一、简介
本文从一个简单的登录接口测试入手,一步步调整优化接口调用姿势,然后简单讨论了一下接口测试框架的要点,最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy。期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解。
二、引言
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requets + unittest很容易实现接口自动化测试,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),再加上对一些常用工具的封装,可以进一步提高业务脚本编写效率。
三、环境准备
确保本机已安装python2.7以上版本,然后安装如下库
-  pip install flask
-  pip install requests
后面我们会使用flask写一个用来测试的接口,使用requests去测试
四、测试接口准备
下面使用flask实现两个http接口,一个登录,另外一个查询详情,但需要登录后才可以,新建一个demo.py文件(注意,不要使用windows记事本),把下面代码copy进去,然后保存、关闭
接口代码
-  #!/usr/bin/python
-  # coding=utf-8
-  from flask import Flask, request, session, jsonify
-  USERNAME = 'admin'
-  PASSWORD = '123456'
-  app = Flask(__name__)
-  app.secret_key = 'pithy'
-  @app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
-  def login():
-  error = None
-  if request.method == 'POST':
-  if request.form['username'] != USERNAME:
-  error = 'Invalid username'
-  elif request.form['password'] != PASSWORD:
-  error = 'Invalid password'
-  else:
-  session['logged_in'] = True
-  return jsonify({'code': 200, 'msg': 'success'})
-  return jsonify({'code': 401, 'msg': error}), 401
-  @app.route('/info', methods=['get'])
-  def info():
-  if not session.get('logged_in'):
-  return jsonify({'code': 401, 'msg': 'please login !!'})
-  return jsonify({'code': 200, 'msg': 'success', 'data': 'info'})
-  if __name__ == '__main__':
-  app.run(debug=True)
最后执行如下命令
python demo.py
响应如下
-  * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
-  * Restarting with stat
大家可以看到服务已经起起来了
接口信息
登录接口
- 请求url
 /login
- 请求方法
 post
- 请求参数
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 | 
|---|---|---|
| username | String | 登录名称 | 
| password | String | 登录密码 | 
- 响应信息
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 | 
|---|---|---|
| code | Integer | 结果code | 
| msg | String | 结果信息 | 
详情接口
- 请求url
/info
- 请求方法
get
- 请求cookies
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 | 
|---|---|---|
| session | String | session | 
- 响应信息
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 | 
|---|---|---|
| code | Integer | 结果code | 
| msg | String | 结果信息 | 
| data | String | 数据信息 | 
五、编写接口测试
测试思路
- 使用requests [使用链接] 库模拟发送HTTP请求
- 使用python标准库里unittest写测试case
脚本实现
-  #!/usr/bin/python
-  # coding=utf-8
-  import requests
-  import unittest
-  class TestLogin(unittest.TestCase):
-  @classmethod
-  def setUpClass(cls):
-  cls.login_url = 'http://127.0.0.1:5000/login'
-  cls.info_url = 'http://127.0.0.1:5000/info'
-  cls.username = 'admin'
-  cls.password = '123456'
-  def test_login(self):
-  """
-  测试登录
-  """
-  data = {
-  'username': self.username,
-  'password': self.password
-  }
-  response = requests.post(self.login_url, data=data).json()
-  assert response['code'] == 200
-  assert response['msg'] == 'success'
-  def test_info(self):
-  """
-  测试info接口
-  """
-  data = {
-  'username': self.username,
-  'password': self.password
-  }
-  response_cookies = requests.post(self.login_url, data=data).cookies
-  session = response_cookies.get('session')
-  assert session
-  info_cookies = {
-  'session': session
-  }
-  response = requests.get(self.info_url, cookies=info_cookies).json()
-  assert response['code'] == 200
-  assert response['msg'] == 'success'
-  assert response['data'] == 'info'
六、优化
封装接口调用
写完这个测试登录脚本,你或许会发现,在整个项目的测试过程,登录可能不止用到一次,如果每次都这么写,会不会太冗余了? 对,确实太冗余了,下面做一下简单的封装,把登录接口的调用封装到一个方法里,把调用参数暴漏出来,示例脚本如下:
-  #!/usr/bin/python
-  # coding=utf-8
-  import requests
-  import unittest
-  try:
-  from urlparse import urljoin
-  except ImportError:
-  from urllib.parse import urljoin
-  class DemoApi(object):
-  def __init__(self, base_url):
-  self.base_url = base_url
-  def login(self, username, password):
