python怎么做的接口自动化

时间: 2023-10-20 13:44:16 浏览: 87
在Python中,可以使用多种库和框架来进行接口自动化测试,以下是其中几种常用的方法: 1. 使用requests库:requests是一个简单易用的HTTP库,可以发送HTTP请求并获取响应。你可以使用requests库发送各种类型的请求,如GET、POST、PUT、DELETE等,并通过断言来验证响应结果。例如: ```python import requests # 发送GET请求 response = requests.get('http://api.example.com/users') assert response.status_code == 200 assert response.json()['total'] > 0 # 发送POST请求 payload = {'username': 'testuser', 'password': 'password'} response = requests.post('http://api.example.com/login', data=payload) assert response.status_code == 200 assert response.json()['success'] == True ``` 2. 使用unittest或pytest框架:unittest和pytest是Python中常用的测试框架,可以用于编写和组织测试用例。它们提供了丰富的断言方法和测试运行器,可以方便地进行接口自动化测试。例如: ```python import requests import unittest class APITestCase(unittest.TestCase): def test_get_users(self): response = requests.get('http://api.example.com/users') self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertGreater(response.json()['total'], 0) def test_login(self): payload = {'username': 'testuser', 'password': 'password'} response = requests.post('http://api.example.com/login', data=payload) self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertEqual(response.json()['success'], True) if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` 3. 使用第三方库,如HTTPretty或betamax:这些库可以用于模拟HTTP请求和响应,以便在接口自动化测试中使用。它们可以记录和重放请求,以便进行可靠的测试,并且可以与unittest或pytest等测试框架结合使用。 以上是一些常用的方法,你可以根据自己的需求选择适合的方法进行接口自动化测试。
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### 更新说明: - 本次版本更新,在原有框架基础上进行了优化: - 支持多sheet编写测试用例,一个sheet编写一个业务流程 - 根据sheet名称,自动生成测试用例集合 - 优化之前响应参数错误,jsonpath取值失败的问题,抛出keyError,优化提示 - sheet之间关联数据保持隔离性,每个sheet拥有唯一id识别 - 后续继续开发: 1.setupSheet的设计,在所有sheet执行前执行,主要用于获取token,解决登入问题 2.尝试多sheet并发执行 ## 项目说明 - 本框架是为了快速实现**http/https**协议而设计的一套数据驱动自动化接口框架,基于**EXCEL+requests+unittest+ddt**设计,**pytest**作为执行器,本框架无需你使用代码编写用例,那你可能 会担心万一有接口之间相互依赖,或者说需要登入的token等之类的接口,该如何编写用例,在这里告诉你们笨框架已经完美解决此问题,所有的一切将在EXCEL中进行!!本框架实现了在EXCEL中 进行**接口用例编写,接口关联,接口断言**,还有很重要的一点,实现了类似**jmeter函数助手**的功能,譬如生成UUID,随机定长字符串,格式化日期,正则表达式等,只需要你在EXCCEL中使用特殊的写法就能够使用这些函数啦~~是不是很期待!! ## 技术栈 - requests - unittest - pytest - pytest-html - xlrd - logging - 函数助手 ## 环境部署 - 解压压缩包,使用pycharm打开项目文件 - 进入**File - Settings - Project - Project Interpreter**,选择项目中的 **ApiTestFrameWork/venv** 作为虚拟环境,若无法使用,可以尝试新增虚拟环境后,在控制台cd到**venv/Scripts**下,使用命令**pip install -r requirements.txt**文件所在的绝对路径(在项目根目录),一条命令安装好所有依赖环境,你要做的就是慢慢等它装好 - 验证环境是否安装完毕 - **File - Settings - Tools - Python Integrated Tools - Default Test Runner**选择**py.test** - 执行**runCase.py**,观察结果是否成功,excel中有一条访问百度的用例,可以看看执行结果百度是否访问成功 - 查看report下是否有测试报告生成 ## 项目结构说明 - conf ===========> 配置文件 - core ===========> 公共方法,工具类等 - db_operate ==========> 数据库相关方法封装 - files ==========> 测试文件 - logs ==========> 日志文件 - report ==========> 测试报告 - test_case ===========> 测试用例 - venv ============> 虚拟环境 - requirements.txt ============> 相关依赖包文件 - runCase.py =============> 测试用例执行器 - READMD.md ============> 项目说明文档 ## EXCEL字段说明 - **description**:用例描述 - **url**:接口地址 - **method**:请求方式(目前只支持GET,POST) - **headers**:请求头,格式为 {"key","value"} - **cookies**:Cookies就是Cookies啦,格式为 {"key":"value"} - **para -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

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