接口测试

1.接口的概念

  • 程序内部的接口:程序内部接口指同一程序或系统内不同模块、组件或类之间的交互点，用于数据传递、功能调用或资源共享
  • 系统对外的接口:是不同系统、模块或服务之间进行交互的边界定义，通常通过预定义的协议、数据格式和通信方式实现。它允许外部实体（如用户、其他系统或第三方应用）与系统进行数据交换或功能调用，而无需了解内部实现细节

2.接口测试

接口测试是软件测试的一种类型，专注于验证不同系统、组件或服务之间的交互点（即接口）是否按预期工作。主要检查数据传输、格式、协议以及业务逻辑的正确性，确保系统间通信的可靠性和稳定性。

接口测试重要性

接口就像软件里的 “快递通道”—— 前端、后端、不同系统之间传数据、调功能，都得走这条道。接口测试，就是检查这条 “通道” 通不通、安全不安全、能不能扛住压力。

  • 一是防 “钻空子”，前端校验（比如密码长度限制）很容易绕开，接口测试能盯着后端，避免有人直接发恶意请求偷数据、非法登录；
  • 二是早排雷，后端接口做好就能测，不用等前端，发现问题早，改起来又快又便宜，总比上线后用户用不了再修强；
  • 三是保稳定，比如电商大促时，接口若没测过并发，一多人用就崩，用户付不了款、查不到订单，损失就大了。

因此，接口测试的重要性就体现出来了

如何执行接口测试

通过接⼝设计⽤例
通过性验证

通过性验证确保接口在正常输入条件下正确执行并返回预期结果，是接口测试的基础。

基本功能测试
依据接口文档定义的功能，使用符合要求的输入参数进行测试。例如，获取用户信息的接口传入已知存在的用户ID“12345”，验证返回的用户名、年龄、联系方式等数据是否准确。
验证响应内容时需检查状态码（如200）及响应数据的完整性和准确性。

参数组合

测试接口在不同参数组合下的表现，覆盖参数间的相互影响和边界情况。

参数排列组合
列出所有输入参数及其取值范围，通过笛卡尔积生成组合用例。例如文件上传接口的“文件类型”（.docx、.pdf、.jpg）、“文件大小”（<1MB、1-10MB、>10MB）、“是否加密”（是/否）组合测试。
验证每种组合下接口的行为，如文件上传成功与否、加密设置是否生效。

边界参数组合
关注参数边界值及其组合。例如分页查询接口测试（页码=1，每页数量=1）或（页码=最大值，每页数量=最大值），避免越界错误。
结合业务逻辑测试边界，如订单金额满减优惠的临界值（99元、100元、101元）与其他参数组合，验证优惠计算准确性。

接口安全

发现潜在安全漏洞，保护系统和用户数据。

身份认证与授权
未授权访问测试：不提供认证信息调用接口，验证是否返回401错误。例如直接请求订单详情接口，检查是否拒绝访问。
权限绕过测试：用低权限用户访问高权限接口（如普通用户调用删除接口），验证是否返回403错误。
认证信息过期测试：使用过期令牌调用接口，检查是否返回“令牌过期”提示并阻止访问。

数据安全
敏感数据加密测试：通过抓包工具检查密码等敏感数据是否明文传输，确保接口加密传输且服务器可正确解密。
SQL注入测试：在参数中注入恶意SQL，验证接口是否拒绝执行并返回输入不合法提示。

异常验证

测试接口在异常情况下的处理能力，确保稳定性和健壮性。

输入异常
参数缺失测试：逐一缺失必填参数（如注册接口缺少邮箱），验证是否返回明确错误（如“邮箱不能为空”）。
参数类型错误测试：传入类型不符的参数（如字符串“abc”代替整型年龄），检查是否提示“参数类型错误”。
非法字符测试：输入特殊符号或乱码，验证接口是否拒绝并给出错误提示。

环境异常
网络异常测试：模拟网络延迟或中断，观察接口是否返回超时或连接失败提示，并在恢复后正常工作。
服务器资源不足测试：限制内存/CPU使用率至90%以上，调用接口检查是否返回“服务器繁忙”提示且系统无崩溃。
依赖服务异常测试：停用数据库或第三方服务，验证接口是否返回“服务不可用”提示而非错误数据或崩溃。

