自动化接口测试难点（自动化接口测试用例）

本篇文章给大家谈谈自动化接口测试难点，以及自动化接口测试用例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享自动化接口测试难点的知识，其中也会对自动化接口测试用例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、接口自动化测试
• 2、我眼中的接口测试和接口自动化测试
• 3、接口自动化测试怎么做的
• 4、如何进行接口自动化测试
• 5、如何有效的开展自动化测试
• 6、使用python做接口自动化测试容易吗

接口自动化测试

接口 ：外部系统与本系统之间以及系统内部的各个子系统间，以约定标准提供的服务，包括对外提供的接口/对内提供的接口。

在这块我们举一个比较生活化的例子，我们平常使用的笔记本，在笔记本的两端有很多小插口，最常见的就是USB插口，我们可以把鼠标连接在USB插口上，也可以把键盘、U盘连接在USB插口上，为什么同一个USB接口可以连接这么多设备呢，其实这个接口，他就有一个统一对外的连接标准。
在我们开发当中，也有一个对外暴露的接口，因为他们服务的协议都是统一的，最常见的就是hhtp协议，我们规定好一种格式，让客户端来调用我们。
这里面键盘鼠标属于调用方，插到笔记本的USB上，就可以连接设备，就可以进行操作了。对外暴露的一个统一的一个规范，这样去理解接口，更形象一些。

在了解完什么是接口之后，我们来说一下什么是接口测试。
接口测试 测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等，保证对外提供接口的正确性和健壮性。
我们在具体测试过程中，我们不用关心接口调用方和接收方的实现逻辑，我们只需要知道传入什么数据，返回什么的结果是否达到我们的预期。接口测试其实也是黑盒测试，他与UI测试的区别就是没有界面交互，是不可视化的。

测试前置 ：我们不能等到整个系统全部开发完成才能进行测试，我们可以通过调用接口来进行测试，把问题拦截在前期，降低问题修复成本。
Bug更容易定位 ：因为我们按接口进行测试，出现问题后在被测接口中排查就可以了，它比系统集成之后，发现问题更容易定位，系统集成之后有各种模块的调用，出现bug之后再排查，排查的链路非常的长。另外从机制上更接近出问题的地方更容易命中问题。
前后端分离结构 ：现在很多系统都采用前后端分离架构，各服务之间更多的是通过接口来实现信息互通，对接口进行直接测试，可以更全面的覆盖各类测试场景。
自动化测试落地性价比高 ：比UI自动化测试更稳定，我们上面已经说了UI层的元素时常发生变化，有时改一个简单的元素，都有可能导致我们的自动化测试走不下去，写一套自动化测试脚本比较容易的，但是维护起来，会耗费很大的时间精力，相对来说，接口就比较稳定，一个项目没有大的改造，入参和出参就是固定的，变化的概率比较小，这样维护起来也比较方便。
减少安全隐患 ：比如我们在平常的测试过程中，测试用户名和密码，密码格式要求不能输入特殊字符，前端做了校验，而后端没有处理，这样我们只测试页面，这条case就默认通过了，但一些黑客可能通过抓包的方式进行登录，这样安全隐患就比较大了。我们对接口进行安全测试，可以避免安全隐患。

借助工具 ： Postman、Jmeter、jsf平台、jsf测试工具、easytest
编写测试脚本 ：Java+TestNG

请关注下一篇如何使用Java+TestNG进行接口自动化测试

我眼中的接口测试和接口自动化测试

接口测试的目的是为了增加测试覆盖度、深入度 ，对接口的各个参数做实际场景中很难遇到的异常场景的测试，保证接口的稳定性。如果在这个前提下接口测试还是没有发现 bug，那么可以 review 下历次迭代中是不是业务测试发现的所有 bug 都是前端的。如果是，那么说明你们的后端开发工程师能力实在很强，应该恭喜你们遇到了这么给力的队友。在测试压力很大的情况下就可以酌情考虑不做接口测试，前端测试完成就上线了。

如果不是那就应该 review 你们的接口测试用例了。是不是用例设计的还不如业务测试全面？是不是用例设计的时候默认按照正常的取值范围？按照正常的业务逻辑进行的用例设计导致用例的覆盖还不如业务直接黑盒测出来的覆盖全。

