Python实现http接口自动化测试-测试

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Python实现http接口自动化测试

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2019-3-20

编辑推荐:

本文来自csdn，本文介绍了http接口自动化测试Python实现的实际操作以及接口的总结，希望对您的学习有所帮助。

接口测试常用的工具有fiddler，postman，jmeter等，使用这些工具测试时，需要了解常用的接口类型和区别，比如我用到的post和get请求，表面上看get用于获取数据post用于修改数据，两者传递参数的方式也有不一样，get是直接在url里通过?来连接参数，而post则是把数据放在HTTP的包体内(request body)，两者的本质就是TCP链接，并无差别，但是由于HTTP的规定和浏览器/服务器的限制，导致他们在应用过程中体现出一些不同。具体的可以参考此博文，讲解的比较通俗易懂。这些在工具中可以直接选择，python需要借助requests包。

确定好接口类型后，需要做的就是准备测试数据和设计测试用例了，测试用例比如说可以判断返回状态响应码，或者对返回数据进行判别等，具体可以参考postman中的echo.collections，对于python可以用unittest来组织测试用例和添加断言进行判断。而对于测试数据的准备，需要做到数据和业务尽量分离，即将测试数据参数化，在工具中可以通过添加变量的形式实现，对于python设计到的有关包有xlrd，json，如果需要连接数据库还需要mysql。

测试完成后生产报告或者发送邮件，也可以使用HTMLTestRunner和smtplib等。

我也从这三大方面进行总结：

1. 接口方法实现和封装

requests库可以很好的帮助我们实现HTTP请求，API参考文档，这里我创建了runmethod.py，里面包含RunMethod类：

这里需要注意就是python默认参数和可选参数要放在必选参数后面，对于相应数据使用json格式进行返回。参数verify=false表示忽略对 SSL 证书的验证。

2.组织测试和生成报告

使用unittest来组织测试、添加测试用例和断言，测试报告可以下载HTMLTestRunner.py并放在python安装路径lib下即可，代码如下：

#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,"测试失败") @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,"测试失败")
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,'测试通过')
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()

这里setUp()方法用来在测试之前执行，同样的有tearDown()方法，测试case以test开头进行编写，然后使用TestSuit类生成测试套件，将case添加进去，运行run suite即可。当测试用例较多时，可以生成多个测试类别，然后使用TestLoader().LoadTestsFromTestCase(测试类)生成测试用例，再加入testsuite执行。

在这里，我使用了学习到的mock方法，mock即模拟数据，当我们无法实际执行获得数据时可以使用mock方法，模拟生成我们需要判别的数据，这里mock_test方法同样进行了封装：

#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

这里模拟的是self.run.run_main()方法，将这个方法的返回值设为response_data,而最终我们要判断的是返回值res,可以结合test_02对比，

res = self.run.run_main(url,'GET',data)

所以又需要传入参数url,method,request_data,最后返回相应数据即可，

res = mock_test(self.run.run_main,data,url,'GET',data)

这里我假设返回的数据为data,随意添加了几个判断条件errorCode==1001和status>10作为判断依据。最后生成报告如下：

3 测试数据处理

这一部分主要包括设计测试数据，数据提取和参数化，以及解决数据依赖。这里还是以慕课网上学习的例子为例，主要依据测试目的和使用流程来设计，如下图：

这里首先涉及到的就是对Excel表格的操作，导入相关库import xlrd,先对如上表的测试用例进行配置文件编写：

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'

再定义返回该列的函数，例如获取caseId和URL：

def get_id():
return global_var.Id
def get_url():
return global_var.url

3.1操作Excel文件

然后我们再编写操作Excel的模块，主要包含了对Excel表格的操作，获取表单、行、列、单元格内容等。

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()
#获取sheets的内容
def get_data(self):
data = xlrd.open_workbook(self.file_name)
tables = data.sheets()[self.sheet_id]
return tables
#获取单元格的行数
def get_lines(self):
tables = self.data
return tables.nrows
#获取某一个单元格的内容
def get_cell_value(self,row,col):
return self.data.cell_value(row,col)
#写入数据
def write_value(self,row,col,value):
'''写入excel数据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)---------------------

其中写数据用于将运行结果写入Excel文件，先用copy复制整个文件，通过get_sheet()获取的sheet有write()方法。

3.2操作json文件

对于请求数据，我是根据关键字从json文件里取出字段，所以还需要json格式的数据文件，如下。对应请求数据中的各个关键字：

所以还需要编写对应操作json文件的模块：

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()
#读取json文件
def read_data(self):
with open(self.file_path) as fp:
data = json.load(fp)
return data
#根据关键字获取数据
def get_data(self,id):
print(type(self.data))
return self.data[id]

