【接口测试】代码篇Python+Requests+UnitTest_python接口测试

本文大纲截图：

一、接口测试概念【看到最后有...】

1、概念介绍

接口测试：是对系统或组件之间的接口进行测试，主要是校验数据的交换、传递和控制管理过程，以及相互逻辑依赖关系。

自动化测试：是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。

接口自动化测试：是让程序或工具代替人工自动的完成对接口进行测试的一种过程。

2、接口测试与UI测试对比

1、接口测试先执行还是UI功能先执行，为什么？

• 接口测试先执行

• 原因：

• 1）UI功能测试必须依赖前台和后台开发完成且联调完成。

• 2）接口测试后端开发一个就可以测试一个。

2、接口测试与UI功能测试哪个更安全更高效？为什么？

• 接口测试

• 原因：

• 1）接口测试是对请求及响应进行验证，如果出现问题，修改的也是后端，从而后端更安全。

• 2）接口测试用例和执行要比UI要容易的多。

3、测试用例的设计

接口测试用例：依赖、正向、必测(状态码描述)、逆向

UI功能测试用例：

• 布局：

  • 1）布局颜色图标等是否与原型图一致

  • 2）图片及文字准确无误

• 功能：

  • 正向：规则、测试点提取方法进行覆盖规则（等价类、边界值、判定表、场景法、......）

  • 逆向：等价类、边界值、判定表、场景法......

• 非功能：易用性、兼容性、可靠性（稳定性测试、压力测试）效率（性能测试）、安全性

3、接口测试实现方式

使用接口工具来实现：JMeter、Postman等

通过编写代码来实现：Python + Request + MySQL

接口测试工具的不足：

• 1）测试数据不好控制：CSV、参数化、变量方式，测试数据都是对单个数据进行解析，无法直接读取json格式，而接口与接口之间的数据传递基本都是通过json格式；无法直接存储或读取json格式。

• 2）不方便测试加密接口：开发把加密程序写成jar包导入JMeter里面，然后再用jar包工具去进行转换加密操作，过程比较繁琐。

• 3）扩展能力不足：如果接口与接口之间依赖关系比较繁琐，在JMeter中间用判断组件循环组件控制也比较繁琐；繁琐的业务依赖关系。

二、代码自动化基础

1、Requests库介绍

介绍： Requests库是用Python编写的，基于urllib，采用Apache2 Licensed开源协议的HTTP库；相比urllib库，Requests库更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足HTTP测试需求。

安装： pip3 install requests

验证： pip3 show requests 或者直接进行导包操作

1.1 发送请求:

常见的HTTP请求方式：GET、POST、PUT、DELETE、HEAD、OPTIONS。使用requests发送网络请求非常简单，只需要调用HTTP请求类型所对应的方法即可。

GET方法：

• 作用：获取资源（查询）

• 请求不含参数：

  • 导包 import requests

  • 调用get方法 requests.get(url)

• 示例：

import requests
response = requests.get("http://www.baidu.com")
# 请求方法的返回值response为Response对象，可以从这个对象中获取需要的响应信息
# 获取请求URL
response.url
# 获取响应状态码
response.status_code
# 以文本形式显示响应内容
response.text

• 请求含参数：

  • 导包 import requests

  • 调用get方法 requests.get(url,params)

  • 带参数的url：

http://www.baidu.com?id=1001
http://www.baidu.com?id=1001,1002
http://www.baidu.com?id=1001&kw=北京

• 参数：params

方式1：params={"id":1001}
方式2：params={"id":"1001,1002"}
方式3：params={"id":1001,"kw":"北京"}

• 示例：

# 导包
import requests
请求url
url = "http://www.baidu.com"
请求参数
params={"id":1001,"kw":"北京"}
发送带参请求
r = requests.get(url, params = params)
打印请求url
print("请求url：", r.url)

• 响应

  • 获取URL：r.url

  • 获取响应状态码：r.status_code

  • 获取响应信息：r.text

POST方法：

• 作用：新增资源

  • 导包 import requests

  • 调用post方法：requests.post(url,json,headers)

