Python接口测试

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Python接口测试
1.为什么要做接口测试

在面试的时候都会问到为什么要做接口测试以及如何做接口测试的问题，那么我们就稍微来科普一下。

本文讨论的接口均是服务级的接口，不是代码级

接口是什么

在讨论为什么要做接口测试之前，我们可以先稍微了解一下接口是什么？

接口可以很不准确的理解成是与资源打交道，这个资源可能是本系统的，也可能是其他系统的。

举个例子，假如我们在开发1个bug管理系统，该系统需要拿到公司的所有开发和测试人员的信息，这样开发和测试人员不用注册都可以登录进去了，这应该很好理解。

那么这些人员的信息储存在哪里呢？一般存储在hr系统里。现在的需求更加明确了，我们要到hr系统中去拿到人员信息，获取hr系统中的人员资源。

怎么拿呢？很多种方式，可以直接把hr系统的数据库拷贝一份放到bug管理系统里，不过这样不好，因为数据的同步会有点麻烦；还可以直接连hr系统的数据库去查，这样也不太好，这样我们就需要了解hr系统的数据存储结构和逻辑，一旦hr系统的数据字段发生改变，bug管理系统也要去该，以便同步。

比较好的做法是，hr系统暴露一些接口，通过这些接口去获取人员信息资源，这样bug系统就不需要关心hr系统的数据存储实现了。

这些接口可能是这样的：
- 登录的接口，提供人员的用户名和密码，去hr系统中判断该人员是否存在，如果存在验证用户名和密码，如果验证通过就返回1个token，该token就是这个人员的通行证，通过token可以登录到bug管理系统中去；
- 获取人员信息的接口，返回该人员的职位：测试还是开发，以及用户名，昵称等信息；
综上：接口可以理解成是不同系统或模块之间资源交流方式；

接口测试实际上是黑盒测试

作为黑盒测试，基本的测试思路是通过输入和输出判断被测系统或者对象的逻辑。

获取人员的信息，我需要把人员的用户名传给hr系统接口，这样hr系统的接口会返回给我用户的一些更加具体的信息。这里的输入是用户名，输出是用户的详细信息。

为什么要做接口测试

既然是接口获取和操作资源的方式，而大部分系统和产品中，资源一般都是产品的核心，比如微信核心资源就是通讯录关系链和聊天记录等，因此资源是必测的。

另外接口中大部分的内容是数据，通过数据的对比我们能推测到系统和产品的逻辑，测接口就是测逻辑。

最后接口中的返回相对单纯，不像web页面，html代码中有太多ui的东西，ui最不稳定，变化太快，接口相对稳定一点点，但是里面的干扰信息更少，断言相对容易很多。

接口测试用例怎么写

还是3a原则，这个我以前的回答里有。
- A: arrange 初始化测试数据，就是造数据，这里的数据有我们输入的数据，也有目标接口所涉及的资源，比如hr系统中的用户信息，我们必须先有几条人员的详细信息才能去测获取人员信息的接口（当然只是正常的流程，我们有时候还需要清掉数据以便测试资源为空的情况）；
- A: act 调用接口，传入输入数据；
- A: assert 断言，对返回的资源信息进行断言，比如获取用户信息的接口返回了用户信息之后，我们要判断返回的用户是不是我们想要的那个用户，我们获取的是李雷的信息，接口如果返回韩梅梅，那么接口的逻辑就是不对的；
接口测试笔试题

测试教程网接口测试笔试题

有哪些常见的接口
- 携程订飞机票，飞机票的信息一般都是通过各大航空公司的接口拿到的；
- 淘宝的物流信息，一般淘宝的物流信息都是通过各个物流公司的接口拿到的；
- 第三方微博客户端，个人用户的微博等信息都是通过微博的接口拿到的；
常见的接口测试工具
- postman：推荐。基本功能免费。最简单的基于http接口的调试和测试工具;
- jmeter：后置处理器配合断言基本上可以满足接口测试需求，就是测试报告要做二次开发
- 自己撸代码：推荐。配合类似xunit测试框架，基本可以满足一切需求；
- soapui: 收费的；
- insomnia：强力推荐。postman的弱化版，基本功能免费，重要的是工具代码开源，可以自己改；
- paw: 强力推荐。mac上最强，淘宝买个授权好像就百把块钱；
2.最简单的接口长什么样

