搭建一个 python + unittest+request 接口自动化框架

搭建 Python + unittest + requests 接口自动化框架的步骤如下：

1. 安装 Python：首先需要在电脑上安装 Python，推荐安装 Python3.x 版本。

2. 安装 unittest：unittest 是 Python 自带的单元测试框架，无需额外安装。

3. 安装 requests：requests 是 Python 中的 HTTP 库，用来发送 HTTP 请求和获取 HTTP 响应。

安装命令：`pip install requests`

4. 创建项目目录：在电脑上创建一个项目目录，用来存放测试代码和测试数据。

5. 创建测试用例：在项目目录中创建一个 test_case.py 文件，用来编写接口测试用例。

6. 编写测试代码：在 test_case.py 文件中，编写测试代码，使用 unittest 框架中的 TestCase 和 assert 方法来编写测试用例。

7. 运行测试用例：在命令行中切换到项目目录，运行 `python -m unittest test_case.py` 命令来执行测试用例。

8. 可以将测试用例的执行结果输出到文件中，方便后面查看。

以上就是 Python + unittest + requests 接口自动化框架的搭建步骤，可以根据实际情况进行调整和优化。

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用python+requests+pytest+ddt+unnitest搭建一套自动化框架

搭建一个基于Python + requests + pytest + ddt + unittest 的自动化测试框架，可以按照以下步骤进行：

1. 安装所需依赖：在你的项目环境中安装 requests、pytest、ddt 和 unittest。

   pip install requests pytest ddt unittest

2. 创建项目结构：在你的项目目录下创建以下文件和文件夹结构：

   ├── tests
   │   ├── __init__.py
   │   └── test_cases.py
   ├── data
   │   └── test_data.xlsx
   └── conftest.py

3. 编写测试用例：在 `test_cases.py` 文件中编写你的测试用例，可以使用 `ddt` 来实现数据驱动，示例：

   import unittest
   import ddt
   from data.test_data import TestData
   from utils.api_helper import APIClient

   @ddt.ddt
   class APITestCase(unittest.TestCase):
       @classmethod
       def setUpClass(cls):
           cls.client = APIClient()

       @ddt.data(*TestData.test_data)
       def test_api(self, data):
           response = self.client.send_request(data['url'], data['method'], data['payload'])
           self.assertEqual(response.status_code, data['expected_status'])
           self.assertEqual(response.json(), data['expected_response'])

4. 创建测试数据：在 `test_data.xlsx` 文件中创建测试数据，可以使用 `openpyxl` 库来读取 Excel 数据，示例：

   import openpyxl

   class TestData:
       workbook = openpyxl.load_workbook('data/test_data.xlsx')
       sheet = workbook['Sheet1']

       test_data = []
       for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
           test_data.append({
               'url': row[0],
               'method': row[1],
               'payload': row[2],
               'expected_status': row[3],
               'expected_response': row[4]
           })

5. 创建 API 辅助类：在 `api_helper.py` 文件中创建一个 APIClient 类，用于发送 API 请求，示例：

   import requests

   class APIClient:
       def send_request(self, url, method, payload):
           if method == 'GET':
               response = requests.get(url, params=payload)
           elif method == 'POST':
               response = requests.post(url, json=payload)
           elif method == 'PUT':
               response = requests.put(url, json=payload)
           elif method == 'DELETE':
               response = requests.delete(url)
           else:
               raise ValueError('Invalid HTTP method')

           return response

6. 创建 pytest 配置：在 `conftest.py` 文件中配置 pytest，示例：

   import pytest

   def pytest_addoption(parser):
       parser.addoption("--base-url", action="store", default="http://localhost:8000", help="Base URL for API tests")

   @pytest.fixture(scope="session")
   def base_url(request):
       return request.config.getoption("--base-url")

7. 运行测试：在命令行中执行以下命令来运行测试用例：

   pytest -s tests/

`-s` 参数用于显示打印信息。

这样，你就搭建了一个基于 Python + requests + pytest + ddt + unittest 的自动化测试框架，可以进行接口测试。你可以根据实际需求进一步扩展和优化这个框架。

python接口自动化测试平台搭建

Python接口自动化测试平台搭建需要使用一些框架和工具，其中包括python、unittest、request、openpyxl、myddt和pymysql等。具体步骤如下：
1. 安装Python和pip；
2. 安装所需的第三方库，包括unittest、request、openpyxl、myddt和pymysql等；
3. 编写测试用例，使用unittest框架进行测试用例的编写和管理；
4. 使用request库发送HTTP请求，获取接口返回结果；
5. 使用openpyxl库读取Excel测试数据，使用myddt库进行数据驱动测试；
6. 使用pymysql库连接数据库，进行接口测试前的数据准备和测试后的数据清理；7. 使用pytest框架进行测试用例的执行和报告生成。