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接口自动化-代码实现

news 2026/2/7 23:09:24

接口自动化基础

1、接口自动化测试

接口自动化：使用工具或代码代替人对接口进行测试的技术
测试目的：防止开发修改代码时引入新的问题
测试时机：
- 开发进行系统测试转测前，可以先进行接口自动化脚本的编写
- 开发进行系统测试转测后，优先进行系统测试用例的执行，再进行接口自动化脚本的编写

2、接口自动化测试流程

1）选取自动化测试用例

优先级高（先实现业务流程用例、后实现单接口用例）
功能稳定

2）搭建自动化测试环境

核心技术
- 编程语言：Python
- 测试框架：pytest
- 接口请求：requests
  - 安装：pip3 install requests
  - 验证：pip3 show requests

3）搭建自动化测试框架
4）代码实现自动化
5）输出测试报告
6）实现持续集成

3、接口自动化测试框架

1）接口自动化框架

接口自动化框架就是基于应用服务器和数据库进行case管理，具体包含API封装、数据库封装、测试数据参数化和代码优化断言封装等

2）接口自动化框架设计思路

搭建集成框架——定义项目目录结构
通用功能类封装——封装通用功能如：数据库工具等
接口对象封装与调用——封装接口API对象+PyTest框架编写测试脚本
测试数据参数化——测试数据json文件设计、参数化实现
用例组织运行——组织测试用例运行，生成测试报告

3）搭建基础框架—定义项目目录结构

在这里插入图片描述

api——封装接口信息
scripts——编写测试脚本
data——存放测试数据
report——存放测试报告
common——存放通用工具类
config.py——定义项目配置信息
pytest.ini——pytest配置文件

Requests库

1.介绍

requests库：python中的“浏览器”，基于urllib的HTTP库
安装：pip install requests
操作步骤
- 导包
- 发送接口请求
- 查看响应数据

2.Requests发送请求

1）requests处理json类型

requests.请求方法(url, params=None, data=None, json=None, headers=None)

常见方法：get，post，put，delete
url：请求的url地址
params：请求的查询参数
data：请求体为form表单参数
json：请求体为json参数
headers：请求头参数

2）requests处理multipart/form-data类型

requests.请求方法(url, data=None, json=None, headers=None, files=None)

files：上传的文件

3.Requests查看响应

属性/方法	说明
response.status_code	状态码
response.json()	json形式的响应内容
response.text	文本形式的响应内容
response.url	请求url
response.encoding	查看响应头部字符编码
response.headers	头信息
response.cookies	cookies信息

登录接口调试-登录

需求：使用requests访问登录接口，并查看响应结果
接口信息
- url：http://kdtx-test.itheima.net/api/login
- 方法：post
- 请求数据
  - 请求头：Content-Type:application/json
  - 请求体：{“username”:“admin”,“password”:“HM_2023_test”,“code”:“2”,“uuid”:“验证码接口返回结果中的数据值”}

# 需求：登录成功# 导包
import requests# 发送请求
url = "http://kdtx-test.itheima.net/api/login"
header_data = {"Content-Type": "application/json"
}
login_data = {"username": "admin","password": "HM_2023_test","code": 2,"uuid": "26bdc08fac934d6b805e49645b2701ae"
}
response = requests.post(url=url, headers=header_data, json=login_data)# 查看响应
print(response.status_code)
print(response.json())

接口对象封装

1、接口自动化代码核心思想？
核心思想：代码分层思想

测试脚本层
- 重点关注测试数据准备和断言
- 重点关注业务流程的处理
- 直接调用接口对象层发送请求
接口对象层
- 根据接口API文档封装
- 重点关注如何调用接口
- 请求参数从测试脚本层传递
- 接口响应结果返回给脚本层
  2、代码中如何解决接口之间的数据依赖？
  使用python中变量或属性传递接口依赖数据
  例如：
  #提取登录成功之后的token数据并保存在类的属性中TestContractBusniess.token = res_l.json().get("token")
  3、Requests中如何处理multipart/form-data请求数据？