自动化测试的主要目的不是发现多少 bug ，而是为了快速对接口做回归、做线上监控等，避免接口出现了低级问题、阻碍问题但是大家不能第一时间知道，等过了很长时间线上出了强反馈或者在错误接口的基础上又做了很多开发才被大家发现。当然，在接口自动化的基础上再做压力测试、稳定性测试等也会更方便。在这个前提下再评估接口自动化测试是否有必要，思路就会清楚一些。

整体上测试是为了保证业务中的 bug 能够在有限的资源下最大量、最快速的发现，业务实际情况不同、测试团队规模不同、测试与业务的合作模式、测试团队成员的技术能力等等都会影响测试方案的制定。

个人觉得如果团队有专人做接口测试，这种情况下接口测试定位到用来发现更多 bug 是没有问题的，如果没有发现 bug 那就需要仔细找找接口测试用例设计的问题。接口测试的目的不是取代业务测试，而是减少业务测试遇到阻碍问题的概率以及减轻业务测试模拟异常场景的工作量。接口自动化测试的目的是在回归场景节约业务测试的工作量，在新业务测试中实际反倒会占用更多的测试资源。

以上是作者拉拉肥对接口测试以及接口自动化测试的理解。你怎么看？欢迎点击 原文链接 在原帖共同讨论。

接口自动化测试怎么做的

了解了接口测试是什么之后，怎么做接口测试呢?接口测试的流程其实和功能测试流程类似：接口测试计划-接口测试用例-接口测试执行-接口测试报告。测试用例设计的依赖对象主要是需求说明书和接口文档。
接口测试因其不是针对普通用户，而是针对的另外一个系统组件，所以不能直接测试，需要使用工具测试，比如服务端http接口测试，常用的工具有jmeter、postman、httpclient等。用工具测试，所以目标就是准备要测试数据测试脚本后直接执行即可， 在进行测试执行编写时，有如下的原则：
1.不同的接口参数覆盖不同的业务场景;
2.在后台构造合适的数据来满足接口的测试用例;
3.根据接口的返回值，断言其是否返回期望结果，并查看数据库验证;
4.测试用例涉及多个步骤的，应对涉及的步骤都验证;
5.删除测试过程中产生的结果，确保每个用例执行前都是一个清洁的环境

