异常接口测试用例自动生成（接口测试异常场景设计）

网友投稿 462 2023-02-22

本篇文章给大家谈谈异常接口测试用例自动生成，以及接口测试异常场景设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。今天给各位分享异常接口测试用例自动生成的知识，其中也会对接口测试异常场景设计进行解释，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、用 Python 为接口测试自动生成用例
2、如何在Eclipse中自动生成接口和JUnit测试类
3、接口自动化测试怎么做的
4、使用配置表+Mocha动态生成用例的JSAPI自动化测试
5、python读取Excel实现接口自动化并生成测试报告

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）：

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，这给了我们测试的方向，但是缺点也非常明显：

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：

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

异常接口测试用例自动生成（接口测试异常场景设计）

如何在Eclipse中自动生成接口和JUnit测试类

在Eclipse中自动生成接口和JUnit测试类的方法：

1、首先新建一个项目叫JUnit_Test异常接口测试用例自动生成，以编写一个Calculator类为例来说明异常接口测试用例自动生成，这是一个能够简单实现加减乘除、平方、开方的计算器类，然后对这些功能进行单元测试。

package andycpp;
public class Calculator {
    private static int result; // 静态变量，用于存储运行结果
    public void add(int n) {
        result = result + n;
    }
    public void substract(int n) {
        result = result - 1;  //Bug: 正确的应该是 result =result-n
    }
    public void multiply(int n) {
    }         // 此方法尚未写好
    public void divide(int n) {
        result = result / n;
    }
    public void square(int n) {
        result = n * n;
    }
    public void squareRoot(int n) {
        for (; ;) ;            //Bug : 死循环
    }
    public void clear() {     // 将结果清零
        result = 0;
    }
    public int getResult() {
        return result;
    }
}

2、将JUnit4单元测试包引入这个项目：在该项目上点右键，点“属性”，如图：

3、在弹出的属性窗口中，首先在左边选择“Java Build Path”，然后到右上选择“Libraries”标签，之后在最右边点击“Add Library…”按钮，如下图所示：

在新弹出的对话框中选择JUnit4并点击确定，如上图所示，JUnit4软件包就被包含进异常接口测试用例自动生成我们这个项目了。

4、生成JUnit测试框架：在Eclipse的Package Explorer中用右键点击该类弹出菜单，选择“New à JUnit Test Case”。如下图所示：

5、在弹出的对话框中，进行相应的选择，如下图所示：

6、点击“下一步”后，系统会自动列出异常接口测试用例自动生成你这个类中包含的方法，选择异常接口测试用例自动生成你要进行测试的方法。此例中，我们仅对“加、减、乘、除”四个方法进行测试。如下图所示：

之后系统会自动生成一个新类CalculatorTest，里面包含一些空的测试用例。你只需要将这些测试用例稍作修改即可使用。完整的CalculatorTest代码如下：

package andycpp;
import static org.junit.Assert.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Ignore;
import org.junit.Test;
public class CalculatorTest {
    private static Calculator calculator = new Calculator();

    @Before
    public void setUp() throws Exception {
        calculator.clear();
    }
    @Test
    public void testAdd() {
        calculator.add(2);
        calculator.add(3);
        assertEquals(5, calculator.getResult());
    }
    @Test
    public void testSubstract() {
        calculator.add(10);
        calculator.substract(2);
        assertEquals(8, calculator.getResult());
    }
    @Ignore("Multiply() Not yet implemented")
    @Test
    public void testMultiply() {
    }
    @Test
    public void testDivide() {
        calculator.add(8);
        calculator.divide(2);
        assertEquals(4, calculator.getResult());
    }
}

7、运行测试代码：按照上述代码修改完毕后，我们在CalculatorTest类上点右键，选择“Run As à JUnit Test”来运行我们的测试，如下图所示：

8、运行结果如下：

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

使用配置表+Mocha动态生成用例的JSAPI自动化测试

一、版本发布前，接口测试之痛

App版本发布前，我们都要手工做接口测试，目的是保证App内部H5页面所使用的JSAPI的功能正常，而对所有H5页面进行的P0级功能测试。为什么要做接口测试呢？因为JSAPI无法抓包，测试难度比较大，所以只能通过对H5页面的功能进行校验。但是手工测试，场景覆盖不全面，且耗时耗力。