接口测试由浅入深的学习才可以尽量减少挫败感，避免从入门到放弃的悲剧。

从入门到放弃其实最可惜，毕竟花了那么多时间去学习，最后放弃掉，花费掉的青春就一去不复返了。

获取资源的接口

我们先来看一下获取资源的接口。

v2ex是一个讨论区，也就是大家常说的论坛，这是一个小众的讨论区，基本上只有程序员光顾。

v2ex里有很多的节点，节点可以理解成是讨论板块，比如这个板块就是讨论python技术的。

v2ex提供了一些接口，可以让我们去获取v2ex站点的一些资源，比如讨论区的信息，热门帖子等，这很符合互联网的分享精神。

v2ex的api描述页面在这里, 文档相对简洁，基本上是给看得懂的人看的。

我们仔细研究一下获取节点信息的接口。这个接口可以获取指定节点的名字，简介，URL 及头像图片的地址。

下面是这个接口的具体描述
```
获得指定节点的名字，简介，URL 及头像图片的地址。

https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json

Method: GET
Authentication: None
接受参数：

name: 节点名（V2EX 的节点名全是半角英文或者数字）
例如：

https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json?name=python
```
我们从这个接口文档里可以获得哪些信息呢？换一句话说，我们能不能通过接口文档去了解这个接口是做什么的呢？

接口分析

从上面的描述里，我们可以得到下面一些信息
- 接口的协议：https协议，也就是更安全版本的http协议；
- 请求的方法：http协议里定义了一些请求的方法或者叫动词，这些方法和动词可以进一步定义请求的目的，比如是获取资源还是创建资源等；上面的例子里，请求方法是GET;
- 请求参数：http协议里规定了请求的时候可以传递一些参数给服务端，这些参数可以更加具体的描述资源，比如获取多少个资源，这个资源的名字是什么。上面的例子里，我们可以传递name参数指定资源的名称，比如获取名字叫python的资源，这里资源就是节点；
- 鉴权：简单来说，就是要不要登录，很显然，上面的接口是不需要登录的
合起来，我们应该可以得到这样的信息：

当我们发送:https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json?name=python，这个http的get请求给服务器之后，服务器应该返回相应的资源，那么这时候就需要探讨一下
- 什么是请求
- 什么是响应
如何查看接口的返回

我们现在已经知道了这个接口的情况了，如何查看接口的返回呢？

我们可以使用一些辅助工具帮助我们进行接口的调用，查看接口返回，最简单的跨平台调试工具推荐使用postman

3.入门级接口测试工具:postman的安装

关于postman

postman是跨平台的接口调试及测试工具，非常适合初学者使用。

安装postman

下载地址

请选择相应的版本下载，windows版下载完成后双击安装就好了。

postman的界面

发送第一个请求

我们发送上一节里提到的获取v2ex节点信息的api。
```
https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json?name=python
```
具体步骤如下

postman是如何工作的

从原理图上可以看出，postman发送请求给服务器，然后从服务器接受响应，最后在postman中展示出来。

服务器响应

上图就是服务器的响应详情，这里包含了一些重要信息
- 状态码: 200，表示响应是ok的
- Body: 返回的主体
- Headers: 可以简单的理解为一些键值对，对请求的主体起到了补充的作用
- Time: 响应时间
- Size: 响应的大小
json字符串

