关于python接口自动化测试框架视频下载的信息

本篇文章给大家谈谈python接口自动化测试框架视频下载，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接口自动化测试框架视频下载的知识，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：

• 1、python自动化教程Jmeter性能测试
• 2、怎么搭建 python 的接口自动化测试框架?
• 3、如何搭建python自动化测试框架
• 4、如何创建 python+requests接口自动化测试框架
• 5、使用python做接口自动化测试容易吗
• 6、自动化断言搜索结果怎么看

python自动化教程Jmeter性能测试

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怎么搭建 python 的接口自动化测试框架?

1.框架搭建
1.1 将struts2中的jar文件导入到项目中
commons-fileupload-1.2.1.jar,commons-io-1.3.2.jar,freemarker-2.3.15.jar,ognl-2.7.3.jar
struts2-core-2.1.8.1.jar,xwork-core-2.1.6.jar
1.2 将struts.xml文件拷贝到项目的src目录下
1.3 修改web.xml文件
添加：
<filter
<filter-namestruts2</filter-name
<filter-classorg.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter</filter-class
</filter
<filter-mapping
<filter-namestruts2</filter-name
<url-pattern/*</url-pattern
</filter-mapping
2.action中方法的调用方式
2.1 自动方法调用（只能调用execute）
2.2 指定方法调用(通过设置action标签中的method属性)
2.3 动态方法调用(在调用时，在action后加！方法名称，如：login!deletUser)
注意：<constant name="struts.enable.DynamicMethodInvocation" value="true" /
2.4 通配符调用
3. action接收客户端参数的方式
3.1 直接在action中定义参数变量，并生成set和get方法
3.2 定义接收参数的类
注意：都要为action的成员变量提供get和set方法
3.3 让action实现ModelDriven接口，并实现里面的getModel方法
4.获取request，session，application的方式
4.1 用ActionContext获取,实际上获取到的都是Map对象
4.2 用ServletActionContext获取，获取到的是基于Servlet API的对象

如何搭建python自动化测试框架

1
新建一台Jenkins服务器，安装并配置好Jenkins
2
配置一个自动化测试脚本的代码库，可以使用Git或者SVN等版本控制工具。然后在Jenkins服务器上配置一个Job，负责自动的同步最新代码到Jenkins服务器上。
3
配置要跑自动化测试的虚拟机VM，推荐干净环境下安装需要跑自动化测试的依赖软件工具或者配置以及自动化测试工具（不提前安装配置也行，可以在跑自动化之前用另外的脚本自动安装配置），配置好之后关机并打一个snapshot镜像快照，并命名为prebuild或其它。
4
新建一个Jenkins Job，用来跑自动化。配置需要连接并使用的自动化测试虚拟机，配置要构建的自动化测试框架xml脚本文件（后面步骤有说明）和target，以及要归档的测试报告，邮件发送等等。
5
接下来的重点就是自动化测试框架的xml脚本文件了，首先里面定义一个target，负责获取自动化测试对象的安装包。
6
接着定义一个target（可选），负责从版本库上获取自动化测试脚本同步到Jenkins服务器上（也可以直接使用Jenkins Job本身的插件配置来获取代码）。
7
定义一个target，负责连接到虚拟机服务器，并恢复到虚拟机的原始状态例如prebuild，然后开机
8
定义一个target，负责拷贝项目产品安装包和自动化测试源代码到目标虚拟机上。
9
定义一个target，负责连接到目标测试虚拟机，并打开自动化测试工具，然后运行自动化测试脚本
10
定义一个target，负责处理自动化测试报告文件和日志文件并把它们从自动化测试虚拟机拷贝到Jenkins服务器对应的Job工作空间下。
11
最后定义一个主target，按照上面的target流程依次调用。这个主target就是Jenkins服务器上的自动化测试Job中配置的需要构建的Target。