二、JSAPI自动化测试方案

首先思考几个问题：一个APP有多少个JSAPI？它的用例场景有多少？如何能做到对用例的高效管理？

答案：对于我们app，有22条JSAPI，每条JSAPI多的话可能有几十个场景。传统的自动化方案，通常是一个场景需要手工编写一条用例，这种自动化的方案成本可以说也是非常高的，好在JSAPI并不常变动。但是，我们想实现一种更高效的自动化方式，不需要编写和管理那么多条用例，提升执行效率，同时降低学习成本。

2.1先来看看JSAPI是什么？

Html通过Jsapi，与app收发数据，形如：WebViewJavascriptBridge.callHandler

("API名称", {调用参数}, <回调函数); js调用app的指定api，该方法由页面主动触发举个例子：

如上，getMainInfo是html中一个button的响应函数。我们在js中，通过JSBridge实现对相应JSAPI的调用，如下：实现H5页面可以直接获取到APP的maininfo数据。

2.2方案与原理

1、首先要解决用例管理的问题，我们实现了一种基于配置表的自动化测试方案，不需要编写脚本，只需把所有用例（含请求参数及返回参数的预期值），放到excel配置表中，通过解析器把所有的参数读出来，再通过模版字符串自动生成用例集。

2、jsapi不能脱离app执行，因此在app增加彩蛋入口，连接到一个网页，打开网页时，由js文件自动加载用例集去调用相关的jsapi接口，并用chai断言库对结果进行校验。

3、jsapi有两种，一种是有参数返回的，一种是会引发UI变更的，下图分别是两种jsapi的自动化校验方案。第一种在下文进行了详尽的描述，第二种需要基于UI的自动化去实现，解决了h5页面的控件在app中无法识别的问题。采用js定时传参给html，配合前端自动化去触发调用的方式实现。

2.3用例管理

如下图：第一行是参数名，蓝色是请求参数，绿色是所有返回参数，用‘/’分隔。返回参数的预期值，用正则表达式来表达。

2.4用例解析器

将上述表格解析为如下格式，params和result是两个数组，每个sheet有几行，数组就有几个值，表格中每行代表一个场景。解析器基于Node.js，在服务端运行。

2.5使用Node.js+模版字符串动态生成api.js

在解析得到的所有JSAPI名称后，将调用方法以字符串的方式写入文件中，动态生成我们要调用的所有JSAPI的调用方法，再被html所引用即可：

动态生成的api.js文件是下图这样的：

我们的用例配置表中有n个sheet，即有n个JSAPI的用例，我们这里就自动生成这几个JSAPI的调用方法，传入的req就是我们在配置表中读到的每一行用例中的请求参数。拿到回包的res，再去校验是否与解析配置表得到的所有返回参数一致。

2.6使用Node.js+模版字符串动态生成测试用例

Mocha是JavaScript的自动化测试框架，既可以运行在nodejs环境中，也可以运行在浏览器环境中。如下图，通过调用mocha.setup(‘bdd’)，开启 Mocha 的测试功能（testing helpers）。然后，加载需要的测试项和相应测试的文件。最后，调用了 mocha.run() 执行相应测试。

下图所示部分，自动生成测试用例，也是采用解析JSAPIList的同时写test.js文件的形式。

Ps：describe：称为"测试套件"（test suite），表示一组相关的测试。它是一个函数，第一个参数是测试套件的名称，第二个参数是一个实际执行的函数。

it：称为"测试用例"（test case），表示一个单独的测试，是测试的最小单位。

所有测试用例均为动态生成，如下图：

2.7Mocha框架自动化执行测试用例集

JSAPI的测试页面已经完成了，我们需要把它放到app中才能执行。在app的彩蛋页面放一个入口，加载这个html，当打开这个html的时候，服务自动的去执行并展示结果。如图，执行12条用例，只用了0.14s。

2.8自动化效果

目前，jsapi覆盖率已达70%，用例场景171个，执行耗时1.98s，Android和iPhone两个平台发现bug16个，涉及场景共35个，必现crash2个。

三、效果分析

在h5高产的今天，JSAPI的接口自动化测试解决了手工测试低效且覆盖不完全的苦恼，该方案在复用程度上也是非常友好的高度可复用的。只需创建自己的用例配置表，修改html中JSAPI的连接方式即可。

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() #返回响应结果异常接口测试用例自动生成：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 #将读取到异常接口测试用例自动生成的用例返回
#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')
#统计测试用例异常接口测试用例自动生成的行数

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') 关于异常接口测试用例自动生成和接口测试异常场景设计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。异常接口测试用例自动生成的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于接口测试异常场景设计、异常接口测试用例自动生成的信息别忘了在本站进行查找喔。

标签：接口文档 api 接口测试实现接口接口测试用例

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