结合业务逻辑来设计⽤例

根据自己的系统设计测试用例，依据软件系统所承载的实际业务流程、规则及需求，来构建具有针对性和有效性的测试用例。

接口化自动化测试

接口自动化测试是软件测试中的一种方法，通过自动化脚本模拟客户端与服务器之间的接口交互，验证接口功能、性能和安全性。它能提高测试效率、减少人工错误，并支持持续集成。

接⼝⾃动化流程

1.需求分析

分析请求：深入理解接口的功能、业务规则、输入输出要求等，明确测试范围和重点。比如明确接⼝的URL、请求⽅法（如get、post、PUT、DELETE等）、请求头、请求参 数和请求体等信息。

分析响应：确定接⼝返回的数据格式、状态码以及可能的错误信息。

2.挑选自动化接口

根据项目特点和需求，优先选择稳定性高、变更频率低且业务关键的接口进行自动化。

  • 功能复杂度：优先选择功能复杂、逻辑分⽀多的接⼝进⾏⾃动化测试。
  • ⾼⻛险功能：选择对业务影响⼤、⻛险⾼的接⼝进⾏⾃动化测试，确保其稳定性和可靠性。
  • 重复性⾼：对于需要频繁执⾏的测试任务，如回归测试中的接⼝测试，⾃动化测试可以避免重复⼿ 动测试的繁琐和低效，提⾼测试效率。

3.设计⾃动化测试⽤例

如果在功能测试阶段已经设计了测试⽤例，可以直接拿来使⽤。 

如果无则根据接⼝需求和功能，设计正向测试⽤例（正常场景）和反向测试⽤例（异常场景），包括边 界值测试、参数组合测试等。

4.搭建⾃动化测试环境

选择合适的编程语言和开发工具，以及我们的设备的配置和网络环境等

5. 设计⾃动化执⾏框架

设计⼀个框架来执⾏测试⽤例，包括报告⽣成、参数化处理和⽤例执⾏逻辑。

6. 编写代码

根据设计好的测试⽤例和框架，编写⾃动化测试脚本。

7. 执⾏⽤例

使⽤测试框架（如pytest）来执⾏编写的测试⽤例。

8. ⽣成测试报告 

测试完成后，⽣成测试报告。可以使⽤pytest --html=report.html 生成 HTML 格式报告

requests模块

Python 的 requests 库是一个简单易用的 HTTP 库，用于发送各种 HTTP 请求（如 GET、POST），并处理响应数据。它简化了网络通信，是 Web 开发、API 调用和数据爬取的常用工具。

1.安装

在python的终端中输入命名行

pip install requests==2.31.0

2.Response 对象提供的属性/⽅法介绍

属性/方法描述
r.status_code响应状态码
r.content字节方式的响应体，会自动解码gzip和deflate压缩
r.headers以字典对象存储服务器响应头，若键不存在则返回None
r.json()Requests中内置的JSON解析方法，将响应体解析为JSON格式
r.url获取实际请求的URL
r.encoding编码格式，根据响应头部的字符编码确定
r.cookies获取服务器设置的cookies
r.raw返回原始响应体，不进行任何处理
r.text字符串方式的响应体，会自动根据响应头部的字符编码进行解码
r.raise_for_status()如果请求返回的状态码不是200，抛出HTTPError异常

常⻅请求⽅法

  • requests.get(url, params=None, **kwargs): 发送 GET 请求，用于获取数据。
  • requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs): 发送 POST 请求，用于提交数据。
  • requests.put(url, data=None, **kwargs): 发送 PUT 请求，用于更新资源。
  • requests.delete(url, **kwargs): 发送 DELETE 请求，用于删除资源。

代码示例

 r = requests.get("https://www.baidu.com")
#传递的时候进行参数的指定req_get = requests.request(url="https://www.baidu.com",method="GET")print(r)#打印状态码print(r.status_code)
# 打印响应体字符串格式print(r.text)

