的模塊：
import json class OperetionJson: def __init__(self,file_path=None): if file_path == None: self.file_path = '/dataconfig/user.json' else: self.file_path = file_path self.data = self.read_data() #讀取json文件 def read_data(self): with open(self.file_path) as fp: data = json.load(fp) return data #根據關鍵字獲取數據 def get_data(self,id): print(type(self.data)) return self.data[id]
讀寫操作使用的是json.load(),json.dump() 傳入的是文件句柄。
3.3 獲得測試數據
在定義好Excel和json操作模塊后，我們將其應用于我們的測試表單，定義一個獲取數據模塊：
from util.operation_excel import OperationExcel import data.data_config from util.operation_json import OperetionJson class GetData: def __init__(self): self.opera_excel = OperationExcel() #去獲取excel行數,就是我們的case個數 def get_case_lines(self): return self.opera_excel.get_lines() #獲取是否執行 def get_is_run(self,row): flag = None col = int(data_config.get_run()) run_model = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) if run_model == 'yes': flag = True else: flag = False return flag #是否攜帶header def is_header(self,row): col = int(data_config.get_header()) header = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) if header != '': return header else: return None #獲取請求方式 def get_request_method(self,row): col = int(data_config.get_run_way()) request_method = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) return request_method #獲取url def get_request_url(self,row): col = int(data_config.get_url()) url = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) return url #獲取請求數據 def get_request_data(self,row): col = int(data_config.get_data()) data = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) if data == '': return None return data #通過獲取關鍵字拿到data數據 def get_data_for_json(self,row): opera_json = OperetionJson() request_data = opera_json.get_data(self.get_request_data(row)) return request_data #獲取預期結果 def get_expcet_data(self,row): col = int(data_config.get_expect()) expect = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) if expect == '': return None return expect def write_result(self,row,value): col = int(data_config.get_result()) self.opera_excel.write_value(row,col,value)
該模塊將Excel操作類實例化后用于操作測試表單，分別獲得測試運行所需的各種條件。
3.4 判斷條件
這里判斷一個case是否通過，是將實際結果和預期結果進行對比，比如，狀態碼status是不是200，或者在返回數據中查看是否含有某一字段：
import json
import operator as op
class CommonUtil:
def is_contain(self, str_one,str_two):
'''
判斷一個字符串是否再另外一個字符串中
str_one:查找的字符串
str_two：被查找的字符串
'''
flag = None
#先將返回的res進行格式轉換，unicode轉成string類型
if isinstance(str_one,unicode):
str_one = str_one.encode('unicode-escape').decode('string_escape')
return op.eq(str_one,str_two)
if str_one in str_two:
flag = True
else:
flag = False
return flag
def is_equal_dict(self,dict_one,dict_two):
'''判斷兩個字典是否相等'''
if isinstance(dict_one,str):
dict_one = json.loads(dict_one)
if isinstance(dict_two,str):
dict_two = json.loads(dict_two)
return op.eq(dict_one,dict_two)所以我們獲得expec數據和相應數據，再調用這個類別的is_contain() 方法就能判斷。
3.5 數據依賴問題
當我們要執行的某個case的相應數據依賴于前面某個case的返回數據時，我們需要對相應數據進行更新，比如case12的相應數據request_data[數據依賴字段]的值應該更新于case11的返回數據response_data[依賴的返回字段] 。那么我們就需要先執行case11拿到返回數據，再寫入case12的相應數據，首先對操作Excel的模塊進行更新加入：
#獲取某一列的內容 def get_cols_data(self,col_id=None): if col_id != None: cols = self.data.col_values(col_id) else: cols = self.data.col_values(0) return cols #根據對應的caseid找到對應的行號 def get_row_num(self,case_id): num = 0 cols_data = self.get_cols_data() for col_data in cols_data: if case_id in col_data: return num num = num+1 #根據行號，找到該行的內容 def get_row_values(self,row): tables = self.data row_data = tables.row_values(row) return row_data #根據對應的caseid 找到對應行的內容 def get_rows_data(self,case_id): row_num = self.get_row_num(case_id) rows_data = self.get_row_values(row_num) return rows_data
