本篇文章给大家谈谈python接口测试用例,以及对应的知识点,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python接口测试用例的知识,其中也会对进行解释,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:
用 Python 为接口测试自动生成用例
基于属性的测试 会产生大量的、随机的参数,特别适合为单元测试和接口测试生成测试用例
尽管早在2006年haskell语言就有了 QuickCheck 来进行”基于属性的测试“,但是目前来看这依然是一个比较小众的领域,参考资料有限,本文如有不足,欢迎指正。
在过去的测试实践中,执行测试时通常需要明确的内容(Value)python接口测试用例:
这些内容可以通过”判定树“或者”判断表“来表示,然后测试的执行过程变成了这样
可以称为 基于表的测试
在最初,这给了python接口测试用例我们测试的方向,但是缺点也非常明显:
python接口测试用例你要足够多的"X-Y" 才能可能覆盖到隐蔽的bug。
这里请大家回答几个问题:
如果以上问题的答案不是yes,那么 基于属性的测试 就是你需要掌握的东西!
基于属性的测试和基于表的测试,最大的区别可以这样描述:
vs
于是利用工具生成大量的X类数据,进行测试,并验证结果是否Y类。
值得注意的是:
在不同的语言中有不同的工具来实现,比如:
本文以python为例进行演示:
假设有add函数,接收两个类型整数参数,并返回它们的相加结果
首先写出一个简单的测试用例
正如前面所说,一个这样的用例,根本没信心覆盖全部的场景,例如:
所以接下来怎么办?
改为基于属性的测试
执行结果
由结果可知,工具根据 参数是整数 这一规范,自动生成、执行了大量的测试用例
接口测试和函数的单元测试非常相似:
此外接口文档作为前后端、甚至测试开发的对接窗口,对参数的要求约定的更加细致,
以OpenAPI为例,每个参数可以有以下属性:
于是为接口生成符合要求的参数就变得可行了,举个例子:
这是以unittest为例进行封装的结果,只需要在TestCase中指定openapi的内容(或路径),
启动测试框架时,会自动读取、解析接口文档,并生成测试用例
下面是部分执行日志,可以看到对接口发送了随机参数,并获得返回值
文章来自https://www.cnblogs.com/dongfangtianyu/p/api_test_by_pbt.html
python接口自动化-pytest-依赖测试
我们在接口自动化过程中
python接口测试用例,总会存在依赖性较强
python接口测试用例的场景,比如批价-下单-支付,具备强依赖关系,这个时候就用到了依赖测试。
参考 https://blog.csdn.net/dingding_ting/article/details/117200319
在test_01函数前我们加上了@pytest.mark.dependency(),
在test_02函数前也写了@pytest.mark.dependency(depends=["test_01"])
在类中执行,不能直接写方法名,需要加上类名::方法名或者别名
在test_01函数前我们加上了@pytest.mark.dependency(),
在test_02函数前也写了@pytest.mark.dependency(depends=["类名::test_01"])
(1)class
作用于所属
python接口测试用例的类,外部类不会被关联
@pytest.mark.dependency(depends=["test_01"],scope="class")
(2)module
默认参数是’module’,作用于当前文件。只会查找当前文件的符合条件的文件名,类里同名的方法不会被依赖。
@pytest.mark.dependency(depends=["test_01"],scope="module")
(3)package
作用于当前目录同级的依赖函数,跨目录无法找到依赖的函数。
例如在dep2目录下,创建了test_dep_01.py和test_dep_02.py
@pytest.mark.dependency(depends=[" xxx.py ::类名::test_01"],scope="package")
(4)session
作用域全局,可跨目录调用。但被依赖的用例必须先执行
@pytest.mark.dependency(depends=["xx/ xx.py ::类名::test_01"],scope="session")
支持直接在类名上方添加,那么类下面所有方法都不执行
比如:依赖用例1满足条件(学员详情列表有数据),再执行用例2(检查学习进度)
比如:依赖用例1满足条件(学习进度100%),再执行用例2(新建完成课程的标签)
用python实现接口测试(十、Yaml操作)
前言
什么是YAML?