可以看出来，响应的主体是json格式的字符串，那么什么是json格式字符串呢？下一节我们将详细讲解。

4.Json简介

官方解释

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。

什么是JSON

首先json是字符串。

大家都知道，字符串是用来传递信息的。json字符串实际上就是一种规定了格式的字符串，

通过这种格式，我们可以在不同的编程语言之间互相传递信息，比如我们可以把javascript的对象转换成json传递给java，这样java可以反解析出java语言自身代表的对象；同理，我们可以把java对象转成json，通过解析json，python语言可以把json转成是自身的dict或者是list，json统一了交流的格式，使得信息可以在不同的语言间顺畅传递。

JSON解析的简单例子

比如，我们可以把json字符串转成python语言的dict
```
#coding: utf-8
import json

json_str = """
{
    "id" : 90,
    "name" : "python",
    "url" : "http://www.v2ex.com/go/python",
    "title" : "Python",
    "title_alternative" : "Python",
    "topics" : 7646,
    "stars" : 4862,

        "header" : "这里讨论各种 Python 语言编程话题，也包括 Django，Tornado 等框架的讨论。这里是一个能够帮助你解决实际问题的地方。",


        "footer" : null,

    "created" : 1278683336,
    "avatar_mini" : "//v2ex.assets.uxengine.net/navatar/8613/985e/90_mini.png?m=1504080972",
    "avatar_normal" : "//v2ex.assets.uxengine.net/navatar/8613/985e/90_normal.png?m=1504080972",
    "avatar_large" : "//v2ex.assets.uxengine.net/navatar/8613/985e/90_large.png?m=1504080972"
}
"""
res = json.loads(json_str)

print(res['id']) # 90
print(res['name']) # python
print(res['url']) # http://www.v2ex.com/go/python
```
5.3A原则

3A原则原本是单元测试用例编写时应该遵循的基本原则，不过我们可以扩展到接口的自动化测试用例编写中来。

我们首先看一下3A原则在每一层自动化测试中的具体应用。

单元测试用例
- Arrange: 初始化测试对象或者准备测试数据
- Act : 调用被测方法
- Assert: 断言
给一个例子(c#)
```
[TestMethod]  
public void Withdraw_ValidAmount_ChangesBalance()  
{  
    // arrange  
    double currentBalance = 10.0;  
    double withdrawal = 1.0;  
    double expected = 9.0;  
    var account = new CheckingAccount("JohnDoe", currentBalance);  
    // act  
    account.Withdraw(withdrawal);  
    double actual = account.Balance;  
    // assert  
    Assert.AreEqual(expected, actual);  
}  
```
服务间的接口测试用例

服务间的接口测试实际上是黑盒测试，3A原则也适用于这种测试用例的编写
- A: arrange 初始化测试数据，就是造数据，这里的数据有我们输入的数据，也有目标接口所涉及的资源，比如hr系统中的用户信息，我们必须先有几条人员的详细信息才能去测获取人员信息的接口（当然只是正常的流程，我们有时候还需要清掉数据以便测试资源为空的情况）；
- A: act 调用接口，传入输入数据；
- A: assert 断言，对返回的资源信息进行断言，比如获取用户信息的接口返回了用户信息之后，我们要判断返回的用户是不是我们想要的那个用户，我们获取的是李雷的信息，接口如果返回韩梅梅，那么接口的逻辑就是不对的；
举个例子(python)
```
def test_get_task_by_id(self):
# arrange
        create_task_res = self.create_task('test', 'desc')
        new_id = create_task_res['id']

        # act
        url_for_get_by_id = self.ip + '/api/tasks/' + str(new_id)
        res = requests.request("GET", url_for_get_by_id).json()

        # assert
        self.assertEqual(res['id'], new_id)
```
手工测试用例

手工的功能测试用例也可以用3A原则来编写。
- Arrange: 准备被测功能相关的测试数据，比如往系统里录入一批工单以便测试工单的分页功能
- Act : 调用被测的功能，实际上这就是我们一直讲的测试步骤
- Assert: 断言
举个例子
```
# arrange and act
打开chrome浏览器并跳转至http://localhost/wordpress/wp-login.php
在用户名文本框中输入admin
在密码文本框中输入admin
点击登陆按钮
# assert
浏览器跳转到http://localhost/wordpress/wp-admin/
右上角出现“你好，admin”字样
```
总结

