一、简介
本文从一个简单的登录接口测试入手，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。
接口测试概念：接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等，该解释来自百度百科。
二、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。
三、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。
四、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 |
五、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'
cls.info_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(self.info_url, cookies=info_cookies).json()
assert response['code'] == 200
assert response['msg'] == 'success'
assert response['data'] == 'info'
|
六、优化
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 = self.app.info(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 = self.app.info()
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。
七、扩展
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='http://httpbin.org/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)
|
九、总结
在本文中，我们以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。