YAML参考了其他多种语言,包括:XML、C语言、Python、Perl以及电子邮件格式RFC2822。 Clark Evans在2001年5月在首次发表了这种语言,另外Ingy döt Net与Oren Ben-Kiki也是这语言的共同设计者。
YAML是"YAML Ain't a Markup Language"(YAML不是一种置标语言)的递归缩写。 在开发的这种语言时,YAML 的意思其实是:"Yet Another Markup Language"(仍是一种置标语言),
格式及示例
数据结构可以用类似大纲的缩排方式呈现,结构通过缩进来表示,连续的项目通过减号“-”来表示,map结构里面的key/value对用冒号“:”来分隔。
示例:
PyYAML是一个Python的YAML解析器。
安装指令:pip install PyYaml
官网地址: 网站
示例1
示例2
python读取Excel实现接口自动化并生成测试报告
#读取多条测试用例
#1、导入requests模块
importrequests
#从 class_12_19.do_excel1导入read_data函数
fromdo_excel2 importread_data
fromdo_excel2 importwrite_data
fromdo_excel2 importcount_case
#定义http请求函数
COOKIE=None
defhttp_request2(method,url,data):
ifmethod=='get':
print('发起一个get请求')
result=requests.get(url,data,cookies=COOKIE)
else:
print('发起一个post请求')
result=requests.post(url,data,cookies=COOKIE)
returnresult #返回响应体
# return result.json() #返回响应结果:结果是字典类型:{'status': 1, 'code': '10001', 'data': None, 'msg': '登录成功'}
#从Excel读取到多条测试数据
sheets=['login','recharge','withdraw']
forsheet1 insheets:
max_row=count_case(sheet1)
print(max_row)
forcase_id inrange(1,max_row):
data=read_data(sheet1,case_id)
print('读取到第{}条测试用例:'.format(data[0]))
print('测试数据 ',data)
#print(type(data[2]))
#调用函数发起http请求
result=http_request2(data[4],data[2],eval(data[3]))
print('响应结果为 ',result.json())
ifresult.cookies:
COOKIE=result.cookies
#将测试实际结果写入excel
#write_data(case_id+1,6,result['code'])
write_data(sheet1,case_id+1,7,str(result.json()))
#对比测试结果和期望结果
ifresult.json()['code']==str(data[5]):
print('测试通过')
#将用例执行结果写入Excel
write_data(sheet1,case_id+1,8,'Pass')
else:
write_data(sheet1,case_id+1,8,'Fail')
print('测试失败')
# 导入load_workbook
fromopenpyxl importload_workbook
#读取测试数据
#将excel中每一条测试用例读取到一个列表中
#读取一条测试用例——写到一个函数中
defread_data(sheet_name,case_id):
# 打开excel
workbook1=load_workbook('test_case2.xlsx')
# 定位表单(test_data)
sheet1=workbook1[sheet_name]
print(sheet1)
test_case=[] #用来存储每一行数据,也就是一条测试用例
test_case.append(sheet1.cell(case_id+1,1).value)
test_case.append(sheet1.cell(case_id+1,2).value)
test_case.append(sheet1.cell(case_id+1,3).value)
test_case.append(sheet1.cell(case_id+1,4).value)
test_case.append(sheet1.cell(case_id+1,5).value)
test_case.append(sheet1.cell(case_id+1,6).value)
returntest_case #将读取到的用例返回
#调用函数读取第1条测试用例,并将返回结果保存在data中
# data=read_data(1)
# print(data)
#将测试结果写会excel
defwrite_data(sheet_name,row,col,value):
workbook1=load_workbook('test_case2.xlsx')
sheet=workbook1[sheet_name]
sheet.cell(row,col).value=value
workbook1.save('test_case2.xlsx')
#统计测试用例的行数
defcount_case(sheet_name):
workbook1=load_workbook('test_case2.xlsx')
sheet=workbook1[sheet_name]
max_row=sheet.max_row #统计测试用例的行数
returnmax_row
importcsv # 导入scv库,可以读取csv文件
fromselenium importwebdriver
importunittest
fromtime importsleep
importtime
importos
importHTMLTestRunner
importcodecs
importsys
dr =webdriver.Chrome()