• 参数：

  • url：新增接口url地址

  • json：新增请求报文

  • headers：请求信息头部

• 响应：

  • 响应状态 r.status_code

  • 响应信息 r.json()，以json文本形式响应内容

• 示例：response = requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

  • url：请求的URL

  • data：可选，要发送到请求体中的字典、元组、字节或文件对象

  • json：可选，要发送到请求体中的JSON数据

  • **kwargs：其他参数，如 headers、cookies 等

  • 返回：requests.Response

• 代码示例：

# 导包
import requests
# 请求url
url = "http://www.baidu.com"
# 请求头
headers = {"Content-Type":"application/json"}
# 请求json
data = {
    "data": [{
        "dep_id": "T01",
        "dep_name": "Test01学院",
        "master_name": "Test-Master",
        "slogan": "Here is Slogan"
    }]
}
# 调用post方法
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
# 打印响应状态
print("响应状态为：", response.status_code)
# 打印以json形式打印响应信息（以json文本形式响应内容）
print("响应信息为：", response.json())

扩展1: data与json的区别

• data：字典对象

• json：json字符串

• 在python中字典对象和json字符串长得一样，但后台格式是有区别的

• 将字典对象转为json字符串

  • 导入json

  • json.dumps(字典对象)

• 代码示例：

# 1.导包
import requests
import json
 
# 2.调用post
# 请求url
url = "http://127.0.0.1:8000/api/departments/"
# 请求headers
headers = {"Content-Type": "application/json"}
# 请求json
data = {
    "data": [{
        "dep_id": "T01",
        "dep_name": "Test01学院",
        "master_name": "Test-Master",
        "slogan": "Here is Slogan"
    }]
}
 
# 使用json方式来新增学院 -->成功
# r = requests.post(url, json=data, headers=headers)
 
# 使用data方式来新增学院 -->失败
# 注意：对于python字典和json虽然长得一样，但是数据序列化格式还是有一定区别
# r = requests.post(url, data=data, headers=headers)
 
# 将字典对象转为json字符串
r = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
 
# 3.获取响应对象
print(r.json())
# 4.获取响应状态码
print(r.status_code)

扩展2： 响应数据json()和text区别

• json()：返回类型为字典，可以通过键名来获取响应的值

• text：返回类型为字符串，无法通过键名来获取响应的值

• 提示：共同点长得都像字典

PUT方法：

• 作用：更新资源

  • 导包 import requests

  • 调用put方法 requests.put(url,json,headers)

• 参数：参考post方法参数

• 响应：

  • r.json()

  • r.status_code()

DELETE方法：

• 作用：删除资源

  • 导包 import requests

  • 调用方法 requests.delete(url)

• 响应：响应状态码 r.status_code，204

1.2 传递参数

如果需要在URL的查询字符串中传递数据，可以使用Requests提供了params参数来定义，其传递的参数可以是字符串或字典。

• 示例1：

parameter = {
            "key1":"value1",
            "key2":"value2"
            }
response2 = requests.get("http://httpbin.org/get",params = parameter)
print(response2.url)
# http://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value2

• 示例2：将一个列表作为值传入

parameter = {
            "key1":"value1",
            "key2":["value21","value22"]
}
response3 = requests.get("http://httpbin.org/get",params = parameter)
print(response3.url)
# http://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value21&key2=value22

• 示例3：字典里值为None的键都不会被添加到URL的查询字符串里

parameter = {
            "key1":"value",
            "key2":None
}
response4 = requests.get("http://httpbin.org/get",params = parameter)
print(response4.url)
#http://httpbin.org/get?key1=value

1.3 响应内容

请求方法的返回值response为Response对象，我们可以从这个对象中获取所有我们想要的响应信息。

常用的响应对象方法： r = response

• r.status_code：获取响应状态码

  • 查询为 200

  • 新增 201

  • 更新 200 或 201

  • 删除为 204

• r.url：获取请求url地址

• r.encoding：查看响应头部字符编码，查看默认请求编码格式以及设置响应编码格式

  • 获取响应编码：r.encoding

  • 设置响应编码：r.encoding = "utf-8"

• r.headers：获取服务器响应信息头，headers信息比较重要；项目工作中一般服务器返回的token/session相关信息都在headers中

• r.cookies：获取cookie信息和cookie值；获取响应cookie信息的返回类型为字典，cookie信息由服务器产生。

  • r.cookies['键名']

  • 如：r.cookies['BDUSS']