如何进行接口自动化测试

曾经有一段时间，人们习惯于在MSExcel里面编写单元测试用例，然后开发人员就按照单元测试用例一步一步的来实现用例。这通常是很耗时的漫长的过程，尤其是如果应用很大或者UI很复杂的话。这一套单元测试的执行过程常常成为瓶颈，因为任何代码修改都会带来手工执行大量单元测试，以确保新的修改没有破坏原有功能。如今是个快节奏时代，人们希望工作能够无需人工介入、自动化的快速完成。每个人都喜欢执行一个命令就能把工作搞定，而且在执行期间不需要人工介入。需要做的仅仅是检查一下最终的输出结果。当这个世界正在迈向自动化时，自动化测试也不甘落后，不论是在功能测试方面还是UI测试方面。每天我们都能听说自动化测试方面涌现出的新软件。本文提供了一些信息给那些想用CodedUI自动测试框架来进行应用界面自动化的.Net开发者。什么是CodedUI?最近我一直在寻找一个自动化的用户接口测试的解决方案。用户接口测试需要用户多次进行手工输入操作，这是一个既枯燥又费时的过程。因此，我想寻找一种更智能的自动化UI测试的方案，这种UI测试在不需要人工干预下，能够被保存，记录并提供支持，快速测试代码的改变。CodedUI采用用户接口来驱动应用的进行自动化测试。这些测试包括UI控制的功能性测试。他们使你可以验证整个应用的功能是否正确，其中包括了用户接口。CodedUI尤其适合用于用户接口中存在校验或者其它的登录方式的测试，比如网页。CodedUI也可以用于人工测试用例的自动化。CodedUI测试帮助用户测试应用程序的用户接口。这些测试允许用户验证应用程序的功能。CodedUI多数时间用于帮助验证在UI层本身的有效逻辑。它能够验证值对用户接口的控制的正确性。其它方案市场有许多自动化用户接口的方案，比如HP的QuickTestProfessional,IBMRationalFunctionalTester.其它著名的，易于使用的开源工具解决用户接口自动化问题的有Selenium，也能够记录测试，需要的时候回放。市场上还有来自Microsoft的也能不需要太多努力做同样的事。用VisualStudioMicrosoft还有CodedUI的方案用于单元测试。CodedUI适合在哪儿用?大多数安装了VisualStudio的开发者都喜欢在VisualStudio的环境里进行单元测试，而不是使用第三方工具。由微软提供的CodedUI，在VisualStudio环境里可谓上手即用。在开发者的机器上无需另外安装任何东西。一旦你安装了VisualStudio的Premium版或者Ultimate版，你就同时也安装好了CodedUI。CodedUI可用性为了使用CodedUI，需要安装VisualStudio2010/2012/2013的Premium版或者Ultimate版。CodedUI测试的组成CodedUI测试的组成容易理解。它可分成下列文件：UIMap.uitest这个文件是UIMap类的XML表示。UIMap类包括视窗，控件，属性，方法，断言和动作。UIMap.cs对UIMap的自定义部分都存在这文件里。如果修改直接存在UIMap.designer.vb文件的话，那些修改都会在记录结束后丢失，因为这个文件重新创建了。给每个在测应用程序中的每个模块创建一个独立的UIMap文件。UIMap.Designer.cs这是部分类表达各种类。这各种类是给多样的控件和他们的范围，属性，方法的类。提示：不要直接修改UIMap.Designer.cs。加入你这样做，这个修改会被覆盖掉。CodedUITest.cs这类表示的实际的CodeUI测试类，方法调用，和断言调用，所有的方法和断言默认都是从UIMap.Designer.cs文件调用的。这类有具有【codedUITest]属性TestClass和包含具有【TestMethod]属性的多种方法。CodedUI的特性/好处进行用户界面测试的同时进行校验.生成VB.Net/C#代码.测试用例可以被记录和重放.集成了ALMStory能够作为每日构建的一部分来运行.根据需要进行高级扩展.和VisualStudio集成在一起，所以无需单独购买许可.CodedUI对Web和Windows应用同样适用.著名的Microsoft支持.创建CodedUI测试CodedUI测试可以用下列方式创建使用MTM进行快速自动构建从现有的记录(从手动测试中记录下来的操作)中创建CodedUI在CodedUITestBuilder创建的底稿的基础上创建一个新的CodedUI测试.自己写CodedUI.这个白皮书的范围仅限于“在CodedUITestBuilder创建的底稿之上创建一个新的CodedUI测试”。小贴士:尽量使用CodedUITestBuilder。CodedUITestBuilder每一个CodedUI测试的生成都需要遵从下列步骤.记录/停止/暂停编辑记录下来的步骤添加断言生成代码创建CodedUI测试创建新的CodedUI项目要开始使用CodedUI，首先我们需要创建一个测试项目，用来保存所有CodedUI测试。创建一个新的CodedUI项目包含下列步骤打开VisualStudio2012选择FileNewProject选择需要的语言模板(C#orVB.Net).我们选择了C#.选择CodedUIProject输入一个名字点击OK按钮添加CodedUI测试VisualStudio默认配置为创建CodedUI测试使用"GenerateanewCodedUITestfromscratchusingCodedUITestBuilder"提示：在测试的应用程序中，当你创建UI控件时尽量使用有意义的名称，从而对于自动生成的控件显得更加有意义和可用。一旦CodedUI测试工程创建完成，将会自动打开生成CodedUI测试代码的对话框，请给出以下选项的设置。记录操作，编辑UI地图或添加断言使用一个已经存在的操作记录默认情况下选择记录操作,编辑UI地图或添加断言，无需做任何操作，然后点击"ok"CodedUITestBuilder选择了上述选项后，CodedUITestBuilder就会被打开，同时VisualStudio窗口被最小化。这意味着我们已经为记录操作做好了准备。正如之前描述的，CodedUITestBuilder基于下列4个操作来做记录RecordStepsUpdateorDeleteStepsVerifyResults(AddAssertions)GenerateCode小贴士:如果用户界面(UI)变化了，就重新记录测试方法或断言方法，或者重新记录一个既有测试方法中受影响的部分。记录一个序列的操作.记录一个操作主要需要下列几步.StartRecording,通过选择Record按钮即可.PauseRecording,用来处理记录过程中的其它操作，即GenerateCode.Edit/Delete操作,以防错误的操作被记录。Generatecode为记录下来的操作创建编号。会给每一个记录下来的操作都生成编号。AddAssertions用来校验结果。小贴士:创建断言最好使用CodedUITestBuilder，因为它会在UIMap.Designer.cs文件中自动添加一个断言方法。为记录动作做计划任何事情的成功都取决于它计划得有多好。较好地计划最大限度保证了任务成功完成。这样总是比较好，在开始记录动作之前，我们计划好所有的所有要计划的步骤。这里我们将要使用应用程序Windows计算器来记录步骤。我们要自动地加和减两个数字。在记录加和减两个数字的时候，下面的步骤将会用到。。点击“开始记录”控件。到开始，点击执行。在执行窗口，输入”calc"。停止记录，看记录的步骤。删除错误的步骤（存在的话）。产生代码；提供和动作相匹配的名字。比如，打开计算器。提示：当你产生一个方法时候，使用一个有意义的方法的名字，代替默认名字。有意义的名字帮助识别方法的木的。。重新记录，提供第一个数字，暂停记录产生代码。重新记录，提供操作（加或者减），暂停记录，产生代码。重新记录，提供第二个数字，暂停记录，产生代码。。加断言提示：产生你的测试作为一系列记录的方法提示：可以的时候，限制每个方法小于10个动作。这模块化的方法让UI改变时候容易替换方法。我们已经看到了CodedUI可以使开发者的生活变得多么轻松，尤其是遇到每次都需要进行很多输入的复杂页面的时候。这时，测试用例只需要被记录一次，就可以按照需要执行任意多次。使用CodedUI比使用其它工具的好处是，它能自动适配Web页面和Windows窗口应用。CodedUI测试可以用VisualStudio2010来运行，也可以用任何版本的VS来运行，它们的功能正变得越来越强大。无需多说，CodedUI是一个由技术领导者提供的强大工具，想要体验CodedUI测试的强大，我们应该开始在项目中使用它看看它能带来多少ROI，我确信CodedUI不会让你失望。