如何创建 python+requests接口自动化测试框架

工作原理: 测试用例在excel上编辑，使用第三方库xlrd，读取表格sheet和内容，sheetName对应模块名，Jenkins集成服务发现服务moduleName查找对应表单，运用第三方库requests请求接口，根据结果和期望值进行断言，根据输出报告判断接口测试是否通过。
1. 数据准备
数据插入（容易实现的测试场景下所需外部数据)
准备sql （接口需要重复使用，参数一定得是变量)
2.集成部署(运维相关了解即可)
平滑升级验证脚本加入自动化
3.自动化框架实现
调用mysql
excel遍历测试用例
requests实现接口调用
根据接口返回的code值和Excel对比
报告反馈
暴露服务
写一个简单登录的接口自动化测试
代码的分层如下图：
coding.png
一、写一个封装的获取excel表格的模块
excel.png
代码实现如下：
# !/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 基础包：excel的封装
import xlrd
workbook = None
def open_excel(path):
"""打开excel"""
global workbook
if (workbook == None):
workbook = xlrd.open_workbook(path, on_demand=True)
def get_sheet(sheetName):
"""获取行号"""
global workbook
return workbook.sheet_by_name(sheetName)
def get_rows(sheet):
"""获取行号"""
return sheet.nrows
def get_content(sheet, row, col):
"""获取表格中内容"""
return sheet.cell(row, col).value
def release(path):
"""释放excel减少内存"""
global workbook
workbook.release_resources()
del workbook
代码封装后当成模块引用，这还是最开始呢。
二、引用log模块获取日志
准备工作：
需要一个日志的捕获，包括框架和源码抛出的expection。
代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 基础包：日志服务
import logging
import time
def getLogger():
global tezLogPath
try:
tezLogPath
except NameError:
tezLogPath = "/data/log/apiTest/"
FORMAT = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
# file = tezLogPath + time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()) + ".log"
# logging.basicConfig(filename=file, level=logging.INFO, format=FORMAT)
# 开发阶段为了方便调试，可不输出到文件
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=FORMAT)
return logging
三、引用requests模块接口测试
准备工作：
需要的请求类型和执行测试的方法。
代码如下：
#!/usr/bin/python#
#-*- coding: UTF-8 -*-
# 基础包：接口测试的封装
import requests
import tezLog as log
logging = log.getLogger()
def api_test(method, url, data ,headers):
"""
定义一个请求接口的方法和需要的参数
:Args:
method - 企业名称 str
url - 用户昵称 str
data - 参数 str
headers - 请求头信息 dict
非RESTful API请求另外的请求类型实际用不到。也不安全。
"""
try:
if method == "post":
results = requests.post(url, data, headers=headers)
if method == "get":
results = requests.get(url, data, headers=headers)
# if method == "put":
# results = requests.put(url, data, headers=headers)
# if method == "delete":
# results = requests.delete(url, headers=headers)
# if method == "patch":
# results == requests.patch(url, data, headers=headers)
# if method == "options":
# results == requests.options(url, headers=headers)
response = results.json()
code = response.get("code")
return code
except Exception, e:
logging.error("service is error", e)
def run_test(sheet):
"""
定义一个执行和断言的方法
:Args:
sheet - 服务名称 str（excel页脚名称识别的）
"""
rows = excel.getRows(sheet)
fail = 0
for i in range(2, rows):
#这里为什么从第二行开始跑，因为会先执行SQL进行数据准备如之前Excel展示的空白位置
testData = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_DATA)
testUrl = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_URL)
testMethod = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_METHOD)
testHeaders = eval(excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_HEADERS))
testCode = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_CODE)
actualCode = request.apiTest(testMethod, testUrl, testData, testHeaders)
expectCode = str(int(testCode))
failResults = ' url: ' + testUrl + ' params: ' + testData + ' actualCode: ' + actualCode + ' expectCode: ' + expectCode
if actualCode == expectCode:
logging.info("pass")
elif actualCode != expectCode:
logging.info("fail %s", failResults)
fail += 1
if fail 0 :
return False
return True
四、关于参数中gl模块
准备工作：
所有的参数和常量我们会整理到这个文件中，因为设计业务和服务密码、数据库密码这里展示一部分。
代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 脚本功能：全部变量
import time
import uuid
CASE_NUMBER = 0 # 用例编号
CASE_NAME = 1 # 用例名称
CASE_DATA = 2 # 用例参数
CASE_URL = 3 # 用例接口地址
CASE_METHOD = 4 # 用例请求类型
CASE_CODE = 5 # 用例code
CASE_HEADERS = 6 # 用例headers
SQL_ROW = 0 # 预执行SQL的行号
SQL_COL = 1 # 预执行SQL的列号
五、写一个run文件：只是用来执行的，业务和代码剥离。
代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 验证包：接口测试脚本
import sys
import core.tezLog as log
import function.common as common
logging = log.getLogger()
"""1.外部输入参数"""
path = sys.path[0] # 当前路径
module = sys.argv[1] # 服务模块名
url = sys.argv[2] # 服务地址
host = sys.argv[3] # 数据库地址
user = sys.argv[4] # 数据库用户名
password = sys.argv[5] # 数据库密码
db = sys.argv[6] # 数据库名称
"""2.根据module获取Sheet"""
logging.info("-------------- Execute TestCases ---------------")
sheet = common.get_excel_sheet(path + "/" + common.filename, module)
"""3.数据准备"""
logging.info("-------------- Prepare data through MysqlDB --------------")
sql = common.get_prepare_sql(sheet)
common.prepare_data(host=host, user=user, password=password, db=db, sql=sql)
"""4.执行测试用例"""
res = common.run(sheet, url)
logging.info("-------------- Get the result ------------ %s", res)
"""这里的res是我们平滑升级的时候需要返回结果为TRUE才会继续下面走。"""
六、查看测试报告（部署到jenkins会通过控制台查看）

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的背景下，回归测试的时间越来越少，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()

