1. 什么是接口测试

顾名思义，接口测试是对系统或组件之间的接口进行测试，主要是校验数据的交换，传递和控制管理过程，以及相互逻辑依赖关系。其中接口协议分为HTTP,WebService,Dubbo,Thrift,Socket等类型，测试类型又主要分为功能测试，性能测试，稳定性测试，安全性测试等。

在分层测试的“金字塔”模型中，接口测试属于第二层服务集成测试范畴。相比UI层（主要是WEB或APP）自动化测试而言，接口自动化测试收益更大，且容易实现，维护成本低，有着更高的投入产出比，是每个公司开展自动化测试的首选。

下面我们以一个HTTP接口为例，完整的介绍接口自动化测试流程：从需求分析到用例设计，从脚本编写、测试执行到结果分析，并提供完整的用例设计及测试脚本。

2. 基本流程

基本的接口功能自动化测试流程如下：

需求分析 -> 用例设计 -> 脚本开发 -> 测试执行 -> 结果分析

2.1 示例接口

接口名称：豆瓣电影搜索

地址啥的会被屏蔽，发不出来，放在文末了

3. 需求分析

需求分析是参考需求、设计等文档，在了解需求的基础上还需清楚内部的实现逻辑，并且可以在这一阶段提出需求、设计存在的不合理或遗漏之处。

如：豆瓣电影搜索接口，我理解的需求即是支持对片名，演职人员及标签的搜索，并分页返回搜索结果。

4. 用例设计

用例设计是在理解接口测试需求的基础上，使用MindManager或XMind等思维导图软件编写测试用例设计，主要内容包括参数校验，功能校验、业务场景校验、安全性及性能校验等，常用的用例设计方法有等价类划分法，边界值分析法，场景分析法，因果图，正交表等。

针对豆瓣电影搜索接口功能测试部分，我们主要从参数校验，功能校验，业务场景校验三方面，设计测试用例如下：

5. 脚本开发

依据上面编写的测试用例设计，我们使用python+nosetests框架编写了相关自动化测试脚本。可以完整实现接口自动化测试、自动执行及邮件发送测试报告功能。

5.1 相关lib安装

必要的lib库如下，使用pip命令安装即可：

pip install nose pip install nose-html-reporting pip install requests

5.2 接口调用

使用requests库，我们可以很方便的编写上述接口调用方法（如搜索q=刘德华，示例代码如下）：

#coding=utf-8 import requests import json url = ' https://api.douban.com/v2/movie/search' params=dict(q=u'刘德华') r = requests.get(url, params=params) print 'Search Params:\n', json.dumps(params, ensure_ascii=False) print 'Search Response:\n', json.dumps(r.json(), ensure_ascii=False, indent=4)

在实际编写自动化测试脚本时，我们需要进行一些封装。如下代码中我们对豆瓣电影搜索接口进行了封装，test_q方法只需使用nosetests提供的yield方法即可很方便的循环执行列表qs中每一个测试集：

class test_doubanSearch(object): @staticmethod def search(params, expectNum=None): url = ' https://api.douban.com/v2/movie/search' r = requests.get(url, params=params) print 'Search Params:\n', json.dumps(params, ensure_ascii=False) print 'Search Response:\n', json.dumps(r.json(), ensure_ascii=False, indent=4) def test_q(self): # 校验搜索条件 q qs = [u'白夜追凶', u'大话西游', u'周星驰', u'张艺谋', u'周星驰,吴孟达', u'张艺谋,巩俐', u'周星驰,大话西游', u'白夜追凶,潘粤明'] for q in qs: params = dict(q=q) f = partial(test_doubanSearch.search, params) f.description = json.dumps(params, ensure_ascii=False).encode('utf-8') yield (f,)