  • cookie信息还可以作为请求用：在请求方法后面跟上cookies的值

• r.content：以字节码形式解析响应内容，如：读取 图片、视频、多媒体的形式等文件；Python中打开并读取文件，用的'rb'格式以字节码的形式读取文件

  • 如：将图片写入当前目录baidu.png

with open("./baidu.png", "wb") as f:
    f.write(r.content)

• r.text：以文本形式解析响应内容，如GET方法请求的响应内容

• r.json()：以json字符串形式解析响应内容

代码示例1： r.encoding、r.text、r.headers

"""
    目标：响应对象常用方法
        1、encoding
            1）获取请求编码
            2）设置响应编码
        2、headers
            1）获取响应信息头信息
    案例：http://www.baidu.com
"""
# 1.导包
import requests
 
# 2.调用get方法
# 请求url
url = "http://www.baidu.com"
r = requests.get(url)
 
# 3.查看默认请求编码 ISO-8859-1
print(r.encoding)
 
# 3-1 设置响应编码
r.encoding = "utf-8"
 
# 4.查看响应内容 text形式
print(r.text)
 
# 5.查看响应信息头
# 注意：headers信息比较重要（项目工作中一般服务器返回的token\session相关信息都在headers中）
print(r.headers)

代码示例2： r.cookies、r.content

"""
    目标：响应对象常用方法
        1、cookies
            1）获取响应cookies信息
        2、content
            1）以字节码形式获取形影信息（图片、视频...多媒体格式）
    案例：
        cookies：http://www.baidu.com
        content：http://www.baidu.com/img/bd_logo1.png?where=super
"""
# 导包
import requests
 
# 调用get方法
# 请求url
url = "http://www.baidu.com"
r = requests.get(url)
# 获取响应cookies 返回字典对象
print("cookies信息为：", r.cookies)
# 通过键名获取响应的cookies值
print("cookies信息为：", r.cookies['BDORZ'])
 
url_img = "http://www.baidu.com/img/bd_logo1.png?where=super"
r = requests.get(url_img)
 
# 以text文本形式解析图片 -->乱码
print(r.text)
 
# 以字节码形式解析图片 -->字节流
print(r.content)
 
# 将图片写入当前目录 baidu.png
with open("baidu.png", "wb") as f:
    f.write(r.content)

1.4 Session

在requests里，session对象是一个非常常用的对象，这个对象代表一次用户会话：从客户端浏览器连接服务器开始，到客户端浏览器与服务器断开。 会话能让我们在跨请求时保持某些参数，如在同一个session实例发出的所有请求之间保持cookie。

什么是session对象： 一次会话（从客户端和服务器创建请求连接开始，到客户端和服务器断开连接结束）

为什么使用session对象： session可以自动保持服务器产生的cookies信息，并且自动在下一条请求时附加。

创建session对象： session = requests.Session()。得到session对象后，就可以调用该对象中的方法来发送请求。

应用：

# 导包
import requests
# 获取session对象
session = requests.session()
# 通过 session对象.请求方法
# 说明：通过session对象.方法，无论通过session对象调用哪个方法，返回结果都是response对象
session.get()
session.post()
session.put()
session.delete()

示例：

# 导包
import requests
# 获取session对象
session = requests.session()
# 请求验证码，让session对象记录cookies信息
url_verify = "http://192.168.176.128/index.php?m=Home&c=User&a=verify"
session.get(url_verify)
 
# 请求登录
url_login = "http://192.168.176.128/index.php?m=Home&c=User&a=do_login"
data = {"username": "13800001111",
        "password": "123456",
        "verify_code": 8888}
r = session.post(url=url_login, data=data)
# 查看登录是否成功
print(r.json())
 
# 查询我的订单
url_order = "http://192.168.176.128/index.php/Home/Order/order_list.html"
r = session.get(url_order)
print(r.text)

1.5 Cookie

获取Cookie：

import requests
 
response = requests.get("http://www.baidu.com")
print(response.cookies)
 
for key,value in response.cookies.items():
    print(key+"="+value)

使用 cookies 参数发送的cookies到服务器：

import requests
 
url = 'http://httpbin.org/cookies'
cookies = dict(cookies_are='working')
response = requests.get(url, cookies=cookies)
print(response.text)