读写操作使用的是json.load(),json.dump() 传入的是文件句柄。

3.3 获得测试数据

在定义好Excel和json操作模块后，我们将其应用于我们的测试表单，定义一个获取数据模块：

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()
#去获取excel行数,就是我们的case个数
def get_case_lines(self):
return self.opera_excel.get_lines()
#获取是否执行
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
#是否携带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
#获取请求方式
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
#获取url
def get_request_url(self,row):
col = int(data_config.get_url())
url = self.opera_excel.get_cell_value(row,col)
return url
#获取请求数据
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
#通过获取关键字拿到data数据
def get_data_for_json(self,row):
opera_json = OperetionJson()
request_data = opera_json.get_data(self.get_request_data(row))
return request_data
#获取预期结果
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)

该模块将Excel操作类实例化后用于操作测试表单，分别获得测试运行所需的各种条件。

3.4 判断条件

这里判断一个case是否通过，是将实际结果和预期结果进行对比，比如，状态码status是不是200，或者在返回数据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):
'''
判断一个字符串是否再另外一个字符串中
str_one:查找的字符串
str_two：被查找的字符串
'''
flag = None
#先将返回的res进行格式转换，unicode转成string类型
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):
'''判断两个字典是否相等'''
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)---------------------

所以我们获得expec数据和相应数据，再调用这个类别的is_contain() 方法就能判断。

3.5 数据依赖问题

当我们要执行的某个case的相应数据依赖于前面某个case的返回数据时，我们需要对相应数据进行更新，比如case12的相应数据request_data[数据依赖字段]的值应该更新于case11的返回数据response_data[依赖的返回字段] 。那么我们就需要先执行case11拿到返回数据，再写入case12的相应数据，首先对操作Excel的模块进行更新加入：

#获取某一列的内容
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
#根据对应的caseid找到对应的行号
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
#根据行号，找到该行的内容
def get_row_values(self,row):
tables = self.data
row_data = tables.row_values(row)
return row_data
#根据对应的caseid 找到对应行的内容
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

即我们通过依赖的caseId找到对应的行号，拿到整行的内容。我们默认拿到列0的内容（即caseId）循环整列找到依赖的caseId在第几行，然后返回整行数据，即实现方法get_rows_data(case_id) 。然后再去执行和更新，我们编写一个专门处理依赖数据的模块，同时，为了获取依赖数据，还需要对获取数据模块进行更新如下：

#获取依赖数据的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
#判断是否有case依赖
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
#获取数据依赖字段
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

将方法应用于专门处理依赖数据的模块：

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()
#通过case_id去获取该case_id的整行数据
def get_case_line_data(self):
rows_data = self.opera_excel.get_rows_data(self.case_id)
return rows_data
#执行依赖测试，获取结果
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)#返回数据是字符串需要转成json格式方便后续查询
#根据依赖的key去获取执行依赖测试case的响应,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用于找到多层级数据，类似于xpath，即通过依赖字段表示的层级关系在返回数据中找到对应的值，最后再执行该case时把数据更新。

3.6 主流程

把上述所有模块导入，编写主流程模块：

from base.runmethod import RunMethod
from data.get_data import GetData
from util.common_util import CommonUtil
from data.dependent_data import DependdentData
from util.operation_header import OperationHeader
from util.operation_json import OperetionJson
class RunTest:
def __init__(self):
self.run_method = RunMethod()
self.data = GetData()
self.com_util = CommonUtil()
#程序执行
def go_on_run(self):
res = None
pass_count = []
fail_count = []
rows_count = self.data.get_case_lines()
for i in range(1,rows_count):
is_run = self.data.get_is_run(i)
if is_run:
url = self.data.get_request_url(i)
method = self.data.get_request_method(i)
request_data = self.data.get_data_for_json(i)
expect = self.data.get_expcet_data(i)
header = self.data.is_header(i)
depend_case = self.data.is_depend(i)
if depend_case != None:
self.depend_data = DependdentData(depend_case)
#获取的依赖响应数据
depend_response_data = self.depend_data.get_data_for_key(i)
#获取依赖的key
depend_key = self.data.get_depend_field(i)
request_data[depend_key] = depend_response_data
res = self.run_method.run_main(method,url,request_data)
if self.com_util.is_contain(expect,res):
self.data.write_result(i,'pass')
pass_count.append(i)
else:
self.data.write_result(i,res)
fail_count.append(i)
print(len(pass_count))
print(len(fail_count))
if __name__ == '__main__':
run = RunTest()
run.go_on_run()

这样我们就完成了测试执行，并对结果进行了统计，同时解决了数据依赖问题。

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