百度api接口测试工具（api接口测试软件）

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本文目录一览：

• 1、api接口测试的步骤
• 2、api 接口 fuzz 测试初探
• 3、怎么用Postman进行API测试
• 4、【接口工具ApiPost】预后执行脚本、断言、测试验证定义使用（5）
• 5、什么是API测试

api接口测试的步骤

1、拿到接口文档的时候先分析文档，分析的内容有：请求类型、必填项、选填项、入参、出参及描述
2、编写测试用例，测试用例的编写参考下图；

3、利用eolinker、jmeter或者其它接口测试工具执行测试用例；

（在接口没有问题的情况下，前端测试出的bug都属于前端开发人员）
5、接口测试完成后再进行前端的功能及UI交互测试；
6、提交buglist清单，修复后一定要回归测试。

具体可以在eolinker在线使用了解： www.eolinker.com

api 接口 fuzz 测试初探

在日常测试工作中，经常会有api接口的测试，除了正向流程的测试之外，我们经常还需要覆盖一些异常情况。

例如：

事实上，我们组的接口测试demo框架中，在dataprovider中也经常能够看到诸如下面的例子。

此处是看看接口在传入非期望值的时候，能不能够很好的处理类似请求。

除此以外，还有一些和业务场景强相关的值类型，比如网络测试的时候，我们会关心cidr的格式；计费测试的时候，又特别关注数字的类型。

一方面，给每个接口增加类似的异常接口测试相对比较无趣；另一方面，我们作为人，考虑问题，不管是开发还是测试，都难免挂一漏万，有一些边边角角的case没能考虑到。

既然如此，我们能否统一抽象出来一种接口异常测试的框架， 自动 注入各种类型的异常，然后将凡是服务没有捕获的，抛出trace, exception 的，记录下请求的payload，为后续验证覆盖提供支撑。

主要使用了模糊测试技术（fuzz testing, fuzzing）。其核心思想是自动或半自动的生成随机数据输入到一个程序中，并监视程序异常，如崩溃，断言(assertion)失败，以发现可能的程序错误，比如内存泄漏。（摘抄之维基百科）

简单的模糊测试随机输入数据，而更加高效的模糊测试，需要理解对象结构或者协议。通过向数据内容，结构，消息，序列中引入一些异常，来人为的构造聪明的模糊测试。

如果你持续关注文件系统或内核技术，你一定注意过这样一篇文章：Fuzzing filesystem with AFL。Vegard Nossum 和 Quentin Casasnovas 在 2016 年将用户态的 Fuzzing 工具 AFL（American Fuzzing Lop）迁移到内核态，并针对文件系统进行了测试。

结果是相当惊人的。Btrfs，作为 SLES（SUSE Linux Enterprise Server）的默认文件系统，仅在测试中坚持了 5 秒钟就挂了。而 ext4 坚持时间最长，但也仅有 2 个小时而已。( https://zhuanlan.zhihu.com/p/28828826 )

所以基于此，在api接口测试中引入模糊测试理论上也是可行的，而且是有效的。

经过一番调研和搜索之后，发现了以下这个项目在接口fuzz测试中，有比较好的上手体验。

我对 PyJFAPI 稍微进行了一些修改，包括日志记录，以及异常判断的地方，只记录服务器返回500错误的情况等。

首先需要准本一个请求的模板。

这里是一个 post请求，定义了一些请求头和请求体。星号之间的请求json体，为异常注入点。
它会自动分析你的json格式，生成各种 payload。理论上来说，你只需要给它提供一份接口的scheme就行(要是所有接口都可以从Swagger直接导出那就很方便了)。

运行：

返回

我们可以手工请求一下这些导致异常的payload。
实例1：

事实上，我们本来已经对这个cidr参数进行了一些异常值的测试。包括：

等等。可以发现，还是有部分特殊情形没有考虑到。

实例2

我把程序构造的部分异常打印出来，可以看到类型还是很丰富的。

pjfapi.py 脚本本身使用方法很简单。 -h 看下help为命令行参数的基本说明。

本文简要的介绍了fuzz测试技术，以及将其应用到api接口测试中的实现，给出了一个具体的fuzz接口测试例子。它不一定能够完全替代掉人工的接口异常，但是可以作为一个很好的补充。

怎么用Postman进行API测试

不用打开chrome而直接使用Postman，具体的方法是：
更多工具--扩展程序--获得更多程序--Chrome网上应用商店--找到postman--添加到Chrome即可.

【接口工具ApiPost】预后执行脚本、断言、测试验证定义使用（5）

脚本语法
JavaScript语法规则
实现功能有：
测试（断言）请求返回结果的正确性（后置脚本）。
动态修改接口请求参数，如增加接口签名参数等（前置脚本）。
接口请求之间传递数据（使用脚本操作变量）。
脚本中可以直接请求一个接口地址。

例子：在预执行脚本中定义一个函数_random

预后执行脚本都可定义、获取、删除、清空环境变量、全局变量等
例子如下：

后执行脚本还可进行断言和响应结果数据可视化设置

断言
1、断言定义
2、断言验证
返回响应数据如下

定义：在后执行脚本里添加；
特别注意：每个测试用例是一行，不能换行。

验证结果：

绿色表示测试通过，红色表示测试不通过
【补充】集合（list）验证
定义：

笔者暂时还没有找到添加断言业务描述的参数方法，一般断言有断言描述和断言表达式。但这个语法上好像不支持。后期如果找到一并补充上

什么是API测试

随着API在软件平台提供商中日益流行，为了确保应用程序之间能够正常通信，用户需要对API进行测试。虽然API测试的格式看起来像webhttp调用，但是执行的测试类型类似于其他应用程序的测试类型。

API是一个应用程序调用另一个应用程序服务的一种方式。API可以提供企业软件调用之外的功能。例如天气、运动成绩、股市行情和许多其他类型的数据，都可以通过商业API获取。

API通常使用代表性的状态传输（REST）接口。这使HTTP调用能够访问通用资源标识符（通常称为URI），该标识符执行对服务的调用。

要测试API，需要传入合法范围内和超过范围数据，并观察是否达到预期的结果，超出范围的输入是否提供有用的错误消息并返回失败。

许多平台都是基于web的，或者在云中，所以测试API以考虑网络、地理位置和域名系统。发送来自世界各地不同地点的流量，以确保不同地理区域的访问保持一致。

自动化测试API，特别是当该API是一个需要保证可用性和响应时间指标的商业服务时。通过调用接口和计时来测试API性能。

API监控将实时显示API是否适合健康。如果API在某些时候使用率很高，那么需要实时监控API的稳定性。

演示使用Eolinker，是一款适用于多种规模团队，能满足不同需求的的Saas工具。
使用地址： www.eolinker.com = 关于百度api接口测试工具和api接口测试软件的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 百度api接口测试工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于api接口测试软件、百度api接口测试工具的信息别忘了在本站进行查找喔。

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