总之对于接口的自动化测试用例说来，遵循3A原则就意味着
- Arrange: 测试用例执行之前需要准备测试数据，包括需要输入的数据及存量数据
- Act: 通过不同的参数来调用接口，并拿到返回
- Assert: 必须做断言，否则用例就没有任何意义了
6.unittest框架

在我们真正的编写测试用例之前，我们需要了解一下测试框架。

unittest是python自带的单元测试框架，尽管其主要是为单元测试服务的，但我们也可以用它来做接口的自动化测试。

unittest框架为我们编写用例提供了如下的能力
- 定义用例的能力。unittest框架有一套固有套路，可以让我们定义测试用例时更加简单和统一
- 断言的能力。unittest框架提供了一系列的断言
- 各种执行策略。通过test suit或者扩展的方式，我们可以自定义用例执行的策略
简单的例子
```
import unittest

class StringTestCase(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Arrange
        self.test_string = "This is a string"

    def testUpper(self):
        # Act and Assert
        self.assertEqual("THIS IS A STRING", self.test_string.upper())

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
```
剖析
```
import unittest
```
导入unittest库，不导入就没办法使用，好比手机如果要使用某个app就必须先安装该app一样，是套路，记住就好。
```
class StringTestCase(unittest.TestCase):
```
定义测试类，初学者看到这一行就害怕，其实大可不必。这还是套路，测试类的名字你可以随意取，当然了首字母最好大写，这样更符合规范一些。所有的测试类都必须直接或间接的继承自unittest.TestCase类。总之，这还是套路，记住就好。
```
def setUp(self):
    # Arrange
    self.test_string = "This is a string"
```
继续套路。setUp(self)方法是一个钩子方法，在每个测试用例执行之前都会执行一次，是做数据初始化的好地方。

在上面的例子里，我们为每一个测试方法都定义了被测对象，self.test_string
```
def testUpper(self):
    # Act and Assert
    self.assertEqual("THIS IS A STRING", self.test_string.upper())
```
套路继续。这里定义了一个名为testUpper的测试方法，这个方法就是一个测试用例。

注意，只有方法名以test开头的方法才是测试用例

self.assertEqual是一个断言方法，作用是如果第一个参数跟第二个参数相等，那么用例通过，否则用例失败，并在测试报告中打印出错误原因。上面的例子里，我们判断self.test_string.upper()方法会将"This is a string"字符串转换成"THIS IS A STRING"
```
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
```
最后依然是套路，上面的代码表示，如果直接执行该python文件的话，就运行所有的测试类里的测试用例，也就是运行所有的以test开头的方法。

总结

使用unittest的话需要记住下面的几点
- 导入unittest
- 定义继承自unittest.TestCase的测试类
- 定义以test开头的测试方法，这个方法就是测试用例，你可以在一个类里定义n个测试用例
- 断言
- unittest.main()是执行测试用例最简单的方式
7.requests库

requests库可以极大的简化我们发送http请求及获取响应的代码，简洁而优雅。

简单示例
```
>>> import requests
>>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
u'{"type":"User"...'
>>> r.json()
{u'private_gists': 419, u'total_private_repos': 77, ...}
```
上面的例子相信大家很容易看明白，在我们做接口自动化测试的时候，我们往往使用requests的提供的接口发送请求和获取响应，并根据响应类型将响应转换成python自建的数据结构。比如上面的例子里，我们将响应的json字符串转换成了python的dict。

