接口测试与接口自动化测试,接口自动化测试项目实战

　　1.什么是接口测试？顾名思义，接口测试就是测试系统或组件之间的接口，主要是检查数据管理过程的交换、传输和控制，以及相互之间的逻辑依赖关系。其中接口协议分为HTTP、Web Service、Dubbo、Thrift、Socket等类型，测试类型主要分为功能测试、性能测试、稳定性测试、安全性测试等。在分层测试的“金字塔”模型中，接口测试属于第二层服务集成测试的范畴。与UI层(主要是WEB或APP)自动化测试相比，界面自动化测试利润更高，易于实现，维护成本低，投入产出比更高，是每个公司进行自动化测试的首选。下面以一个HTTP接口为例，完整介绍一下接口自动化测试流程：从需求分析到用例设计，从脚本编写、测试执行到结果分析，提供完整的用例设计和测试脚本。

　　2.基本流程基本界面功能自动化测试流程如下：需求分析-用例设计-脚本开发-测试执行-结果分析2.1实例界面界面名称：豆瓣电影搜索界面文档地址：https://developers.douban.com/wiki/? Title=movie _ v2 #搜索界面调用实例：1)按演职人员搜索：https://api.douban.com/v2/movie/search? Q=张艺谋2)按标题搜索：https://api.douban.com/v2/movie/search? Q=西游3)按类型搜索：https://api.douban.com/v2/movie/search? Tag=喜剧3。需求分析。需求分析是指需求、设计等文档。在理解需求的基础上，还需要了解内部的实现逻辑，在这个阶段就有可能提出不合理或者遗漏的需求和设计。比如豆瓣电影搜索界面，我理解的需求是支持片头、演职人员、标签的搜索，按页面返回搜索结果。4.用例设计：在理解接口测试需求的基础上，使用MindManager或XMind等MindManager编写测试用例设计，主要包括参数验证、功能验证、业务场景验证、安全和性能验证等。常用的用例设计方法有等价类划分、边界值分析、场景分析、因果图、正交表等。对于豆瓣电影搜索界面的功能测试部分，我们主要从参数验证、功能验证、业务场景验证三个方面设计测试用例，具体如下：5 .脚本开发是根据上面写的测试用例来设计的，我们使用python nosetests框架来编写相关的自动化测试脚本。完全可以实现界面自动测试、自动执行、邮件发送测试报告的功能。5.1相关lib安装所需的lib库如下，可以使用pip命令安装：pip install nose pip install nose-html-reporting pip install requests 5.2接口调用使用requests库，我们可以很容易地编写上面的接口调用方法(比如搜索q=刘德华，代码如下):# coding=UTF-8 import requests import JSON URL= 3359api.douban.com/v2/movie/search params=dict(q=u 刘德华)r=requests.get(url params=params)print search params: n ，json.dumps (params，guarantee _ ascii=false)print search response: n ，json.dumps (r.json()，guarantee _ ascii=false，indent=4)实际编写自动化测试脚本时，在下面的代码中，我们封装了豆瓣电影搜索接口， 而test_q方法可以简单地使用nosetests提供的yield方法方便地执行列表中的每个测试集QS:class test _ doubansearch(object):@ static method def Search(Params，expect num=None):URL= https://API . douban . com/v2/movie/Search r=requests . get(URL，Params=Params)print Search Params: n ，json.dumps(params，确保_ ascii=false)print Search response: n ，JSON . dumps(r . js indent=4) deftest _ q (self): #验证搜索条件q qs=[u 白夜追凶，U 大话西游，U 周星驰，U 张艺谋，U 周星驰，吴孟达，U 张艺谋，巩俐，U 周星驰，大话西游，U 白夜追凶，潘粤明]对于qs的Q:Params=dict(Q=Q)f=partial(Params)f . description=JSON . dumps(Params，guarantee _ ascii=false)。 encode (UTF-8) yield (f，)我们只需根据测试用例设计，依次为每个功能编写自动化测试脚本即可。5.3结果验证手动测试接口时，我们需要通过接口返回的结果来判断这个测试是否通过，自动化测试也是如此。对于这个界面，我们搜索“q=刘德华”，需要确定返回的结果中是否包含“演职人员刘德华或片头刘德华”。在搜索“tag=comedy”时，我们需要确定返回结果中的电影类型是否为“comedy”，并在结果分页时检查返回结果的数量是否正确。