添加请求头信息

请求接口常见参数的名称、数据类型和描述：

参数名数据类型/结构描述
url字符串请求的目标接口地址
headers字典包含要发送的HTTP头部信息
cookies字典/列表/RequestsCookieJar包含需要随请求发送的cookies
files字典包含需要上传的文件信息
data字典/列表/字节串包含请求体数据，用于表单提交或原始数据发送
json字典自动序列化为JSON格式并作为请求体发送
params字典/列表/字节串作为查询字符串附加到URL末尾
auth元组 (用户名, 密码)用于HTTP基础认证的凭据
timeout浮点数/元组请求超时时间设置（单位：秒）
proxies字典配置代理服务器信息（如{'http': 'http://10.10.1.10:3128'}）
verify布尔值/字符串控制SSL证书验证（True为默认验证，False跳过验证，字符串指定CA路径）

代码示例

需要加什么参数就写什么

# 这里自己找网站尝试
url = "****"data = {"username" : "zhangsan","password" : 123456
}req_post = requests.request(url=url , method= "POST",data=data)print(req_post.json())

⾃动化框架pytest

pytest 是 Python 的⼀个强⼤测试框架，⽀持单元测试、功能测试和 API 测试。它以简洁的语法和丰富的插件系统著称，适合从简单到复杂的测试需求。

安装 pytest

通过 pip 安装 pytest：

pip install pytest

安装后的解释器变化

编写测试用例

  • ⽂件名必须以 test_ 开头或者 _test 结尾
  • 测试类必须以 Test 开头，并且不能有__init__ ⽅法（初始化方法类似于java中的构造方法）
  • 测试⽅法必须以test 开头
class Test():def test01(self):print('the_Test01_test01')def test02(self):print('the_Test01_test02')

当满⾜以上要求后，可通过命令⾏参数pytest 直接运⾏符合条件的⽤例。

pytest命令参数

pytest 常用命令行参数及其功能说明的表格（加粗的为常用）：

命令功能描述备注
pytest在当前目录及其子目录中搜索并运行测试默认行为
pytest -v增加输出的详细程度（显示每个测试用例的详细信息）
pytest -s显示测试中的 print 语句输出（默认被捕获）
pytest test_module.py运行指定的测试模块
pytest test_dir/运行指定目录下的所有测试
pytest -k <keyword>只运行测试名包含指定关键字的测试支持表达式（如 -k "not slow"）
pytest -m <marker>只运行标记为指定标记的测试（如 @pytest.mark.slow）需预先标记测试
pytest -q减少输出的详细程度（静默模式）
pytest --html=report.html生成 HTML 格式的测试报告需安装 pytest-html 插件
pytest --cov测量测试覆盖率（默认统计当前目录）需安装 pytest-cov 插件

示例一：运⾏符合运⾏规则的⽤例

pytest

⽰例2：详细打印，并输⼊print内容

 pytest -s -v 
或者pytest -sv (
可以连写）

⽰例3：指定⽂件/测试⽤例

 #指定⽂件：pytest 包名/⽂件名pytest cases/test_01.py#指定测试⽤例: pytest 包名/⽂件名::类名::⽅法名pytest cases/test_01.py::Test::test_a

pytest配置⽂件

创建 pytest.ini ⽂件，该⽂件为pytest 的配置⽂件。

配置选项作用描述
addopts指定在命令行中默认包含的选项（如 -v 或 --tb=native）。
testpaths指定搜索测试的目录列表（如 tests 或 integration_tests）。
python_files定义测试模块的文件匹配模式（如 test_*.py 或 *_test.py）。
python_classes定义测试类的名称前缀或模式（如 Test* 或 *Test）。
python_functions定义测试函数或方法的名称前缀或模式（如 test_* 或 *_test）。
norecursedirs指定在搜索测试时应忽略的目录（如 .* 或 node_modules）。
markers注册自定义标记（如 slow 或 integration），用于分类测试用例。

示例配置

在 pytest.ini 文件中使用上述配置：

[pytest]
addopts = -vs
testpaths =  ./cases
python_files = test_*.py
python_classes = Test*
python_functions = test_*

前后置

在测试框架中，前后置是指在执⾏测试⽤例前和测试⽤例后执⾏⼀些额外的操作，这些操作可以⽤于 设置测试环境、准备测试数据等，以确保测试的可靠性

  • setup_method 和 teardown_method ：这两个⽅法⽤于类中的每个测试⽅法的前置和后置操作。
  • setup_class 和 teardown_class ：这两个⽅法⽤于整个测试类的前置和后置操作。
  • fixture ：这是 pytest 推荐的⽅式来实现测试⽤例的前置和后置操作。灵活的控制和更强⼤的功能。

