[python自动化]简单实现接口自动化测试(基于python+unittest)

分手后的思念是犯贱 2022-12-10 03:36 314阅读 0赞

## 简介 ##

本文通过从Postman获取基本的接口测试Code简单的接口测试入手，一步步调整优化接口调用，以及增加基本的结果判断，讲解Python自带的Unittest框架调用，期望各位可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解。

## 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Postman调试通过过直接可以获取接口测试的基本代码，结合使用requets + unittest很容易实现接口自动化测试的封装，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），可以进一步提高脚本编写效率。

**一个现有的简单接口例子**  
下面使用requests + unittest测试一个查询接口

**接口信息如下**  
请求信息:

> Method：POST
> 
> URL：api/match/image/getjson

Request：

{ 
    "category": "image",
    "offset": "0",
    "limit": "30",
    "sourceId": "0",
    "metaTitle": "",
    "metaId": "0",
    "classify": "unclassify",
    "startTime": "",
    "endTime": "",
    "createStart": "",
    "createEnd": "",
    "sourceType": "",
    "isTracking": "true",
    "metaGroup": "",
    "companyId": "0",
    "lastDays": "1",
    "author": ""
    }

Response示例：

{ 
    "timestamp" : xxx,
    "errorMsg" : "",
    "data" : { 
    "config" : xxx
    }

**测试思路**  
1.获取Postman原始脚本

2.使用requests库模拟发送HTTP请求\*\*

3.对原始脚本进行基础改造\*\*

4.使用python标准库里unittest写测试case\*\*

**原始脚本实现**  
未优化  
该代码只是简单的一次调用，而且返回的结果太多，很多返回信息暂时没用，示例代码如下

import requests
    
    url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"
    
    querystring = { "category":"image","offset":"0","limit":"30","sourceId":"0","metaTitle":"","metaId":"0","classify":"unclassify","startTime":"","endTime":"","createStart":"","createEnd":"","sourceType":"","isTracking":"true","metaGroup":"","companyId":"0","lastDays":"1","author":""}
    
    headers = { 
        'cache-control': "no-cache",
        'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
        }
    
    response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)
    
    print(response.text)

优化 第一版  
调整代码结构，输出结果Json出来，获取需要验证的response.status\_code，以及获取结果校验需要用到的results\[‘total’\]

#!/usr/bin/env python
    #coding: utf-8
    ''' unittest merchant backgroud interface @author: zhang_jin @version: 1.0 @see:http://www.python-requests.org/en/master/ '''
    
    import unittest
    import json
    import traceback
    import requests
    
    
    url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"
    
    querystring = { 
        "category": "image",
        "offset": "0",
        "limit": "30",
        "sourceId": "0",
        "metaTitle": "",
        "metaId": "0",
        "classify": "unclassify",
        "startTime": "",
        "endTime": "",
        "createStart": "",
        "createEnd": "",
        "sourceType": "",
        "isTracking": "true",
        "metaGroup": "",
        "companyId": "0",
        "lastDays": "1",
        "author": ""
    }
    
    headers = { 
        'cache-control': "no-cache",
        'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
        }
    
    #Post接口调用
    response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)
    
    #对返回结果进行转义成json串
    results = json.loads(response.text)
    
    #获取http请求的status_code
    print "Http code:",response.status_code
    
    #获取结果中的total的值
    print results['total']
    #print(response.text)

优化 第二版  
接口调用异常处理，增加try，except处理，对于返回response.status\_code，返回200进行结果比对，不是200数据异常信息。

#!/usr/bin/env python
    #coding: utf-8
    ''' unittest merchant backgroud interface @author: zhang_jin @version: 1.0 @see:http://www.python-requests.org/en/master/ '''
    
    import json
    import traceback
    import requests
    
    
    url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"
    
    querystring = { 
        "category": "image",
        "offset": "0",
        "limit": "30",
        "sourceId": "0",
        "metaTitle": "",
        "metaId": "0",
        "classify": "unclassify",
        "startTime": "",
        "endTime": "",
        "createStart": "",
        "createEnd": "",
        "sourceType": "",
        "isTracking": "true",
        "metaGroup": "",
        "companyId": "0",
        "lastDays": "1",
        "author": ""
    }
    
    headers = { 
        'cache-control': "no-cache",
        'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
        }
    
    
    try:
        #Post接口调用
        response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)
    
        #对http返回值进行判断，对于200做基本校验
        if response.status_code == 200:
            results = json.loads(response.text)
            if results['total'] == 191:
                print "Success"
            else:
                print "Fail"
                print results['total']
        else:
            #对于http返回非200的code，输出相应的code
            raise Exception("http error info:%s" %response.status_code)
    except:
        traceback.print_exc()

优化 第三版  
1.该版本改动较大，引入config文件，单独封装结果校验模块，引入unittest模块，实现接口自动调用，并增加log处理模块；  
2.对不同Post请求结果进行封装，不同接口分开调用；  
3.测试用例的结果进行统计并最终输出