2、UnitTest+Requests

示例代码：

# 导包
import unittest
import requests
 
 
# 新建测试类，继承unittest.TestCase
class TestLogin(unittesst.TestCase):
 
    # setUp：以test开头的方法执行之前，首先会被执行
    def setUp(self):
        # 获取session对象
        self.session = requests.session()
        # 登录url
        self.url_login = "http://192.168.176.128/index.php?m=Home&c=User&a=do_login"
        # 验证码url
        self.url_verify = "http://192.168.176.128/index.php?m=Home&c=User&a=verify"
 
    # tearDown：以test开头的方法执行之后，会被执行
    def tearDown(self):
        # 关闭session
        self.session.close()
 
    # 测试用例方法1：登录成功
    def test_login_success(self):
        # 请求验证码 -->获取cookies
        self.session.get(self.url_verify)
        # 请求登录
        data = {"username": "13800001111",
                "password": "123456",
                "verify_code": 8888}
        r = self.session.post(self.url_login, data=data)
        try:
            # 断言
            self.assertEqual("登录成功", r.json()['msg'])
        except AssertionError as e:
            print(e)
 
    # 测试用例方法2：登录失败，账号不存在
    def test_username_not_exist(self):
        # 请求验证码 -->获取cookies
        self.session.get(self.url_verify)
        # 请求登录
        data = {"username": "138000011116",
                "password": "123456",
                "verify_code": 8888}
        r = self.session.post(self.url_login, data=data)
        try:
            # 断言
            self.assertEqual("账号不存在！", r.json()['msg'])
        except AssertionError as e:
            print(e)
 
    # 测试用例方法3：登录失败，密码错误
    def test_password_error(self):
        # 请求验证码 -->获取cookies
        self.session.get(self.url_verify)
        # 请求登录
        data = {"username": "13800001111",
                "password": "123456789",
                "verify_code": 8888}
        r = self.session.post(self.url_login, data=data)
        try:
            # 断言
            self.assertEqual("密码错误", r.json()['msg'])
        except AssertionError as e:
            print(e)
 
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

3、Python + MySQL

3.1 数据库概念

数据库(Database)就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的。分为关系型数据库（MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite等）和非关系型数据库（Redis、MongoDB等）。

3.2 为什么要连接数据库？

• 1）查询结构返回的数据，无法确定是否正确，需要通过sql语句和条件来查询返回结果，和接口返回结果进行断言

• 2）新增资源接口成功后，无法获取到新增id，需要在此id作为下条接口请求使用参数

3.3 Python操作MySQL的方式

MySQLdb： 最流行的一个驱动，很多框架也是基于此库进行开发的。但只支持Python2.x，基于C开发的库，和Windows平台的兼容性不友好，不推荐使用。

MySQLclient： MySQLdb的Fork版本，完全兼容MySQLdb。支持Python3.x，Django ORM的依赖工具。想使用原生SQL来操作数据库，则推荐此驱动。

SQLAlchemy： 既支持SQL，又支持ORM的工具，非常接近Java中的Hibemate框架。

PyMysql： 纯Python实现的驱动，速度比不上MySQLdb，安装比较简单，兼容MySQLdb

3.4 使用PyMySQL操作MySQL

安装PyMySQL

• 下载：https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

• 安装最新版PyMySQL命令：pip install PyMySQL

• 验证：pip show pymysql，出现相关版本信息

操作数据库流程:流程:

• 创建连接 connection

• 获取游标对象 cursor

  • 执行select语句 cursor.execute()-关闭 cursor-关闭 connection

  • 执行i/u/d语句 cursor.execute()-出现异常-回滚事务 conn rollback()-关闭 cursor-关闭 connection；未出现异常-提交事务 conn commit()-关闭 cursor-关闭 connection

步骤：

• 导包 import pymysql

• 创建数据库连接对象

• 获取游标对象

• 执行数据库语句方法

• 关闭游标对象

• 关闭连接对象

• 连接数据库

调用pymysql.connect()方法创建数据库连接：

基本格式: conn = pymysql.connect(host=None, user=None, password="", database=None, port=0, charset="", autocommit=False)