代码示例1

class Test():def setup_method(self):print("setup_method: 准备执行测试方法 ")def teardown_method(self):print("teardown_method: 清理测试方法 ")def test01(self):print('the_Test01_test01')def test02(self):print('the_Test01_test02')

代码示例2

class Test():def setup_class(self):print("setup_method: 准备执行测试方法 ")def teardown_class(self):print("teardown_method: 清理测试方法 ")def test01(self):print('the_Test01_test01')def test02(self):print('the_Test01_test02')

断⾔

断⾔（ assert ）是⼀种调试辅助⼯具，⽤于检查程序的状态是否符合预期。

assert 条件, 错误信息

代码示例1，基本数据断言

a = 1
b = 1
assert a == ba = 'hello'
b = 'hellw'
assert a == b

代码示例2，列表断言

a = ['a',2,'hello']
b = ['a',3,'hellw']
assert a == b

还有一个函数断言和接口断言就不示例了，懒~

参数化

参数化是一种通过将代码或模型中的固定值替换为变量（参数）来实现灵活性和可复用的技术。

⽰例1：在⽤例上使⽤参数化

import pytest@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6),("6*9", 42)])def test_eval(test_input, expected):assert eval(test_input) == expected

⽰例2：在类上使⽤参数化

@pytest.mark.parametrize('n,expected', [(1, 2), (3, 4)])
# pytestmark = pytest.mark.parametrize("n,expected", [(1, 2), (3, 4)])
# 全局变量赋值
class TestClass:def test_cases(self,n,expected):assert n + 1 == expecteddef test_cases1(self, n, expected):assert n*1 + 1 == expected

fixture

pytest 中的 fixture 是⼀种强⼤的机制，⽤于提供测试函数所需的资源或上下⽂。它可以⽤于设置测试环境、准备数据等。

fixture标记的⽅法调⽤
@pytest.fixture
def fixture_01():print('这是一个fixture标记的方法')
// 可作为参数使用
def test01(fixture_01):print('这里调用了fixture的方法')
#假设需要登录状态访问其他页的情况下
@pytest.fixture()
def login():print("我登录了")def test_list(login):print('列表页')def test_detail(login):print('详情页')
fixture嵌套
# 创建第一个fixture并返回a
@pytest.fixture
def first_entry():return "a"#创建第二个fixtrue并建立列表
@pytest.fixture
def order(first_entry):return [first_entry]# 添加一个b并加断言观察
def test_string(order):order.append("b")assert order == ["a", "b"]
yield fixture

yield fixture 是一种特殊的装置（fixture）实现方式。它通过 yield 语句将装置分为两部分：设置阶段和清理阶段。装置在 yield 前的代码属于设置逻辑，yield 后的代码属于清理逻辑。

#yield fixture
@pytest.fixture()
def login():print("我登录了")yieldprint('我下线了')def test_list(login):print('列表页')def test_detail(login):print('详情页')
带参数的fixture

scope参数详解

scope参数用于控制fixture的作用范围，决定了fixture的生命周期。可选值包括：

  • function（默认）：每个测试函数都会调用一次fixture
  • class：同一个测试类中共享这个fixture
  • module：同一个测试模块中共享这个fixture（一个文件里）
  • session：整个测试会话中共享这个fixture

autouse参数

autouse参数默认为False。当设置为True时，每个测试函数都会自动调用该fixture，无需显式传入。

params参数

params参数用于参数化fixture，支持列表传入。每个参数值都会使fixture执行一次，类似于for循环的效果。

ids参数

ids参数需要与params配合使用，为每个参数化实例指定可读的标识符（给参数取名字）。

name参数

name参数用于为fixture显式设置一个名称。如果使用了name来引用，则在测试函数中需要使用这个名称来调用fixture（给fixture取名字）。

@pytest.fixture(scope='class')
def login():print("我登录了")yieldprint('我下线了')
class Testcase:def test_list(self,login):print('列表页')def test_detail(self,login):print('详情页')

通过 params 实现参数化

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
# request 是 pytest 提供的一个特殊对象，request.param 用于获取当前 fixture 实例化时使用的参数值。
def num(request):return request.paramdef test_square(num):result = num * numassert result >= 0

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