如何有效的开展自动化测试

自动化测试不宜大力投入
不管是自动化测试还是接口测试自动化接口测试难点，都不宜在前期大量投入。当前业务是否适用自动化，哪些框架或者工具更适合，适合做接口自动化还是 UI 的自动化？如何让自动化达到收益和效果？
这些问题都需要根据团队和业务具体的情况去尝试，找到合适的才行。如果前期投入太大，团队对其期望太高，非常容易在遇到一点挫折的时候对自动化丧失信心。
另外，投入太大，毕竟加大人力或者减少手工测试的投入，会造成测试资源的紧张。在项目时间和成本的压力下，测试管理者需要顶着巨大的压力，这本身就很难成功。
可以安排一些技术强或者技术兴趣浓厚的成员，在项目允许的情况下减少其手工测试工作量，让其可以利用部分工作时间和部分业余时间尝试做自动化，先局部功能尝试，能够有效果，在扩大范围。逐步达到一定的自动化规模。
以接口为主UI为辅
UI 自动化因其运行环境的问题，会导致运行速度慢，对环境依赖过高。同时因程序界面的多变性，导致自动化脚本维护成本大大增加。
接口测试有很多优于 UI 自动化的地方。但是接口测试也自有其短板，对流程性质的测试并不适合用接口自动化来覆盖。接口自动化更适合覆盖单一接口功能的检查。
所以自动化接口测试难点我们可以采用核心业务流程使用 UI 自动化，单一功能使用接口自动化，两种层面的自动化结合的方式来进行。
不轻谈自动化测试平台
目前测试界开始流行起自己开发测试平台（以接口为主）。简单来说就是模仿常见的接口测试工具，用 Python 或者 Java 写成了一个 web 版本的。
当然也有其理由，“定制性更强！”但是毕竟是软件都需要进行测试，花大量精力开发的平台并不稳定，而本身功能和理念上并没有太多更新。而这样的一些功能，市面上的绝大部分测试工具都能胜任。
如果是为了提高个人能力，项目时间有空余，怎么玩都可以。若是要在实际工作中应用，那么就有点得不偿失了。
自动化测试中，工具的重要性始终是最低的。理念、思维和环境治理才是最重要的。
通过不断小范围试错，找到适合自己团队的自动化策略才是最重要的。任何技术脱离实际应用都是耍流氓。