• host：数据库服务器地址

• user：登录用户名

• password：密码

• database：要连接的数据库名称

• port：数据库连接端口（默认值：3306）

• charset：字符编码格式（中文编码：utf8）

• autocommit：是否开启自动提交事务（默认值：False）

• 注意：对数据库新增、更新、删除操作都需要开启自动提交事务，即：autocommit=True

代码示例: conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", password="root", database="books", port=3306, charset="utf8", autocommit=False)

连接数据库相关方法：

• 获取数据库版本sql语句：select version()

• 连接对象：conn = pymysql.connect(参数)

• 获取游标：cursor = conn.sursor()

• 执行sql语句方法：cursor.execute(sql)

• 获取单条结果：cursor.fetcheone()

• 关闭游标：cursor.close()

• 关闭连接：conn.close()

数据库常用查询方法：

• fetchone()：获取下一个查询结果集，结果集是一个对象

• fetchmany()：获取指定条数的返回结果行

• fetchall()：获取全部的返回结果行

• rowcount：获取execute()方法执行后影响的行数

• 注意：使用fetcheone()/fetchemany()/fetcheall()时，结果集都是从游标对象中获取，如果先从游标对象中取走一条数据，那么接下来在获取时就没有这条数据了。

案例：

• 1、连接到数据库（host:localhost, username:root, password:root,database:books）

• 2、获取数据库服务器版本信息

• 示例代码：

# 导包 pymysql
import pymysql
 
# 获取数据库连接对象
conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",
                       user="root",
                       password="root",
                       database="books",
                       port=3306,
                       charset="utf8",
                       autocommit=False)
 
# print(conn)
# 获取游标对象
cursor = conn.cursor()
# print(cursor)
 
# 调用执行方法/获取数据方法
sql = "select version()"
num = cursor.execute(sql)
print("执行返回结果为：", num)
 
# 获取执行结果
result_one = cursor.fetchone()
print("获取的执行结果为：", result_one)
 
# 关闭游标对象
cursor.close()
 
# 关闭数据库连接对象
conn.close()

3.5 使用事务提交与回滚操作

事务介绍：

事务（Transaction）：是并发控制的基本单位，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的个工作单位。例如：银行转账，从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。

数据库事务：是指一个逻辑工作单元中执行的一系列操作（单个或多个操作），要么完全地执行，要么完全地不执行。注意MySQL中只有InnoDB引擎才支持事务。

特征：

• 原子性（Atomicity）：事务中包含的操作被看做一个逻辑单元，这个逻辑单元中的操作要么全部成功，要么全部失败。

• 一致性（Consistency）：在数据库中看到的数据，要么是执行事务之前的状态，要么是执行事务之后的状态

• 隔离性（Isolation）：又称孤立性，事务的中间状态对其他事务是不可见的（通过数据库锁来解决）

• 持久性（Durability）：指一个事务一旦提交成功，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。

提交机制：

• 自动提交：

  • 通过连接参数形式：autocommit=True

  • 通过方法形式：conn.autocommit(True)，True 开启自动提交

• 手动提交：

  • 提交数据库事务：conn.commit()

  • 回滚事务：conn.rollback()

事务提交与回滚操作代码示例：

# 导包
import pymysql
 
# 创建连接对象
conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",
                user="root",
                password="root",
                database="books",
                port=3306,
                charset="utf8")
# # 自动提交事务（通过方法形式） True为开启自动提交
# conn.autocommit(True)
 
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
 
try:
    # 调用执行方法
    # 新增图书
    sql_book = "insert into t_book(title,pub_date) values('东游记','1986-1-1')"
    cursor.execute(sql_book)
 
    # 新增英雄人物
    sql_hero = "insert into t_hero(name,gender,book_i) values('孙悟空',1,4)"
    cursor.execute(sql_hero)
 
    # 手动提交事务
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 打印异常信息
    print(e)
    # 回滚事务操作
    conn.rollback()
 
finally:
    # 关闭游标对象
    cursor.close()
    # 关闭连接对象
    conn.close()

4、Mock测试简介

Mock介绍： Mock是模拟的意思，模拟为实现或比较复杂的对象，直接返回想要的结果就可以。在软测领域，对于某些不容易构造或者不容易获取的对象，可以通过某些技术手段虚拟出一个测试对象，返回预先设计的结果。也就是说对于任意被测试的对象，可以根据具体测试场景的需要，返回特定的结果。

