认识达内从这里开始

广州软件测试培训小编从一个简单的登录接口测试入手，广州达内软件测试培训编者谈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。

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。

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。

环境准备：确保本机已安装python2.7以上版本，然后安装如下库：

pip install flask

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。

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

#!/usr/bin/python

# coding=utf-8

from flask import Flask, request, session, jsonify

USERNAME = 'admin'

PASSWORD = '123456'

app = Flask(__name__)

app.secret_key = 'pithy'

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

def login():

error = None

if request.method == 'POST':

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

error = 'Invalid username'

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

error = 'Invalid password'

else:

session['logged_in'] = True

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

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

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

def info():

if not session.get('logged_in'):

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

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

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

最后执行如下命令：

python demo.py

响应如下：

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

* Restarting with stat

大家可以看到服务已经起来了。

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|

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

#!/usr/bin/python

# coding=utf-8

import requests

import unittest

class TestLogin(unittest.TestCase):

@classmethod

def setUpClass(cls):

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

#_url = 'http://127.0.0.1:5000/info'

cls.username = 'admin'

cls.password = '123456'

def test_login(self):

"""

测试登录

"""

data = {

'username': self.username,

'password': self.password

}

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

assert response['code'] == 200

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

def test_info(self):

"""

测试info接口

"""

data = {

'username': self.username,

'password': self.password

}

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

session = response_cookies.get('session')

assert session

info_cookies = {

'session': session

}

response = requests.get(#_url, cookies=info_cookies).json()

assert response['code'] == 200

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

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

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：

#!/usr/bin/python

# coding=utf-8

import requests

import unittest

try:

from urlparse import urljoin

except ImportError:

from urllib.parse import urljoin

class DemoApi(object):

def __init__(self, base_url):

self.base_url = base_url

def login(self, username, password):

"""

登录接口

:param username:用户名

:param password:密码

"""

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

data = {

'username': username,

'password': password

}

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

def get_cookies(self, username, password):

"""

获取登录cookies

"""

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

data = {

'username': username,

'password': password

}

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

def info(self, cookies):

"""

详情接口

"""

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

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

class TestLogin(unittest.TestCase):

@classmethod

def setUpClass(cls):

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

cls.username = 'admin'

cls.password = '123456'

cls.app = DemoApi(cls.base_url)

def test_login(self):

"""

测试登录

"""

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

assert response['code'] == 200

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

def test_info(self):

"""

测试获取详情信息

"""

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

response = #(cookies)

assert response['code'] == 200

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

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：

#!/usr/bin/python

# coding=utf-8

import unittest

from pprint import pprint

from requests.sessions import Session

try:

from urlparse import urljoin

except ImportError:

from urllib.parse import urljoin

class DemoApi(object):

def __init__(self, base_url):

self.base_url = base_url

#创建session实例

self.session = Session()

def login(self, username, password):

"""

登录接口

:param username:用户名

:param password:密码

"""

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

data = {

'username': username,

'password': password

}

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

print('\n*****************************************')

print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)

print(u'\n2、请求头信息:')

pprint(self.session.headers)

print(u'\n3、请求参数:')

pprint(data)

print(u'\n4、响应:')

pprint(response)

return response

def info(self):

"""

详情接口

"""

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

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

print('\n*****************************************')

print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)

print(u'\n2、请求头信息:')

pprint(self.session.headers)

print(u'\n3、请求cookies:')

pprint(dict(self.session.cookies))

print(u'\n4、响应:')

pprint(response)

return response

class TestLogin(unittest.TestCase):

@classmethod

def setUpClass(cls):

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

cls.username = 'admin'

cls.password = '123456'

cls.app = DemoApi(cls.base_url)

def test_login(self):

"""

测试登录

"""

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

assert response['code'] == 200

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

def test_info(self):

"""

测试获取详情信息

"""

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

response = #()

assert response['code'] == 200

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

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:

class DemoApi(object):

def __init__(self, base_url):

self.base_url = base_url

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

def login(self, username, password):

"""

登录接口

"""

data = {

'username': username,

'password': password

}

return {'data': data}

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

def info(self):

"""

详情接口

"""

pass

调用登录接口的日志：

******************************************************

1、接口描述

登录接口

2、请求url

http://127.0.0.1:5000/login

3、请求方法

post

4、请求headers

{

"Accept": "*/*",

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

"Connection": "keep-alive",

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

}

5、body参数

{

"password": "123456",

"username": "admin"

}

6、响应结果

{

"code": 200,

"msg": "success"

}

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

因篇幅限制，源码不再列出，有兴趣的同学可以查看已经实现的源代码。

源代码查看地址：https://github.com/yuyu1987/pithy-test/blob/master/pithy/api.py

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。

pytest：推荐使用pytest-html和allure pytest。

unittest：推荐使用HTMLTestRunner。

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。

项目地址：点击查看

帮助文档：点击查看

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

pip install pithy-test

pip install pytest

使用

一键生成测试项目

>>> pithy-cli init

请选择项目类型,输入api或者app: api

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

开始创建pithy-api-test项目

开始渲染...

生成api/.gitignore [√]

生成api/apis/__init__.py [√]

生成api/apis/pithy_api.py [√]

生成api/cfg.yaml [√]

生成api/db/__init__.py [√]

生成api/db/pithy_db.py [√]

生成api/README.MD [√]

生成api/requirements.txt [√]

生成api/test_suites/__init__.py [√]

生成api/test_suites/test_login.py [√]

生成api/utils/__init__.py [√]

生成成功,请使用编辑器打开该项目

生成项目树：

>>> tree pithy-api-test

pithy-api-test

├── README.MD

├── apis

│ ├── __init__.py

│ └── pithy_api.py

├── cfg.yaml

├── db

│ ├── __init__.py

│ └── pithy_db.py

├── requirements.txt

├── test_suites

│ ├── __init__.py

│ └── test_login.py

└── utils

└── __init__.py

4 directories, 10 files

调用HTTP登录接口示例

from pithy import request

@request(url='#/post', method='post')

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

"""

post method

"""

data = {

'key1': key1

}

return dict(data=data)

#使用

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

print i

优化JSON、字典使用

# 1、操作JSON的KEY

from pithy import JSONProcessor

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

json_data = json.dumps(dict_data)

result = JSONProcessor(json_data)

print result.a #结果：1

print result.b.a #结果：[1, 2, 3, 4]

# 2、操作字典的KEY

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

result = JSONProcessor(dict_data)

print result.a # 1

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

# 3、object path取值

raw_dict = {

'key1':{

'key2':{

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

}

}

}

jp = JSONProcessor(raw_dict)

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

print i

# 4、其它用法

dict_1 = {'a': 'a'}

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

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

print(jp)