什么是接口自动化测试,自动化测试分析系统,接口自动化测试基础
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2022-08-27
顾名思义,接口测试是对系统或组件之间的接口进行测试,主要是校验数据的交换,传递和控制管理过程,以及相互逻辑依赖关系。其中接口协议分为HTTP,WebService,Dubbo,Thrift,Socket等类型,测试类型又主要分为功能测试,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范畴。相比UI层(主要是WEB或APP)自动化测试而言,接口自动化测试收益更大,且容易实现,维护成本低,有着更高的投入产出比,是每个公司开展自动化测试的首选。
下面我们以一个HTTP接口为例,完整的介绍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,并提供完整的用例设计及测试脚本。
基本的接口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
接口名称:豆瓣电影搜索
地址啥的会被屏蔽,发不出来,放在文末了
需求分析是参考需求、设计等文档,在了解需求的基础上还需清楚内部的实现逻辑,并且可以在这一阶段提出需求、设计存在的不合理或遗漏之处。
如:豆瓣电影搜索接口,我理解的需求即是支持对片名,演职人员及标签的搜索,并分页返回搜索结果。
用例设计是在理解接口测试需求的基础上,使用MindManager或XMind等思维导图软件编写测试用例设计,主要内容包括参数校验,功能校验、业务场景校验、安全性及性能校验等,常用的用例设计方法有等价类划分法,边界值分析法,场景分析法,因果图,正交表等。
针对豆瓣电影搜索接口功能测试部分,我们主要从参数校验,功能校验,业务场景校验三方面,设计测试用例如下:
依据上面编写的测试用例设计,我们使用python+nosetests框架编写了相关自动化测试脚本。可以完整实现接口自动化测试、自动执行及邮件发送测试报告功能。
必要的lib库如下,使用pip命令安装即可:
pip install nose pip install nose-html-reporting pip install requests
使用requests库,我们可以很方便的编写上述接口调用方法(如搜索q=刘德华,示例代码如下):
#coding=utf-8 import requests import json url = 'https://api.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, ensure_ascii=False) print 'Search Response:\n', json.dumps(r.json(), ensure_ascii=False, indent=4)
在实际编写自动化测试脚本时,我们需要进行一些封装。如下代码中我们对豆瓣电影搜索接口进行了封装,test_q方法只需使用nosetests提供的yield方法即可很方便的循环执行列表qs中每一个测试集:
class test_doubanSearch(object): @staticmethod def search(params, expectNum=None): url = 'https://api.douban.com/v2/movie/search' r = requests.get(url, params=params) print 'Search Params:\n', json.dumps(params, ensure_ascii=False) print 'Search Response:\n', json.dumps(r.json(), ensure_ascii=False, indent=4) def test_q(self): # 校验搜索条件 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'] for q in qs: params = dict(q=q) f = partial(test_doubanSearch.search, params) f.description = json.dumps(params, ensure_ascii=False).encode('utf-8') yield (f,)
我们按照测试用例设计,依次编写每个功能的自动化测试脚本即可。
在手工测试接口的时候,我们需要通过接口返回的结果判断本次测试是否通过,自动化测试也是如此。
对于本次的接口,我们搜索“q=刘德华”,我们需要判断返回的结果中是否含有“演职人员刘德华或片名刘德华”,搜索“tag=喜剧”时,需要判断返回的结果中电影类型是否为“喜剧”,结果分页时需要校验返回的结果数是否正确等。完整结果校验代码如下:
class check_response(): @staticmethod 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 if expectNum is not None: # 期望结果数目不为None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 assert False else: # 结果不为空,校验第一个结果 subject = response['subjects'][0] # 先校验搜索条件tag if params.get('tag'): for word in params['tag'].split(','): genres = subject['genres'] ok_(word in genres, 'Check {0} failed!'.format(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 for word in params['q'].split(','): title = [subject['title']] casts = [i['name'] for i in subject['casts']] directors = [i['name'] for i in subject['directors']] total = title + casts + directors ok_(any(word.lower() in i.lower() for i in total), 'Check {0} failed!'.format(word.encode('utf-8'))) @staticmethod def check_pageSize(response): # 判断分页结果数目是否正确 count = response.get('count') start = response.get('start') total = response.get('total') diff = total - start if diff >= count: expectPageSize = count elif count > diff > 0: expectPageSize = diff else: expectPageSize = 0 eq_(expectPageSize, len(response['subjects']), '{0}!={1}'.format(expectPageSize, len(response['subjects'])))
对于上述测试脚本,我们使用nosetests命令可以方便的运行自动化测试,并可使用nose-html-reporting插件生成html格式测试报告。
运行命令如下:
nosetests -v test_doubanSearch.py:test_doubanSearch --with-html --html-report=TestReport.html
测试完成之后,我们可以使用smtplib模块提供的方法发送html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:
import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart def send_mail(): # 读取测试报告内容 with open(report_file, 'r') as f: content = f.read().decode('utf-8') msg = MIMEMultipart('mixed') # 添加邮件内容 msg_html = MIMEText(content, 'html', 'utf-8') msg.attach(msg_html) # 添加附件 msg_attachment = MIMEText(content, 'html', 'utf-8') msg_attachment["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="{0}"'.format(report_file) msg.attach(msg_attachment) msg['Subject'] = mail_subjet msg['From'] = mail_user msg['To'] = ';'.join(mail_to) try: # 连接邮件服务器 s = smtplib.SMTP(mail_host, 25) # 登陆 s.login(mail_user, mail_pwd) # 发送邮件 s.sendmail(mail_user, mail_to, msg.as_string()) # 退出 s.quit() except Exception as e: print "Exceptioin ", e
打开nosetests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。
失败的用例可以看到传入的参数是:{"count": -10, "tag": "喜剧"},此时返回的结果数与我们的期望结果不一致(count为负数时,期望结果是接口报错或使用默认值20,但实际返回的结果数目是189。赶紧去给豆瓣提bug啦- -)
最终发送测试报告邮件,截图如下:
1. 接口
接口可分为:硬件接口和软件接口;我们这里只关注软件层面的接口。
接口:是指系统或组件之间的交互点,通过这些交互点可以实现数据的交互。(数据交互的通道)
1.1 接口的类型
接口测试分类有许多种,按照范围划分:系统之间的接口和程序内部的接口
系统之间的接口:多个内部系统之间的交互,内部系统与外部系统之间的交互
程序内部的接口:方法与方法之间,模块与模块之间的交互
2. 接口测试
接口测试:是对系统或组件之间的接口进行测试,主要是校验数据的交换、传递和控制管理过程,以及相互逻辑依赖关系。
2.1 接口测试原理
模拟客户端向服务器发送请求,服务器接收请求后进行相应的业务处理,并向客户端返回响应数据,检查响应数据是否符合预期。
2.2 接口测试的特点
测试可以提前介入,提早发现Bug,符合质量控制前移的理念
可以发现一些页面操作发现不了的问题
接口测试低成本高效益(底层的一个Bug能够引发上层8个左右Bug,接口测试可以实现自动化)
不同于传统的单元测试,接口测试是从用户的角度对系统进行全面的检测
2.3 接口测试的实现方式
使用接口测试工具来实现(比如:JMeter、Postman)
通过编写代码来实现(比如:Python + Requests)
3. 接口自动化测试
3.1 概念
自动化测试:是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。
接口自动化测试:是让程序或工具代替人工自动的完成对接口进行测试的一种过程。
以上就是小编为大家整理的接口自动化测试-什么是接口自动化测试
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