　　完整结果校验代码如下：class check _ response():@静态方法def check _ result(response，params，expectNum=None): #由于搜索结果存在模糊匹配的情况，这里简单处理只校验第一个返回结果的正确性如果期望数量不为无：#期望结果数目不为没有人时，只判断返回结果数目eq_(expectNum，len(response[subjects])， {0}！={1}.format(expectNum，len(response[ subjects ]))else:if not response[ subjects ]:#结果为空，直接返回失败断言False else: #结果不为空，校验第一个结果主题=响应[主题][0] #先校验搜索条件如果参数，则标记。get( tag ):对于params[ tag ]中得单词.拆分(，):流派=主题[流派]好的_(流派中的单词，检查{0}失败!。格式(word。encode( utf-8 )#再校验搜索条件q elif params.get(q): #依次判断片名，导演或演员中是否含有搜索词，任意一个含有则返回成功对于params[q]中的单词split(，):title=[subject[ title ]]casts=[subject[ casts ]]中我的I[ name ]]董事=[subject[ directors ]]合计=职称演员董事ok _(any(word。I . lower()中的lower()中我的总计)，检查{0}失败!。格式(word。encode( utf-8 )@静态方法def check _ pageSize(response):#判断分页结果数目是否正确计数=响应。get( count )start=响应。get( start )total=响应。get( total )diff=total-start if diff=count:expect pagesize=diff else:expect pagesize=0 eq _(expect pagesize，len(response[subjects])， {0}！={1}.format(expectPageSize，len(response[ subjects ]))5.4执行测试对于上述测试脚本，我们使用鼻测试命令可以方便的运行自动化测试，并可使用鼻子-html-报告插件生成超文本标记语言格式测试报告。运行命令如下：鼻子测试-v test _ doubanSearch。py:test _ douban search-with-html-html-report=测试报告。html 5.5发送邮件报告测试完成之后，我们可以使用smtplib模块提供的方法发送超文本标记语言格式测试报告。基本流程是读取测试报告-添加邮件内容及附件-连接邮件服务器-发送邮件-退出，示例代码如下：从电子邮件导入smtplibfrom。哑剧。文本从电子邮件导入mime文本。哑剧。多部分导入mime多部分定义send _ mail():#读取测试报告内容with open(report_file， r) as f: content=f.read().decode( utf-8 )msg=mime multipart( mixed )#添加邮件内容msg_html=MIMEText(content， html ， utf-8) msg.attach(msg_html) #添加附件msg _ attachment=mime text(Content， html ， utf-8 )msg _ attachment[ Content-Disposition ]= attachment；文件名="{ 0 }"。格式(报告文件)消息。attach(msg _ attachment)msg[ Subject ]=mail _ sub get msg[ From ]=mail _ user msg[ To ]=；加入(邮件_收件人)尝试：#连接邮件服务器s=smtplib .SMTP(邮件主机，25) #登陆登录网站(邮件用户，邮件密码)#发送邮件美国sendmail(邮件_用户，邮件_收件人，消息。as _字符串())#退出s . quit()异常为e:print Exception ，e 6 .结果分析打开鼻测试运行完成后生成的测试报告，可以看出本次测试共执行了51条测试用例，50条成功，1条失败。

　　对于失败的用例，我们可以看到传入的参数是：{count: -10， tag: comedy}，返回的结果数与我们的预期结果不一致(当count为负时，预期结果是接口错误或者使用默认值20，但实际返回的结果数是189。赶紧给豆瓣打个bug-)

　　7.完整脚本豆瓣电影搜索界面的完整自动化测试脚本，我已经上传到GitHub了。：https://github.com/lovesoo/test_demo/tree/master/test_douban下载完成后，可以进行完整的接口自动化测试并通过邮件发送最终的测试报告，命令如下：python test_doubanSearch.py最后发送测试报告邮件，截图如下：8 .参考资料1)请求：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/2)鼻子测试：http://nose.readthedocs.io/en/latest/testing.html 3)鼻子-html-报告：https://pypi.python.org/pypi/nose-html-reporting

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