-  """
-  登录接口
-  :param username: 用户名
-  :param password: 密码
-  """
-  url = urljoin(self.base_url, 'login')
-  data = {
-  'username': username,
-  'password': password
-  }
-  return requests.post(url, data=data).json()
-  def get_cookies(self, username, password):
-  """
-  获取登录cookies
-  """
-  url = urljoin(self.base_url, 'login')
-  data = {
-  'username': username,
-  'password': password
-  }
-  return requests.post(url, data=data).cookies
-  def info(self, cookies):
-  """
-  详情接口
-  """
-  url = urljoin(self.base_url, 'info')
-  return requests.get(url, cookies=cookies).json()
-  class TestLogin(unittest.TestCase):
-  @classmethod
-  def setUpClass(cls):
-  cls.base_url = 'http://127.0.0.1:5000'
-  cls.username = 'admin'
-  cls.password = '123456'
-  cls.app = DemoApi(cls.base_url)
-  def test_login(self):
-  """
-  测试登录
-  """
-  response = self.app.login(self.username, self.password)
-  assert response['code'] == 200
-  assert response['msg'] == 'success'
-  def test_info(self):
-  """
-  测试获取详情信息
-  """
-  cookies = self.app.get_cookies(self.username, self.password)
-  response = self.app.info(cookies)
-  assert response['code'] == 200
-  assert response['msg'] == 'success'
-  assert response['data'] == 'info'
OK,在这一个版本中,我们不但在把登录接口的调用封装成了一个实例方法,实现了复用,而且还把host(self.base_url)提取了出来,但问题又来了,登录之后,登录接口的http响应会把session以 cookie的形式set到客户端,之后的接口都会使用此session去请求,还有,就是在接口调用过程中,希望可以把日志打印出来,以便调试或者出错时查看。
 好吧,我们再来改一版。
保持cookies&增加log信息
使用requests库里的同一个Session对象(它也会在同一个Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie),即可解决上面的问题,示例代码如下:
-  #!/usr/bin/python
-  # coding=utf-8
-  import unittest
-  from pprint import pprint
-  from requests.sessions import Session
-  try:
-  from urlparse import urljoin
-  except ImportError:
-  from urllib.parse import urljoin
-  class DemoApi(object):
-  def __init__(self, base_url):
-  self.base_url = base_url
-  # 创建session实例
-  self.session = Session()
-  def login(self, username, password):
-  """
-  登录接口
-  :param username: 用户名
-  :param password: 密码
-  """
-  url = urljoin(self.base_url, 'login')
-  data = {
-  'username': username,
-  'password': password
-  }
-  response = self.session.post(url, data=data).json()
-  print('\n*****************************************')
-  print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)
-  print(u'\n2、请求头信息:')
-  pprint(self.session.headers)
-  print(u'\n3、请求参数:')
-  pprint(data)
-  print(u'\n4、响应:')
-  pprint(response)
-  return response
-  def info(self):
-  """
-  详情接口
-  """
-  url = urljoin(self.base_url, 'info')
-  response = self.session.get(url).json()
-  print('\n*****************************************')
-  print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)
-  print(u'\n2、请求头信息:')
-  pprint(self.session.headers)
-  print(u'\n3、请求cookies:')
-  pprint(dict(self.session.cookies))
-  print(u'\n4、响应:')
-  pprint(response)
-  return response
-  class TestLogin(unittest.TestCase):
-  @classmethod
-  def setUpClass(cls):
-  cls.base_url = 'http://127.0.0.1:5000'
-  cls.username = 'admin'
-  cls.password = '123456'
-  cls.app = DemoApi(cls.base_url)
-  def test_login(self):
-  """
-  测试登录
-  """
-  response = self.app.login(self.username, self.password)
-  assert response['code'] == 200
-  assert response['msg'] == 'success'
-  def test_info(self):
-  """
-  测试获取详情信息
-  """
-  self.app.login(self.username, self.password)
-  response = self.app.info()
-  assert response['code'] == 200
-  assert response['msg'] == 'success'
-  assert response['data'] == 'info'
大功告成,我们把多个相关接口调用封装到一个类中,使用同一个requests Session实例来保持cookies,并且在调用过程中打印出了日志,我们所有目标都实现了,但再看下脚本,又会感觉不太舒服,在每个方法里,都要写一遍print 1、2、3... 要拼url、还要很多细节等等,但其实我们真正需要做的只是拼出关键的参数(url参数、body参数或者传入headers信息),可不可以只需定义必须的信息,然后把其它共性的东西都封装起来呢,统一放到一个地方去管理?