Mock测试： 在测试过程中，对于某些不容易构造或者不容易获取的对象，可以用一个虚拟的对象来代替的测试方法。

Mock作用：

• 1）处理外部依赖，用来解除测试对象对外部服务的依赖（如：数据库，第三方接口等），使得测试用例可以独立运行。

• 2）替换外部服务调用或一些速度较慢的操作，提升测试用例的运行速度。

• 3）解决测试中模拟异常类的问题，模拟异常逻辑：一些异常的逻辑往往在正常测试中是很难触发的，通过Mock可以人为的控制触发异常逻辑。

• 4）模拟未实现接口的测试，在测试中，经常碰到以下场景—A接口调用B接口执行，而B接口还未实现，处理这种场景的过程就要使用Mock测试。

Mock安装和导入：

• Python 3.3以前版本：pip install mock

• Python 3.3 及以后版本：from unittest import mock

接口Mock的实现方式：

• 白盒：手动构造Mock对象，如：可以自己写某个接口方法的实现，根据需要编写返回值

• 黑盒：Mock方案和程序使用的语言无关，如：搭建一个Mock服务器

Python Mock：

• Mock是Python中一个用于支持的测试的库，其主要功能是使用Mock对象代替掉指定的Python对象，以达到模拟对象的行为。

• Mock的安装和导入：

  • Python 3.3之前的版本，需要另外安装mock模块：pip install mock

  • Python 3.3 及之后的版本，Mock模块已被合并到标准库中，命名为unittest.mock，可以直接import进来使用：from unittest import mock

• Mock的基本用法：Mock对象是Mock模块中最重要的概念，就是通过unittest.mock.Mock类创建的实例，这个类的实例可以用来替换其他的Python对象，来达到模拟的效果。

• Mock类的定义：class Mock(name=None, return_value=DEFAULT, side_effect=None, wraps=None, spec=None, spec_set=None, unsafe=False)

• Mock对象的基本步骤：

  • 1）找到要替换的对象（可以是一个类、类的实例、函数）

  • 2）实例化Mock类得到一个Mock对象，并且设置Mock对象的行为（如被调用的时候返回什么值，被访问成员的时候返回什么值）

  • 3）使用这个Mock对象替换掉要替换的对象

  • 4）编写测试代码

• 代码示例：

# 导包（unittest、mock）
import unittest
from unittest import mock
 
 
# 未实现的函数
def add(x, y):
    pass
 
 
# 新建测试类 继承
class TestAdd(unittest.TestCase):
    # 新建测试方法
    def test_add(self):
        # 获取mock对象 并设置行为 替换未完成或未实现的对象
        # return_value 设置行为（返回字符串、数值、对象）
        # add = mock.Mock(return_value=18)  # FAILED (failures=1)
        add = mock.Mock(return_value=30)  # OK
 