安装

官方文档：参考http://docs.python-requests.org/en/master/user/install/

快速开始

官方文档：参考http://docs.python-requests.org/en/master/user/quickstart/

划重点
8.第一个用例

前面铺垫了很多的基础知识，掌握基础知识是做基于http接口自动化测试的前提，不建议直接跳过。

前提条件

学习本节需要有一些前提条件
- 安装了postman
- 安装了python
- 安装了requests
用例描述

在认识测试对象这一节里有过描述。
```
获得指定节点的名字，简介，URL 及头像图片的地址。

https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json

Method: GET
Authentication: None
接受参数：

name: 节点名（V2EX 的节点名全是半角英文或者数字）
例如：

https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json?name=python

# 响应

{
    "id" : 90,
    "name" : "python",
    "url" : "http://www.v2ex.com/go/python",
    "title" : "Python",
    "title_alternative" : "Python",
    "topics" : 7669,
    "stars" : 4870,

        "header" : "这里讨论各种 Python 语言编程话题，也包括 Django，Tornado 等框架的讨论。这里是一个能够帮助你解决实际问题的地方。",


        "footer" : null,

    "created" : 1278683336,
    "avatar_mini" : "//v2ex.assets.uxengine.net/navatar/8613/985e/90_mini.png?m=1504279401",
    "avatar_normal" : "//v2ex.assets.uxengine.net/navatar/8613/985e/90_normal.png?m=1504279401",
    "avatar_large" : "//v2ex.assets.uxengine.net/navatar/8613/985e/90_large.png?m=1504279401"
}
```
- 测试数据: 节点的名称:python
- 接口地址: https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json
- 断言: 返回的结果里，id必须是90,name必须等于python，大家想一想为什么？
使用postman调试接口

在写用例之前，我们先在postman里把接口调通，大家可以参考之前这篇

然后选择右上角的Code菜单，如下图所示

选择导出为python requests的代码，拷贝到系统剪切板，如下图所示

导出的代码应该是这个样子的
```
import requests

url = "https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json"

querystring = {"name":"python"}

headers = {
    'cache-control': "no-cache",
    'postman-token': "a596dcc5-ab8b-8456-79c7-94a6ac11378e"
    }

response = requests.request("GET", url, headers=headers, params=querystring)

print(response.text)
```
使用unittest重构代码

导出的代码只是3A里的Arrange和Act，我们使用unittest来重构代码

新建文件v2ex_api_case.py
```
import requests
import unittest

class V2exAPITestCase(unittest.TestCase):

    def test_node_api(self):
        url = "https://www.v2ex.com/api/nodes/show.json"
        querystring = {"name":"python"}
        response = requests.request("GET", url, params=querystring).json()
        self.assertEqual(response['name'], 'python')
        self.assertEqual(response['id'], 90)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
```
运行用例

使用下面的命令可以运行用例

python v2ex_api_case.py

运行结果
```
.
---------------------------------------
Ran 1 test in 0.437s

OK
```
总结
- postman可以帮助我们完成50%左右的工作，比如调试接口，导出部分代码等
- 使用unittest重构用例可以帮助我们添加断言，提供在命令行执行的能力，很容易跟ci工具进行集成
9.什么是mock server

使用场景

前端客户端团队和后端服务端团队往往节奏是不一致的。前端很多情况下需要等待后台的api开发完成后才能进行开发联调和测试，这种前后端不对称就造成了前后端团队节奏不一致，从而造成整个项目/产品交付/发布延期。

有一种解决方案的思路是前后端先约定好后端提供的api接口的细节，前端人员自行先模拟出这些后端的实现，当然这些实现是假的，不过前端可以去调用这些假的实现，而且能拿到返回，这样一来前端就不需要等待后端开发完成才开始工作了。

但是这样还是会有问题，前端实现的假的api没办法迅速反映出后端的变化。简单来说就是后端可能在约定好的api接口上进行了些许修改，而没有知会前端人员，这样前端的假的api实现并没有相应更新，在正式联调时就会出现问题。

像这种假的api实现，不管是前端实现的还是后端去实现的，我们可以称之为mock server。
- mock表示这个api返回的数据是假的，仅作为测试用的
- server表示需要启动服务，说到底这是一个服务程序
契约测试

