三、主流接口测试框架对比

一.接口自动化框架需求

1、接口编写方便。
2、方便调试接口。
3、支持数据初始化。
4、生成测试报告。
5、支持参数化。

###  jemeter

# 优点

•   支持参数化

•   不需要写代码

# 缺点

•  创建接口用例效率不高。

•  不能生成查看每一个接口执行情况的测试报告。

# 结论

     不考虑，接口编写不方便，最主要是不能生成测试报告，如果做接口性能的话可以考虑

###HttpRunner

优点:

• 基于YAML/JSON格式，专注于接口本身的编写。

• 接口编写简单

• 生成测试报告

• 接口录制功能。

缺点:

• 没有编辑器插件对语法校验，容易出错。

• 官方文档没有详细的说明。

• 扩展不方便。

 #  总结

   可以考虑，至于接口数据的初始化可能需要单独处理。

  doc: https://cn.httprunner.org/quickstart/

####gauge

BDD行为驱动测试框架。

优点:

• 行为文件与脚本文件分离，本质上实现了数据驱动。

• 功能强大灵活，本质上还用Python写接口用例。

• 自动生成测试报告。

• VS Code有支持插件

缺点:

• 门槛略高，需要了解BDD的用法。

• 需要会markdworn语法

行为描述文件：

## test post request

* post "http://httpbin.org/post" interface     
     |key  | status_code|     
     |------|-----------|     
     |value1|200        |     
     |value2|200        |     
     |value3|200        |

测试脚本：

……

@step("post <url> interface <table>")
def test_get_request(url, table):
    values = []
    status_codes = []
    for word in table.get_column_values_with_name("key"):
        values.append(word)
    for word in table.get_column_values_with_name("status_code"):
        status_codes.append(word)
    for i in range(len(values)):
        r = requests.post(url, data={"key": values[i]})
        result = r.json()
        assert r.status_code == int(status_codes[i])

总结：推荐使用，BDD有一定门槛，看测试人员的学些能力和接受速度。

doc: https://docs.gauge.org/latest/writing-specifications.html#special-parameter-csv

#### Unittest+Request+HTMLRunner

利用现有的框架和库自己定制。

优点:

• 足够灵活强大: 分层测试、数据驱动、测试报告，集成CI...

缺点:

• 有一定的学习成本

数据文件：

{
    "test_case1": {
        "key": "value1",
        "status_code": 200
    },
    "test_case2": {
        "key": "value2",
        "status_code": 200
    },
    "test_case3": {
        "key": "value3",
        "status_code": 200
    },
    "test_case4": {
        "key": "value4",
        "status_code": 200
    }}

测试用例：

import requests
import unittest
from ddt import ddt, file_data


@ddtclass InterfaceTest(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        self.url = "http://httpbin.org/post"

    def tearDown(self):
        print(self.result)

    @file_data("./data/test_data_dict.json")
    def test_post_request(self, key, status_code):
        r = requests.post(self.url, data={"key": key})
        self.result = r.json()
        self.assertEqual(r.status_code, status_code)

总结：推荐使用，代码相对简单，功能足够灵活。

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虫师：

我花了两天时间整理这些框架，其实重点就是了解HttpRunner 和 gauge 。

yg

HttpRunner 没有编辑器插件，本身就是一个YAML/JSON配置文件，所以配置写错了，但只要是合法的YAML/JSON格式，也看不出来，只有运行的过后才知道。就像你用记事本写代码一样，只有运行了才知道代码有没有写错。

另外，扩展起来也不是特别方便，单独用python实现一些函数：在json文件中

{"device_sn": "${gen_random_string(15)}"}

以这样的方式引用gen_random_string() 函数。

gauge我已经分享过两篇基础文章了，虽然用BDD拿来做接口理念不搭，但并不是不可以，唯一的缺点是用BDD来描述接口行为不合适，其他的都没毛病，可以参数化，断言写起来也简单，测试报告也漂亮，本质上还是用Python实现一些功能，所以非常灵活。

unittest + requests + HTMLTestRunner是我最熟悉的方案，几乎没什么短板。以前通过这种方案写过很多测试用例，这次把ddt加上似乎更完美了。

 重要：以上内容均来自网络，仅做自己学习使用。

原地址：https://www.cnblogs.com/fnng/p/9919803.html