# 读取文件
f = open("test.pdf", "rb")
# 设置请求数据
response = requests.post(url=xxx, files={"file": f}

数据驱动

数据驱动：以测试数据驱动脚本执行，维护焦点从脚本转向测试数据的一种自动化测试设计模式
好处：代码与测试数据分离，增强代码的可维护性

如何实现？

pytest中parametrize装饰器

作用：遍历所有测试数据并运行测试方法
语法
- @pytest.mark.parametrize(②保存数据参数名, ①测试数据)
  def test_method(self, ③参数名)
  pass
示例
- test_data=[(“manager”, “123456),(”",“123456”),(“itheima”,“123456”)]
- @pytest.mark.parametrize(“mobile, password”, test_data)
  def test_method(self, mobile, password)
  pass

json文件实现数据驱动

1）json文件记录测试数据

[{"username": "admin","password": "HM_2023_test","status": 200,"message": "成功","code": 200},{"username": "","password": "HM_2023_test","status": 200,"message": "错误","code": 500},{"username": "admin111","password": "HM_2023_test","status": 200,"message": "错误","code": 500}
]

2）封装读取json文件

# 读取json文件
def build_data(json_file):# 定义一个空列表test_data = []# 打开json文件with open(json_file, "r", encoding="utf-8") as f:# 加载json文件数据json_data = json.load(f)# 循环遍历测试数据for case_data in json_data:# 转换数据格式[{}, {}, {}] ==> [(), (), ()]username = case_data.get("username")password = case_data.get("password")status = case_data.get("status")message = case_data.get("message")code = case_data.get("code")test_data.append((username, password, status, message, code))# 返回处理后的测试数据return test_data

3）测试用例方法中利用参数化取出测试数据

# 登录成功@pytest.mark.parametrize("username, password, status, message, code", build_data(json_file=config.BASE_PATH + "/data/login.json"))def test01_login_success(self, username, password, status, message, code):login_data = {"username": username,"password": password,"code": 2,"uuid": TestLoginAPI.uuid}response = self.login_api.login(test_data=login_data)# 断言响应状态码为200assert status == response.status_code# 断言响应数据包含’成功‘assert message in response.text# 断言响应json数据中的code值assert code == response.json().get("code")

项目配置文件

用于维护项目相关的基本信息，如：URL、项目路径等

# 导包
import os
# 定义环境域名
BASE_URL = "http://kdtx-test.itheima.net"
# 统一文件路径
BASE_PATH = os.path.dirname(__file__)
print(BASE_PATH)

当测试用例代码中需要用到url或项目路径时，如：

self.url_verify = config.BASE_URL + "/api/captchaImage"
json_file=config.BASE_PATH + "/data/login.json"

Allure测试报告

介绍
- 能生成美观易读的报告
- 支持多种开发语言，如java、python等
- 能快速上手
操作步骤
- 生成测试结果文件（json文件）
- 使用allure命令生成在线报告
帮助文档：https://docs.qameta.io/allure

1）生成测试结果文件

使用步骤:

将pytest配置文件中的命令行参数加上如下代码
```
--alluredir report
```

编写好测试脚本后，在命令行行中运行pytest

[pytest]
addopts =-s --alluredir report
testpaths=./scripts
python_files = test*.py
python_classes = Test*
python_functions = test*

程序运行结束后，会在项目的report目录中生成一些json文件

2）使用allure命令生成在线报告

安装：
1.https://github.com/allure-framework/allure2/releases 下载 allure
2.解压缩安装包到一个不包含中文路径的目录
3.将压缩包内的 bin 目录配置到 path 系统环境变量
4.右键我的电脑 - 属性 - 高级设置 - 环境变量 - 找到系统环境变量的path项 - 增加 allure到bin目录
5.在命令行中输入 allure--version 命令，能显示allure版本信息，即为成功

总结：
1）终端输入 pytest 运行
2）终端输入 allure serve report 命令得到报告

在这里插入图片描述
一些问题：
①allure依赖于jdk环境，需要先安装jdk1.8.0并配置环境变量（按照csdn上的文章配置了半天都没用，最后是直接将bin文件的绝对路径添加到path环境变量中才成功）
②如果在pycharm终端输入allure serve report 报错提示“allure不是内部或外部命令”，可以直接使用allure路径+serve report，即D:\software\allure-2.30.0\bin\allure serve report