classtestLo(unittest.TestCase):
defsetUp(self):
pass
deftest_login(self):
'''登陆测试'''
path ='F:\\Python_test\\'
# 要读取的scv文件路径
my_file ='F:\\pythonproject\\interfaceTest\\testFile\\ss.csv'
# csv.reader()读取csv文件,
# Python3.X用open,Python2.X用file,'r'为读取
# open(file,'r')中'r'为读取权限,w为写入,还有rb,wd等涉及到编码的读写属性
#data = csv.reader(codecs.open(my_file, 'r', encoding='UTF-8',errors= 'ignore'))
with codecs.open(my_file, 'r', encoding='UTF-8',errors='ignore') as f:
data=csv.reader((line.replace('\x00','') forline inf))
# for循环将读取到的csv文件的内容一行行循环,这里定义了user变量(可自定义)
# user[0]表示csv文件的第一列,user[1]表示第二列,user[N]表示第N列
# for循环有个缺点,就是一旦遇到错误,循环就停止,所以用try,except保证循环执行完
print(my_file)
foruser indata:
print(user)
dr.get(' https://passport.cnblogs.com/user/signin ')
# dr.find_element_by_id('input1').clear()
dr.find_element_by_id('input1').send_keys(user[0])
# dr.find_element_by_id('input2').clear()
dr.find_element_by_id('input2').send_keys(user[1])
dr.find_element_by_id('signin').click()
sleep(1)
print('\n'+'测试项:'+user[2])
dr.get_screenshot_as_file(path +user[3] +".jpg")
try:
assertdr.find_element_by_id(user[4]).text
try:
error_message =dr.find_element_by_id(user[4]).text
self.assertEqual(error_message, user[5])
print('提示信息正确!预期值与实际值一致:')
print('预期值:'+user[5])
print('实际值:'+error_message)
except:
print('提示信息错误!预期值与实际值不符:')
print('预期值:'+user[5])
print('实际值:'+error_message)
except:
print('提示信息类型错误,请确认元素名称是否正确!')
deftearDown(self):
dr.refresh()
# 关闭浏览器
dr.quit()
if__name__ =="__main__":
# 定义脚本标题,加u为了防止中文乱码
report_title =u'登陆模块测试报告'
# 定义脚本内容,加u为了防止中文乱码
desc =u'登陆模块测试报告详情:'
# 定义date为日期,time为时间
date =time.strftime("%Y%m%d")
time =time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")
# 定义path为文件路径,目录级别,可根据实际情况自定义修改
path ='F:\\Python_test\\'+date +"\\login\\" + time + "\\"
# 定义报告文件路径和名字,路径为前面定义的path,名字为report(可自定义),格式为.html
report_path =path +"report.html"
# 判断是否定义的路径目录存在,不能存在则创建
ifnotos.path.exists(path):
os.makedirs(path)
else:
pass
# 定义一个测试容器
testsuite =unittest.TestSuite()
# 将测试用例添加到容器
testsuite.addTest(testLo("test_login"))
# 将运行结果保存到report,名字为定义的路径和文件名,运行脚本
report =open(report_path, 'wb')
#with open(report_path, 'wb') as report:
runner =HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=report, title=report_title, description=desc)
runner.run(testsuite)
# 关闭report,脚本结束
report.close()
csv文件格式:
备注:
使用python处理中文csv文件,并让execl正确显示中文(避免乱码)设施编码格式为:utf_8_sig,示例:
'''''
将结果导出到result.csv中,以UTF_8 with BOM编码(微软产品能正确识别UTF_8 with BOM存储的中文文件)存储
#data.to_csv('result_utf8_no_bom.csv',encoding='utf_8')#导出的结果不能别excel正确识别
data.to_csv('result_utf8_with_bom.csv',encoding='utf_8_sig')
关于python接口测试用例和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。
python接口测试用例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、python接口测试用例的信息别忘了在本站进行查找喔。
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