#!/usr/bin/env python
    #coding: utf-8
    ''' unittest interface @author: zhang_jin @version: 1.0 @see:http://www.python-requests.org/en/master/ '''
    
    import unittest
    import json
    import traceback
    import requests
    import time
    import result_statistics
    import config as cf
    from com_logger import  match_Logger
    
    
    class MyTestSuite(unittest.TestCase):
        """docstring for MyTestSuite"""
        #@classmethod
        def sedUp(self):
            print "start..."
        #图片匹配统计
        def test_image_match_001(self):
            url = cf.URL1
    
            querystring = { 
                "category": "image",
                "offset": "0",
                "limit": "30",
              "sourceId": "0",
              "metaTitle": "",
              "metaId": "0",
              "classify": "unclassify",
              "startTime": "",
              "endTime": "",
              "createStart": "",
              "createEnd": "",
              "sourceType": "",
              "isTracking": "true",
              "metaGroup": "",
              "companyId": "0",
              "lastDays": "1",
              "author": ""
            }
            headers = { 
                'cache-control': "no-cache",
                'postman-token': "545a2e40-b120-2096-960c-54875be347be"
                }
    
    
            response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)
            if response.status_code == 200:
                response.encoding = response.apparent_encoding
                results = json.loads(response.text)
                #预期结果与实际结果校验，调用result_statistics模块
                result_statistics.test_result(results,196)
            else:
                print "http error info:%s" %response.status_code
    
            #match_Logger.info("start image_query22222")
            #self.assertEqual(results['total'], 888)
    
            ''' try: self.assertEqual(results['total'], 888) except: match_Logger.error(traceback.format_exc()) #print results['total'] '''
    
        #文字匹配数据统计
        def test_text_match_001(self):
    
            text_url = cf.URL2
    
            querystring = { 
                "category": "text",
                "offset": "0",
                "limit": "30",
                "sourceId": "0",
                "metaTitle": "",
                "metaId": "0",
                "startTime": "2017-04-14",
                "endTime": "2017-04-15",
                "createStart": "",
                "createEnd": "",
                "sourceType": "",
                "isTracking": "true",
                "metaGroup": "",
                "companyId": "0",
                "lastDays": "0",
                "author": "",
                "content": ""
            }
            headers = { 
                'cache-control': "no-cache",
                'postman-token': "ef3c29d8-1c88-062a-76d9-f2fbebf2536c"
                }
    
            response = requests.request("POST", text_url, headers=headers, params=querystring)
    
            if response.status_code == 200:
                response.encoding = response.apparent_encoding
                results = json.loads(response.text)
                #预期结果与实际结果校验，调用result_statistics模块
                result_statistics.test_result(results,190)
            else:
                print "http error info:%s" %response.status_code
    
            #print(response.text)
    
        def tearDown(self): 
            pass
    
    if __name__ == '__main__':
        #image_match_Logger = ALogger('image_match', log_level='INFO')
    
        #构造测试集合
        suite=unittest.TestSuite()
        suite.addTest(MyTestSuite("test_image_match_001"))
        suite.addTest(MyTestSuite("test_text_match_001"))
    
        #执行测试
        runner = unittest.TextTestRunner()
        runner.run(suite)
        print "success case:",result_statistics.num_success
        print "fail case:",result_statistics.num_fail
        #unittest.main()

最终输出日志信息  
Zj-Mac:unittest lazybone$ python image\_test\_3.py  
测试结果：通过

.测试结果：不通过  
错误信息： 期望返回值:190 实际返回值:4522

## . ##

Ran 2 tests in 0.889s

OK  
success case: 1  
fail case: 1

**后续改进建议**  
1.unittest输出报告也可以推荐使用HTMLTestRunner（我目前是对结果统计进行了封装）

2.接口的继续封装，参数化，模块化

3.unittest单元测试框架实现参数化调用第三方模块引用（nose-parameterized）

4.持续集成运行环境、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。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX0xhblRpYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

上面是我收集的一些视频资源，在这个过程中帮到了我很多。如果你不想再体验一次自学时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，可以加入我们群【902061117】，里面有各种软件测试资源和技术讨论。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX0xhblRpYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

当然还有面试，面试一般分为技术面和hr面，形式的话很少有群面，少部分企业可能会有一个交叉面，不过总的来说，技术面基本就是考察你的专业技术水平的，hr面的话主要是看这个人的综合素质以及家庭情况符不符合公司要求，一般来讲，技术的话只要通过了技术面hr面基本上是没有问题（也有少数企业hr面会刷很多人）  
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加油吧，测试人！如果你需要提升规划，那就行动吧，在路上总比在起点观望的要好。事必有法，然后有成。  
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX0xhblRpYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221123/e64e7a3491be43d1b7f158e86570402c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0lUX0xhblRpYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/1429bcba78ed4100b97c27715ecf29f9.png