使用python做接口自动化测试容易吗

为什么要做接口自动化测试?
在当前互联网产品迭代频繁自动化接口测试难点的背景下自动化接口测试难点，回归测试自动化接口测试难点的时间越来越少自动化接口测试难点，很难在每个迭代都对所有功能做完整回归。但接口自动化测试因其实现简单、维护成本低，容易提高覆盖率等特点，越来越受重视。
为什么要自己写框架呢?
使用Postman调试通过过直接可以获取接口测试的基本代码，结合使用requets + unittest很容易实现接口自动化测试的封装，而且requests的api已经非常人性化，非常简单，但通过封装以后（特别是针对公司内特定接口），可以进一步提高脚本编写效率。
一个现有的简单接口例子
下面使用requests + unittest测试一个查询接口
接口信息如下
请求信息:
Method：POST
URL：api/match/image/getjson
Request：
{
"category": "image",
"offset": "0",
"limit": "30",
"sourceId": "0",
"metaTitle": "",
"metaId": "0",
"classify": "unclassify",
"startTime": "",
"endTime": "",
"createStart": "",
"createEnd": "",
"sourceType": "",
"isTracking": "true",
"metaGroup": "",
"companyId": "0",
"lastDays": "1",
"author": ""
}
Response示例：
{
"timestamp" : xxx,
"errorMsg" : "",
"data" : {
"config" : xxx
}
Postman测试方法见截图：
测试思路
1.获取Postman原始脚本
2.使用requests库模拟发送HTTP请求**
3.对原始脚本进行基础改造**
4.使用python标准库里unittest写测试case**
原始脚本实现
未优化
该代码只是简单的一次调用，而且返回的结果太多，很多返回信息暂时没用，示例代码如下
import requests
url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"
querystring = {"category":"image","offset":"0","limit":"30","sourceId":"0","metaTitle":"","metaId":"0","classify":"unclassify","startTime":"","endTime":"","createStart":"","createEnd":"","sourceType":"","isTracking":"true","metaGroup":"","companyId":"0","lastDays":"1","author":""}
headers = { 'cache-control': "no-cache", 'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)
print(response.text)
优化 第一版
调整代码结构，输出结果Json出来，获取需要验证的response.status_code，以及获取结果校验需要用到的results['total']
#!/usr/bin/env python#coding: utf-8'''
unittest merchant backgroud interface
@author: zhang_jin
@version: 1.0
@see:http://www.python-requests.org/en/master/
'''import unittestimport jsonimport tracebackimport requests
url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"
querystring = { "category": "image", "offset": "0", "limit": "30", "sourceId": "0", "metaTitle": "", "metaId": "0", "classify": "unclassify", "startTime": "", "endTime": "", "createStart": "", "createEnd": "", "sourceType": "", "isTracking": "true", "metaGroup": "", "companyId": "0", "lastDays": "1", "author": ""
}
headers = { 'cache-control': "no-cache", 'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
}#Post接口调用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)#对返回结果进行转义成json串
results = json.loads(response.text)#获取http请求的status_codeprint "Http code:",response.status_code#获取结果中的total的值print results['total']#print(response.text)
优化 第二版
接口调用异常处理，增加try，except处理，对于返回response.status_code，返回200进行结果比对，不是200数据异常信息。
#!/usr/bin/env python#coding: utf-8'''
unittest merchant backgroud interface
@author: zhang_jin
@version: 1.0
@see:http://www.python-requests.org/en/master/
'''import jsonimport tracebackimport requests
url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"
querystring = { "category": "image", "offset": "0", "limit": "30", "sourceId": "0", "metaTitle": "", "metaId": "0", "classify": "unclassify", "startTime": "", "endTime": "", "createStart": "", "createEnd": "", "sourceType": "", "isTracking": "true", "metaGroup": "", "companyId": "0", "lastDays": "1", "author": ""
}
headers = { 'cache-control': "no-cache", 'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
}try: #Post接口调用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring) #对http返回值进行判断，对于200做基本校验 if response.status_code == 200:
results = json.loads(response.text) if results['total'] == 191: print "Success" else: print "Fail" print results['total'] else: #对于http返回非200的code，输出相应的code raise Exception("http error info:%s" %response.status_code)except:
traceback.print_exc() 关于自动化接口测试难点和自动化接口测试用例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。 自动化接口测试难点的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动化接口测试用例、自动化接口测试难点的信息别忘了在本站进行查找喔。

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