封装重复操作
来,我们再整理一下我们的需求:
- 首先,不想去重复做拼接url的操作
- 然后,不想每次都去手工打印日志
- 不想和requests session打交道
- 只想定义好参数就直接调用
我们先看一下实现后,脚本可能是什么样:
-  class DemoApi(object):
-  def __init__(self, base_url):
-  self.base_url = base_url
-  @request(url='login', method='post')
-  def login(self, username, password):
-  """
-  登录接口
-  """
-  data = {
-  'username': username,
-  'password': password
-  }
-  return {'data': data}
-  @request(url='info', method='get')
-  def info(self):
-  """
-  详情接口
-  """
-  pass
调用登录接口的日志
-  ******************************************************
-  1、接口描述
-  登录接口
-  2、请求url
-  http://127.0.0.1:5000/login
-  3、请求方法
-  post
-  4、请求headers
-  {
-  "Accept": "*/*",
-  "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
-  "Connection": "keep-alive",
-  "User-Agent": "python-requests/2.7.0 CPython/2.7.10 Darwin/16.4.0"
-  }
-  5、body参数
-  {
-  "password": "123456",
-  "username": "admin"
-  }
-  6、响应结果
-  {
-  "code": 200,
-  "msg": "success"
-  }
在这里,我们使用python的装饰器功能,把公共特性封装到装饰器中去实现。现在感觉好多了,没什么多余的东西了,我们可以专注于关键参数的构造,剩下的就是如何去实现这个装饰器了,我们先理一下思路:
- 获取装饰器参数
- 获取函数/方法参数
- 把装饰器和函数定义的参数合并
- 拼接url
- 处理requests session,有则使用,无则新生成一个
- 组装所有参数,发送http请求并打印日志
七、扩展
http接口请求的姿势我们定义好了,我们还可以做些什么呢?
- [x] 非HTTP协议接口
- [x] 测试用例编写
- [x] 配置文件管理
- [x] 测试数据管理
- [x] 工具类编写
- [x] 测试报告生成
- [x] 持续集成
- [x] 等等等等
需要做的还是挺多的,要做什么不要做什么,或者先做哪个,我觉得可以根据以下几点去判断:
- 是否有利于提高团队生产效率
- 是否有利于提高测试质量
- 有没有现成的轮子可以用
下面就几项主要的点进行一下说明,限于篇幅,不再展开了
测试报告
这个应该是大家最关心的了,毕竟这是测试工作的产出;
 目前python的主流单元测试框均有report插件,因此不建议自己再编写,除非有特殊需求的。
-  pytest:推荐使用pytest-html和allure pytest 
-  unittest:推荐使用HTMLTestRunner 
持续集成
持续集成推荐使用Jenkins,运行环境、定时任务、触发运行、邮件发送等一系列功能均可以在Jenkins上实现。
测试用例编写
推荐遵守如下规则:
- 原子性:每个用例保持独立,彼此不耦合,以降低干扰;
- 专一性:一个用例应该专注于验证一件事情,而不是做很多事情,一个测试点不要重复验证;
- 稳定性:绝大多数用例应该是非常稳定的,也就是说不会经常因为除环境以外的因素挂掉,因为如果在一个测试项目中有很多不稳定的用例的话,测试结果就不能很好的反应项目质量;
- 分类清晰:有相关性的用例应写到一个模块或一个测试类里,这样做即方便维护,又提高了报告的可读性;
测试工具类
这个可以根据项目情况去做,力求简化一些类库的使用,数据库访问、日期时间、序列化与反序列化等数据处理,或者封装一些常用操作,如随机生成订单号等等,以提高脚本编写效率。
测试数据管理
常见的方式有写在代码里、写在配置文件里(xml、yaml、json、.py、excel等)、写在数据库里等,该处没有什么好推荐的,建议根据个人喜好,怎么方便怎么来就可以。
八、pithy测试框架介绍
pithy意为简洁有力的,意在简化自动化接口测试,提高测试效率
目前实现的功能如下:
- 一键生成测试项目
- http client封装
- thrift接口封装
- 简化配置文件使用
- 优化JSON、日期等工具使用
编写测试用例推荐使用pytest,pytest提供了很多测试工具以及插件,可以满足大部分测试需求。
安装
-  pip install pithy-test
-  pip install pytest
使用
一键生成测试项目
-  >>> pithy-cli init
-  请选择项目类型,输入api或者app: api
-  请输入项目名称,如pithy-api-test: pithy-api-test
-  开始创建pithy-api-test项目
-  开始渲染...