由于前后端往往有一些信息不对称，导致约定的api可能在前后端都会发生变化，所以保证前后端的一致性就成了一个挑战。

这时候有人提出了契约测试，大致思想是前后端共用一份契约，约定了api的细节，前后端的任何变化都需要先修改契约，然后通过契约去通知前后端团队，统一更新实现。这也是契约精神的表现。

如果为契约测试设置一种测试工具的话，我会规划下面一些特性
- 契约的描述工具：也就是契约长什么样子，用什么工具去定义才能让前后端团队秒懂
- 通过契约自动生成mock server实现，这样前端团队就可以拿来即用了，如果契约修改了，那么前端团队也很容易感知到
- 通过契约自动生成接口测试用例，这样通过持续运行这些接口测试用例，后端团队就可以第一时间发现契约的修改
10.使用flask实现mock server

flask

flask是python实现的简单的web框架，与django互补。

flask教程
- 官方文档
- flask大型项目教程
如何理解flask
- 路由 -> /request/uri
- handler -> 路由进来之后处理request并返回response的逻辑
最简单的例子
```
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/") # 路由
def hello(): # handler
    return "Hello World!"
```
实现mocked smile task api

获取所有的任务
```
GET /api/tasks # get all tasks
```
查看一个任务的详情
```
GET /api/tastks/:task_id # get a task with task_id
```
完成一个任务
```
PUT /api/tastks/:task_id # complete a task
```
代码
```
from flask import Flask, jsonify, g
import copy
app = Flask(__name__)

@app.before_request
def set_up_data():
    g.data = [
        {'id': 1, 'title': 'task 1', 'desc': 'this is task 1'},
        {'id': 2, 'title': 'task 2', 'desc': 'this is task 2'},
        {'id': 3, 'title': 'task 3', 'desc': 'this is task 3'},
        {'id': 4, 'title': 'task 4', 'desc': 'this is task 4'},
        {'id': 5, 'title': 'task 5', 'desc': 'this is task 5'}
    ]

    g.task_does_not_exist = {"msg": "task does not exist"}

@app.route('/api/tasks')
def get_all_tasks():
    return jsonify(g.data)

@app.route('/api/tasks/<int:task_id>')
def get_task(task_id):
    if task_id > 0 and task_id <= len(g.data):
        return jsonify(g.data[task_id])
    else:
        return jsonify(g.task_does_not_exist)

@app.route('/api/tasks/<int:task_id>', methods=['PUT'])
def complete_task(task_id):
    if task_id > 0 and task_id <= len(g.data):
        tmp = copy.deepcopy(g.data[task_id])
        tmp['done'] = True
        return jsonify(tmp)
    else:
        return jsonify(g.task_does_not_exist)
```
运行
```
set FLASK_APP=smile_task_mock_server.py

flask run
* Serving Flask app "smile_task_mock_server"
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
```
浏览器打开localhost:5000就好了
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ellison2019/p/10535438.html

Python接口测试

1.为什么要做接口测试

接口是什么

接口测试实际上是黑盒测试

为什么要做接口测试

接口测试用例怎么写

接口测试笔试题

有哪些常见的接口

常见的接口测试工具

2.最简单的接口长什么样

获取资源的接口

接口分析

如何查看接口的返回

3.入门级接口测试工具:postman的安装

关于postman

安装postman

postman的界面

发送第一个请求

postman是如何工作的

服务器响应

json字符串

4.Json简介

官方解释

什么是JSON

JSON解析的简单例子

5.3A原则

单元测试用例

服务间的接口测试用例

手工测试用例

总结

6.unittest框架

简单的例子

剖析

总结

7.requests库

简单示例

安装

快速开始

划重点

8.第一个用例

前提条件

用例描述

使用postman调试接口

使用unittest重构代码

运行用例

运行结果

总结

9.什么是mock server

使用场景

契约测试

10.使用flask实现mock server

flask

flask教程

如何理解flask

最简单的例子

实现mocked smile task api

代码

运行