Python接口自动化浅析登录接口测试实战

以下主要介绍接口概念、接口用例设计及登录接口测试实战。

1、什么是接口？

接口：检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。

通俗来说，接口就是连接前后端的桥梁，接口测试可以简单理解为脱离了前端的功能测试。

一个又一个的接口就对应功能测试内一个又一个的功能。

但注意，一个功能有可能不是一个接口就能实现。

那么，接口测试和功能测试的区别在哪呢？

其实功能测试就是在页面上输入我们的参数值，点点点；

而接口测试没有前端，而是通过接口文档上的调用地址、请求参数等，校验返回的结果值，

也就是说，接口可以看成没有界面的功能测试。

因此，可以分析，系统间的接口包含三部分：输入、处理逻辑、输出。

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2、如何开展接口测试？

接口测试流程如下：

1.需求评审，熟悉业务和需求；

2.开发提供API接口文档；

3.根据开发交付的接口文档，编写接口测试用例；

4.接口测试用例评审；

5.开始执行接口测试；

6.提交测试报告；

3、如何设计接口用例？

1.获取接口文档

一般公司的开发会提供接口文档，没有接口文档的自行抓包吧(摸摸头)，不知道怎么抓包的小伙伴，可以看看之前的Fiddler系列文章。

Fiddler

接口文档是我们测试时最重要的一个依据，一个规范的接口文档至少包括：

1.接口说明；

2.调用URL；

3.请求方法（get、post等）；

4.请求参数、参数类型、请求参数说明等；

5.返回参数说明；

如下为一个简单的登录接口文档：

2.分析接口文档的接口，提取测试点

接口测试用例跟常规的功能测试用例基本一样，

可以从接口功能测试、接口业务测试、接口性能测试、接口安全测试等角度考虑。

接口的逻辑校验，可以参照接口流程图来进行设计，一个分支需要作为一个场景去进行测试，需要覆盖到流程图里面所有的逻辑分支。

接口的参数校验，可以参照接口文档中的参数定义去进行验证，需要覆盖到所有参数对应的枚举值以及错误码等信息。

3.接口测试用例设计思路

接口功能的关注点是：

1.接口参数正确与否：接口传入的参数是否有正确填写；

2.接口参数缺失：接口参数有必填、选填参数，传参时，测试参数缺失对结果的影响；

3.接口参数边界值：比如用户名、密码有长度限制，需要测试不同长度的参数对结果的影响；

4.接口参数类型：比如接口文档中用户名为String类型，测试传入其他数据类型对结果的影响。

4.接口测试其他范围

接口业务测试

主要是从业务的角度出发，把接口组合成一条业务链，比如登录之后充值，在数据库中金额是否正确等等

接口的性能测试

是指接口是否满足业务的要求，比如业务要求系统可以满足50个人同时下单，那么下单这个接口就要可以承担50 TPS，目前业内一般使用JMETER去做接口性能测试，jmeter接口性能后续会单独在Jmeter系列文章里介绍。

接口安全测试

接口的安全性主要围绕Token、Timestamp和Sign三个机制展开设计，保证接口的数据不会被篡改和重复调用。

注意：本文主要涉及接口功能测试，相信做过功能测试的童鞋，设计接口测试用例也是没问题的。

4、接口测试用例实战

以下，我们以登录接口进行实战。

随着代码模块越来越多，混在一起，杂乱无章，这时我们考虑架构分层了，上篇文章：Python接口自动化之requests请求封装，封装的requests请求类，每个用例都要调用，可以放在公共模块里。

在项目下新建一个文件夹common

放入请求模块requests_handler.py

requests_handler.py

import requests

class RequestsHandler:

def __init__(self):

"""session管理器"""

self.session = requests.session()

def visit(self, method, url, params = None, data= None, json= None, headers= None):

result = self.session.request(method,url,params=params,data=data,json=json,headers=headers)

try:

# 返回json结果

return result.json()

except Exception:

return 'not json'

def close_session(self):

self.session.close()

编写登录接口用例，调用封装的请求类。

登录用例，新建一个test_cases文件夹，用来存放用例模块。

test_Login.py

import unittest

from common.requests_handler import RequestsHandler

class LoginTest(unittest.TestCase):

def setUp(self):

# 请求类实例化

self.req = RequestsHandler()

def tearDown(self):

self.req.close_session()

def test_login_success(self):

login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login'

payload = {

"mobile_phone": "1530272****",

"pwd": "12345678"

}

res = self.req.visit('post',login_url,json=payload)

self.assertEqual(0, res['code'])

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

运行结果为：

Ran 1 test in 0.213s
OK

对于用例的一些总结：

setUp， tearDown

前置条件，后置条件，setUp实例化，在运行测试用例前获取session管理器， tearDown，在测试用例执行结束后关闭session管理器。

对于断言

小伙伴们可能不知道到底用返回结果中的哪个字段断言。个人意见，如果code、msg比较详细的话，可以利用code、msg其中一个来断言，当然code、msg一起做断言也可以，甚至你觉得返回结果中某个数据符合你的预期，也是可以拿来断言，断言手段是灵活多变的，自行选择最优方案。

小伙伴们看到总结，退出微信，打开王者荣耀，一气呵成，其实还没完呢，我们写了正向用例，还有异常用例也写两条，更多的异常用例可以自行扩展下。

import unittest

from common.requests_handler import RequestsHandler

class LoginTest(unittest.TestCase):

def setUp(self):

# 请求类实例化

self.req = RequestsHandler()

def tearDown(self):

# 关闭session

self.req.close_session()

def test_login_success(self):

"""

正确手机号，正确密码

"""

login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login'

payload = {

"mobile_phone": "1530272****",

"pwd": "12345678"

}

res = self.req.visit('post',login_url,json=payload)

# 根据请求结果中的code进行断言

self.assertEqual(0, res['code'])

def test_phone_is_null(self):

"""

手机号为空，密码正确

"""

login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login'

payload = {

"mobile_phone": "",

"pwd": "12345678"

}

res = self.req.visit('post', login_url, json=payload)

# 根据返回结果中的msg进行断言

self.assertEqual("手机号码为空", res['msg'])

def test_pwd_is_null(self):

"""

正确用户名，密码为空

"""

login_url = 'http://127.0.0.1:8000/user/login'

payload = {

"mobile_phone": "1530272****",

"pwd": ""

}

res = self.req.visit('post', login_url, json=payload)

# 根据返回结果中的msg进行断言

self.assertEqual("密码为空", res['msg'])

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

测试结果为：

Ran 3 tests in 0.259s
OK

以上代码如下痛点：

用例和数据未分离，维护成本大。可以数据与测试脚本分离，使用Excel存放测试用例，方便维护。
仔细研究发现正向用例、异常用例，只是传入的数据不一样，其他都是通用
这种情况下，我们可以引入ddt数据驱动，减少代码量。

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