-  生成 api/.gitignore [√]
-  生成 api/apis/__init__.py [√]
-  生成 api/apis/pithy_api.py [√]
-  生成 api/cfg.yaml [√]
-  生成 api/db/__init__.py [√]
-  生成 api/db/pithy_db.py [√]
-  生成 api/README.MD [√]
-  生成 api/requirements.txt [√]
-  生成 api/test_suites/__init__.py [√]
-  生成 api/test_suites/test_login.py [√]
-  生成 api/utils/__init__.py [√]
-  生成成功,请使用编辑器打开该项目
生成项目树
-  >>> tree pithy-api-test
-  pithy-api-test
-  ├── README.MD
-  ├── apis
-  │ ├── __init__.py
-  │ └── pithy_api.py
-  ├── cfg.yaml
-  ├── db
-  │ ├── __init__.py
-  │ └── pithy_db.py
-  ├── requirements.txt
-  ├── test_suites
-  │ ├── __init__.py
-  │ └── test_login.py
-  └── utils
-  └── __init__.py
-  4 directories, 10 files
调用HTTP登录接口示例
-  from pithy import request
-  @request(url='http://httpbin.org/post', method='post')
-  def post(self, key1='value1'):
-  """
-  post method
-  """
-  data = {
-  'key1': key1
-  }
-  return dict(data=data)
-  # 使用
-  response = post('test').to_json() # 解析json字符,输出为字典
-  response = post('test').json # 解析json字符,输出为字典
-  response = post('test').to_content() # 输出为字符串
-  response = post('test').content # 输出为字符串
-  response = post('test').get_cookie() # 输出cookie对象
-  response = post('test').cookie # 输出cookie对象
-  # 结果取值, 假设此处response = {'a': 1, 'b': { 'c': [1, 2, 3, 4]}}
-  response = post('13111111111', '123abc').json
-  print response.b.c # 通过点号取值,结果为[1, 2, 3, 4]
-  print response('$.a') # 通过object path取值,结果为1
-  for i in response('$..c[@>3]'): # 通过object path取值,结果为选中c字典里大于3的元素
-  print i
优化JSON、字典使用
-  # 1、操作JSON的KEY
-  from pithy import JSONProcessor
-  dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}
-  json_data = json.dumps(dict_data)
-  result = JSONProcessor(json_data)
-  print result.a # 结果:1
-  print result.b.a # 结果:[1, 2, 3, 4]
-  # 2、操作字典的KEY
-  dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}
-  result = JSONProcessor(dict_data)
-  print result.a # 1
-  print result.b.a # [1, 2, 3, 4]
-  # 3、object path取值
-  raw_dict = {
-  'key1':{
-  'key2':{
-  'key3': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
-  }
-  }
-  }
-  jp = JSONProcessor(raw_dict)
-  for i in jp('$..key3[@>3]'):
-  print i
-  # 4、其它用法
-  dict_1 = {'a': 'a'}
-  json_1 = '{"b": "b"}'
-  jp = JSONProcessor(dict_1, json_1, c='c')
-  print(jp)
九、总结
在本文中,我们以提高脚本开发效率为前提,一步一步打造了一个简易的测试框架,但因水平所限,并未涉及测试数据初始化清理、测试中如何MOCK等话题,前路依然任重而道远,希望给大家一个启发,不足之处还望多多指点,非常感谢