        # 调用未实现的对象
        result = add(10, 20)
 
        # 断言
        self.assertEqual(result, 30)
 
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

三、代码自动化实践

1、框架组成

框架结构图：

• 被测系统+数据库+API(Requests)+TestCase(UnitTest)+测试数据+测试报告

• 构成说明：

  • 1）API用于封装被测系统的所有接口

  • 2）TestCase将一个或多个接口封装成测试用例，并使用UnitTest管理测试用例

  • 3）TestCase可以调用数据库进行数据的校验，用于断言

  • 4）为了方便维护测试数据，可以把测试脚本和测试数据分离开

  • 5）通过UnitTest断言接口返回的数据，并生成测试报告

框架目录结构：

• apiAutoTest（项目文件及文件夹名称）：

  • api：定义封装被测系统的接口

  • case：定义测试用例

  • data：存放测试数据

  • report：存放生成的测试报告

  • tools：存放第三方的文件

  • app.py：定义项目的配置信息

  • run_suite.py：执行测试套件的入口

  • 说明：接口自动化测试框架命名为 apiAutoTest

2、项目案例

案例： 基于加密接口的测试用例设计

环境准备：

• 1）对响应加密的接口发起一个get请求，得到一个加密过后的响应信息（若有可以用的加密过的接口及了解加密接口解密方法的可跳过）

• 2）准备一个demo.json文件，并对其进行加密。Linux命令行中：base64 demo.json > demo.txt

• 3）使用python命令在加密文件所在目录启动一个服务：python http.server 9999

• 4）访问该网站:http://127.0.0.1:9999/demo.txt

解密原理：

• 1）对响应的解密处理：如果知道使用的哪个通用加密算法，则可自行解决

• 2）如果不了解对应的加密算法，则可让研发提供加解密的lib进行处理

• 3）如果既不是通用加密算法，研发也无法提供加解密的lib的话，可让加密方提供远程解析服务（这样算法仍是保密的）

调用python自带的base64解密：

# 导包
import requests
import base64
import json
 
 
# 解密函数
def test_encode():
    url = "http://127.0.0.1:9999/demo.txt"
    r = requests.get(url)
    res = json.loads(base64.b64decode(r.content))
    print(res)

封装对不同算法的处理方法：

# 导包
import requests
import base64
import json
 
 
# 解密方法封装
class ApiRequest:
 
    def send(self, data: dict):
        res = requests.request(data['method'], data['url'], headers=data['headers'])
        if data['encoding'] == 'base64':
            return json.loads(base64.b64decode(res.content))
        # 把加密过后的响应值发给第三方服务，让第三方解密后返回解密过的信息
        elif data['encoding'] == 'private':
            return requests.post('url', data=res.content)

测试解密方法的测试用例：

import unittest
from day05.api_request_01 import ApiRequest
 
 
class TestApiRequest(unittest.TestCase):
    req_data = {
        "method": "get",
        "url": "http://127.0.0.1:9999/demo.txt",
        "headers": None,
        "encoding": "base64"
    }
 
    def test_send(self, data: dict):
        # 实例化解密对象
        ar = ApiRequest()
        print(ar.send(self.req_data))

3、项目实例

项目自动化测试框架apiAutoTest： api、case、data、report、tools、run_suite.py

api：

• 包含文件：api_login.py

• 代码示例：

# 创建登录接口类
class ApiLogin(object):
    # 初始化函数
    def __init__(self):
        # 验证码url
        self.url_verify = "http://..."
        # 登录url
        self.url_login = "http://..."
    # 请求验证码
    def api_get_verify(self, session):
        # 请求验证码
        session.get(self.url_verify)
    # 请求登录
    def api_post_login(self, username, password, verify_code):
        data = {"username": username,
                    "password": password,
                    "verify_code": verify_code}
        # 执行登录接口 并 返回响应对象
        return session.post(self.url_login, data = data)

case：

• 包含文件：test_login.py

• 代码示例：

# 导包
import unittest
import requests
import ApiLogin
 
# 新建测试类，并集成unittest.TestCase
class TestLogin(unittest.TestCase):
    # 实例化ApiLogin对象
    login = ApiLogin()
 
    # setUp
    def setUp(self):
    # 获取session对象
        self.session = requests.session()
    # tearDown
    def tearDown(self) -> None:
        # 关闭session对象
        self.session.close()
 
    # 测试方法 登录成功
    def test_login_success(self):
        # 调用 获取验证码（让session对象记录cookies信息）
        self.login.api_get_verify(self.session)
        # 调用 登录函数
        r = self.login.api_post_login(self.session, "13800001111", "123456", 8888)
        try:
            # 断言 验证码
            self.assertEqual(200, r.status_code)
            # 断言 消息
            self.assertEqual("登录成功", r.json()['msg'])
        except AssertionError as e:
            print(e)
 
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

data： 存放数据驱动的数据文件，如.json格式的文件

report： 生成测试报告存放路径

tools： 插件HTMLTestRunner.py

运行文件： run_suite.py

• 代码示例：

# 导包
import time
import unittest
import apiAutoTest.tools.HTMLTestRunner import HTMLTestRunner
 
 
# 组装测试套件
suite = unittest.defaultTestLoader.discover("./case", pattern="test*.py")
# 定义测试报告存放路径及文件名称
report_path = "./report/{}.html".format(time.strftime("%Y_%m_%d %H_%M_%S"))
# 运行测试套件并生成报告
with open(report_path, "wb") as f:
    # HTMLTestRunner(stream=f).run(suite)
    # 非必填参数
    HTMLTestRunner(stream=f,
                   title="tpshop登录接口自动化用例",
                   description="操作系统：win").run(suite)

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