目录:导读
- 前言
- 一、Python编程入门到精通
- 二、接口自动化项目实战
- 三、Web自动化项目实战
- 四、App自动化项目实战
- 五、一线大厂简历
- 六、测试开发DevOps体系
- 七、常用自动化测试工具
- 八、JMeter性能测试
- 九、总结(尾部小惊喜)
前言
面试题:请问你是如何做接口测试的?
大体来说,经历以下过程:接口需求调研、接口测试工具选择、接口测试用例编写、接口测试执行、接口测试回归、接口测试自动化持续集成。
具体来说,接口测试流程分成以下九步:
第一步:分析出测试需求,并请开发提供接口说明文档;
第二步:从接口说明文档中整理出接口测试用例,里面要包括详细的入参(正常情况,异常情况包括输入参数个数,类型,可选/必选,考虑参数有互斥或关联的情况)和出参数据(符合接口文档需求)以及明确的格式和检查点;
第三步:与开发一起对接口测试用例进行评审;
第四步:结合开发库,准备接口测试用例中的入参数据和出参数据,并整理成Excel格式的文件;
第五步:结合接口测试用例文档和Excel格式的数据文档,编写接口自动化测试的业务逻辑代码;
第六步:开始执行接口自动化测试用例;
第七步:执行如有bug,提交至缺陷管理平台;
第八步:开发修改完成后,回归bug,跟踪状态;
第九步:完成后进行自动化持续集成;
面试题:接口测试如何设计测试用例?
主要从四个方面来设计接口用例:功能,业务逻辑,异常,安全。
功能:是否符合需求
1)从用户角度出发看接口能否实现业务需求,功能是否正常;
2)功能是否按照接口文档实现;
业务逻辑:是否依赖业务
1)接口实现逻辑;
2)业务逻辑覆盖(语句/条件/分支/判定/…);
举例:该接口调用之前,需要调用登录接口,如果不登录也能请求数据,不符合业务逻辑。
异常:参数异常和数据异常
1)参数异常:关键字参数,参数为空,多,少参数,错误参数;
2)数据异常:关键字数据,数据为空,长度不一致,错误数据;
举例:不管数据异常还是参数异常,测试点差不多,一个参数有key和value,key表示参数,value表示数据。
第一:看参数和数据能不能支持关键字,例如Java中的保留关键字等等;
第二:就是参数和数据都为空,看看是否做了判断;第三,参数多和少,例如有两个参数的接口,需要设计一个包含三个参数的用例,一个只有一个参数的用例。
数据长度不一致,例如设计很长的字符串是否支持,因为数据库创建表过程都设置好了每个字段的长度。输入错误的参数和数据,如故意输错单词等等。
安全测试用例设计:
1)cookie:有cookie才能获取数据,如果不带cookie还有信息返回,说明有问题;
2)header:正常接口带header信息,删除header看是否能够返回数据;
3.唯一识别码:app手机识别码,一般是唯一的;
3)文本输入框sql注入和xss攻击。
面试题:接口测试执行中需要比对数据库吗?
接口的返回关键字段和字段值是需要校验的,不然接口测试就没有意义了,一般有两种方式:
1)数据库预置数据,接口校验返回;
2)接口调用,比对数据库查询结果。
面试题:接口测试质量评估标准是什么?
一般来说,从以下八个方面评估:
业务功能覆盖是否完整;
业务规则覆盖是否完整;
参数验证是否达到要求(边界、业务规则);
接口异常场景覆盖是否完整;
接口覆盖率是否达到要求;
代码覆盖率是否达到要求;
性能指标是否满足要求;
安全指标是否满足要求;
面试题:接口产生的垃圾数据如何清理?
造数据和数据清理,需用Python连数据库了,做增删改查的操作测试用例前置操作。
1)setUp做数据准备后置操作;
2)tearDown做数据清理;
面试题:其他接口要先获取接口信息,如何让登录的接口只在其他接口调用一次?
解决方法如下:
使用单例模式;
使用自定义缓存机制;
使用测试框架中的 setup 机制;
pytest 中 fixture 机制;
面试题:接口测试断言从哪些方面去设计?
接口测试断言可以从以下五个方面进行设计:
1)响应码:检查响应码是否符合预期,用来判断测试用例是否执行成功(针对http接口)
2)关键字:验证关键字是否符合预期,用来判断测试用例是否执行成功;
3)正则匹配:当一个接口返回的内容较多,并且有一定规律时,可通过正则表达式来校验接口返回的信息来判定测试用例是否执行成功;
4)数据库匹配核对:比如对查询一个接口返回的数据进行验证时,可通过编写sql语句查询结果,然后将sql语句执行后数据库返回的结果与接口返回的结果进行核对,以此来判定测试用例是否执行成功;
5)通过相关接口进行辅助验证:比如,当测试一个删除接口时,删除一条记录后,想验证这条记录真的被删除,可调用查询接口,若删除的记录没被查询到,则说明删除这条记录成功。
面试题:依赖于第三方数据的接口如何进行测试?
可以利用一些Mock工具(如:JSON Server、Easy Mock)来模拟第三方的数据返回,最大限度的降低对第三方数据接口的依赖。
Mock服务是指在测试过程中对于某些复杂(或者不太好构造)的对象,用一个虚拟的对象替代它。
如现在有A和B两个接口, A需要调用接口B才能完成业务需求。这个时候B接口有如下三种情况:
1)B接口还没有开发完成:需要等待接口的数据来进行开发,这时候完善的接口Mock服务能大大缩短开发联调等待时间。
2)B的某些场景很难去模拟:比如超时、未知错误或者不稳定的第三方接口。
3)性能测试中隔离B接口(第三方接口):在进行压测的时候就会遇到问题。
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一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九、总结(尾部小惊喜)
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