即我們通過依賴的caseId找到對應的行號，拿到整行的內容。我們默認拿到列0的內容（即caseId）循環整列找到依賴的caseId在第幾行，然后返回整行數據，即實現方法get_rows_data(case_id) 。然后再去執行和更新，我們編寫一個專門處理依賴數據的模塊，同時，為了獲取依賴數據，還需要對獲取數據模塊進行更新如下：
#獲取依賴數據的key def get_depend_key(self,row): col = int(data_config.get_data_depend()) depent_key = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) if depent_key == "": return None else: return depent_key #判斷是否有case依賴 def is_depend(self,row): col = int(data_config.get_case_depend()) depend_case_id = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) if depend_case_id == "": return None else: return depend_case_id #獲取數據依賴字段 def get_depend_field(self,row): col = int(data_config.get_field_depend()) data = self.opera_excel.get_cell_value(row,col) if data == "": return None else: return data
將方法應用于專門處理依賴數據的模塊：
from util.operation_excel import OperationExcel from base.runmethod import RunMethod from data.get_data import GetData from jsonpath_rw import jsonpath,parse class DependdentData: def __init__(self,case_id): self.case_id = case_id self.opera_excel = OperationExcel() self.data = GetData() #通過case_id去獲取該case_id的整行數據 def get_case_line_data(self): rows_data = self.opera_excel.get_rows_data(self.case_id) return rows_data #執行依賴測試，獲取結果 def run_dependent(self): run_method = RunMethod() row_num = self.opera_excel.get_row_num(self.case_id) request_data = self.data.get_data_for_json(row_num) #header = self.data.is_header(row_num) method = self.data.get_request_method(row_num) url = self.data.get_request_url(row_num) res = run_method.run_main(method,url,request_data) return json.loads(res)#返回數據是字符串需要轉成json格式方便后續查詢 #根據依賴的key去獲取執行依賴測試case的響應,然后返回 def get_data_for_key(self,row): depend_data = self.data.get_depend_key(row) response_data = self.run_dependent() json_exe = parse(depend_data) madle = json_exe.find(response_data) return [math.value for math in madle][0]
其中jsonpath用于找到多層級數據，類似于xpath，即通過依賴字段表示的層級關系在返回數據中找到對應的值，最后再執行該case時把數據更新。
3.6 主流程
把上述所有模塊導入，編寫主流程模塊：
from util.operation_excel import OperationExcel from base.runmethod import RunMethod from data.get_data import GetData from jsonpath_rw import jsonpath,parse class DependdentData: def __init__(self,case_id): self.case_id = case_id self.opera_excel = OperationExcel() self.data = GetData() #通過case_id去獲取該case_id的整行數據 def get_case_line_data(self): rows_data = self.opera_excel.get_rows_data(self.case_id) return rows_data #執行依賴測試，獲取結果 def run_dependent(self): run_method = RunMethod() row_num = self.opera_excel.get_row_num(self.case_id) request_data = self.data.get_data_for_json(row_num) #header = self.data.is_header(row_num) method = self.data.get_request_method(row_num) url = self.data.get_request_url(row_num) res = run_method.run_main(method,url,request_data) return json.loads(res)#返回數據是字符串需要轉成json格式方便后續查詢 #根據依賴的key去獲取執行依賴測試case的響應,然后返回 def get_data_for_key(self,row): depend_data = self.data.get_depend_key(row) response_data = self.run_dependent() json_exe = parse(depend_data) madle = json_exe.find(response_data) return [math.value for math in madle][0]
這樣我們就完成了測試執行，并對結果進行了統計，同時解決了數據依賴問題。
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