我们按照测试用例设计，依次编写每个功能的自动化测试脚本即可。

5.3 结果校验

在手工测试接口的时候，我们需要通过接口返回的结果判断本次测试是否通过，自动化测试也是如此。

对于本次的接口，我们搜索“q=刘德华”，我们需要判断返回的结果中是否含有“演职人员刘德华或片名刘德华”，搜索“tag=喜剧”时，需要判断返回的结果中电影类型是否为“喜剧”，结果分页时需要校验返回的结果数是否正确等。完整结果校验代码如下：

class check_response(): @staticmethod def check_result(response, params, expectNum=None): # 由于搜索结果存在模糊匹配的情况，这里简单处理只校验第一个返回结果的正确性 if expectNum is not None: # 期望结果数目不为None时，只判断返回结果数目 eq_(expectNum, len(response['subjects']), '{0}!={1}'.format(expectNum, len(response['subjects']))) else: if not response['subjects']: # 结果为空，直接返回失败 assert False else: # 结果不为空，校验第一个结果 subject = response['subjects'][0] # 先校验搜索条件tag if params.get('tag'): for word in params['tag'].split(','): genres = subject['genres'] ok_(word in genres, 'Check {0} failed!'.format(word.encode('utf-8'))) # 再校验搜索条件q elif params.get('q'): # 依次判断片名，导演或演员中是否含有搜索词，任意一个含有则返回成功 for word in params['q'].split(','): title = [subject['title']] casts = [i['name'] for i in subject['casts']] directors = [i['name'] for i in subject['directors']] total = title + casts + directors ok_(any(word.lower() in i.lower() for i in total), 'Check {0} failed!'.format(word.encode('utf-8'))) @staticmethod def check_pageSize(response): # 判断分页结果数目是否正确 count = response.get('count') start = response.get('start') total = response.get('total') diff = total - start if diff >= count: expectPageSize = count elif count > diff > 0: expectPageSize = diff else: expectPageSize = 0 eq_(expectPageSize, len(response['subjects']), '{0}!={1}'.format(expectPageSize, len(response['subjects'])))

5.4 执行测试

对于上述测试脚本，我们使用nosetests命令可以方便的运行自动化测试，并可使用nose-html-reporting插件生成html格式测试报告。

运行命令如下：

nosetests -v test_doubanSearch.py:test_doubanSearch --with-html --html-report=TestReport.html

5.5 发送邮件报告

测试完成之后，我们可以使用smtplib模块提供的方法发送html格式测试报告。基本流程是读取测试报告 -> 添加邮件内容及附件 -> 连接邮件服务器 -> 发送邮件 -> 退出，示例代码如下：

import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart def send_mail(): # 读取测试报告内容 with open(report_file, 'r') as f: content = f.read().decode('utf-8') msg = MIMEMultipart('mixed') # 添加邮件内容 msg_html = MIMEText(content, 'html', 'utf-8') msg.attach(msg_html) # 添加附件 msg_attachment = MIMEText(content, 'html', 'utf-8') msg_attachment["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="{0}"'.format(report_file) msg.attach(msg_attachment) msg['Subject'] = mail_subjet msg['From'] = mail_user msg['To'] = ';'.join(mail_to) try: # 连接邮件服务器 s = smtplib.SMTP(mail_host, 25) # 登陆 s.login(mail_user, mail_pwd) # 发送邮件 s.sendmail(mail_user, mail_to, msg.as_string()) # 退出 s.quit() except Exception as e: print "Exceptioin ", e

6. 结果分析

打开nosetests运行完成后生成的测试报告，可以看出本次测试共执行了51条测试用例，50条成功，1条失败。

失败的用例可以看到传入的参数是：{"count": -10, "tag": "喜剧"}，此时返回的结果数与我们的期望结果不一致（count为负数时，期望结果是接口报错或使用默认值20，但实际返回的结果数目是189。赶紧去给豆瓣提bug啦- -）

7. 测试报告

最终发送测试报告邮件，截图如下：

8. 资源分享

最后，为方便大家自学软件测试，特意给大家准备了一份13G的超实用干货学习资源，涉及所有测试知识点。

这些资料，对于想进阶【自动化测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。希望对大家有所帮助……