自动化断言搜索结果怎么看

在测试用例中，执行完测试用例后，最后一步是判断测试结果是 pass 还是 fail，自动化测试脚本里面一般把这种生成测试结果的方法称为断言assert。
接口请求断言是指在发起请求之后，对返回的响应内容去做判断，用来查看是否响应内容是否与规定的返回值相符。
在发起请求后，我们使用一个变量 r 存储响应的内容，也就是 Response 对象。
Response 对象有很多功能强大的方法可以调用，比如直接获取响应头，获取 Unicode 编码后的响应内容，获取二进制的响应内容，获取原始的响应内容等等。
接下来我们就详解
对接口服务发起 HTTP 请求信息，获得响应内容之后，对其做断言验证。
一、Python 接口自动化断言
在发起请求后，使用一个变量r存储响应的内容，也就是Response对象。
r = requests.get("https://xxxxx")
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响应结果：
{
"args": {},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Host": "httpbin.ceshiren.com",
"User-Agent": "python-requests/2.25.1",
"X-Forwarded-Host": "httpbin.ceshiren.com",
"X-Scheme": "https"
},
"origin": "119.123.205.82",
"url": "https://xxxxx"
}
登录后复制
Response 对象有很多功能强大的方法可以调用，比如直接获取响应头，获取 Unicode 编码后的响应内容，获取二进制的响应内容，获取原始的响应内容等等。
响应断言
响应状态码断言
1、断言成功
import requests
r = requests.get('https://xxxxx')
assert r.status_code==200
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assert是 python 的内置函数，用来判断表达式，当表达式条件为 False 的时候就会触发异常。r.status_code是 response 对象内的一个方法，用于获得返回值的状态码。assert r.status_code==200 就是在判断状态码是否等于 200，如果不等于 200 则会抛出异常。
2、断言失败
import requests
r = requests.get('https://xxxxx')
assert r.status_code==400
Traceback (most recent call last):
File "<stdin", line 1, in <module
AssertionError
登录后复制
从以上例子可了解到，此响应状态码实际输出与预期结果状态码 400 不相等，所以抛出了异常。
Json 响应断言
data = {
"hogwarts": ["a","b","c"]
}
r = requests.post('https://xxxxx',json=data)
print(json.dumps(r.json(),indent=2))
assert r.status_code == 200
assert r.json()["json"]["hogwarts"][0] == "a"
登录后复制
响应结果：
"args": {},
"data": "{"hogwarts": ["a", "b", "c"]}",
"files": {},
"form": {},
"headers": {
...省略...
},
"json": {
"hogwarts": [
"a",
"b",
"c"
]
},
"origin": "113.89.8.68",
"url": "https://xxxx"
}
登录后复制
通过 assert r.json()[“json”][“hogwarts”][0] == “a” 对 json 的内容进行断言，其中 r.json() 是获取相应的内容，r.json()[“json”] 是获取到 json 的内容，r.json()[“json”][“hogwarts”] 是获取到 hogwarts 的内容，r.json()[“json”][“hogwarts”][0] 是 hogwarts 下的第一个数据。
二、Java 接口自动化断言
Java 通过 then 进行断言验证，then() 方法可以对多种不同类型的响应信息进行验证。
断言响应状态码成功
import static io.restassured.RestAssured.*;
public class Requests {
public static void main(String[] args) {
given().when().get("https://xxxxx").
//通常通过 then 进行断言验证
then().statusCode(200);
}
}
登录后复制
通过 then() 方法提供的 statusCode() 方法即可实现对于响应状态码的验证，statusCode() 方法通常接收的是 int 类型的参数。statusCode(200) 表示判断响应状态码是否等于 200，如果不等于 200 则会抛出异常。
如果将以上代码中断言验证的代码改成 statusCode(300)，那么控制台则会输出异常信息。
Exception in thread "main" java.lang.AssertionError: 1 expectation failed.
Expected status code <300 but was <200.
登录后复制
json 响应断言
import static io.restassured.RestAssured.*;
import static org.hamcrest.core.IsEqual.equalTo;
public class Requests {
public static void main(String[] args) {
given().when().get("https://xxxxx").
then().body("headers.Host", equalTo("httpbin.ceshiren.com")).log().all();
}
}
登录后复制
通过 then().body(“headers.Host”, equalTo(“httpbin.ceshiren.com”)) 对 json 的内容进行断言，其中 then().body() 是获取相应的内容。
第一个参数是从响应内容中提取实际的字段值。
第二个参数调用了 equalTo() 方法，并在其中传入了期望结果。
三、总结
不是所有的拼搏都会成功，我们不能盲目的拼搏，必须带上我们的智慧，将属于我们的机会牢牢抓住，才会多一份成功。
青春是短暂的，而这短暂的时间里我们的任务很重。让花儿尽情的开吧，只要它不是落了一个虚度年华的罪名，那么，我都乐意。
这世界从来不会跟你过不去，你得到的任何好与坏，都是自己做的。根本没有正确的选择，我们只不过是要努力奋斗，使当初的选择变得正确。
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评论16
Passerby_Wang
赞
写得也太详细了吧，学到了好多 也欢迎博主来我这里指点一二呀
2022.10.25
测试内卷
赞
欢 关于python接口自动化测试框架视频下载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接口自动化测试框架视频下载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接口自动化测试框架视频下载的信息别忘了在本站进行查找喔。

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