接口自动化测试框架实例详解教程python+requests
python---接口测试实例
我们可以用Jmeter做接口测试,但是呢个人觉得那个有点局限性,用python就灵活很多,可以按自己的思路来构建比较灵活,下面给大家介绍一个简单的接口测试实例。
一、我们的思路如下:
首先我们要弄清楚我们的整个思路:
1.先把我们的测试数据准备好,即post的数据(当然get方法也可以发送请求数据)
2.然后我们向指定的URL发送请求(post方法)
3获取repones的结果数据,
4.判断repones结果是否有符合预期的数据
二、我这里举一个注册vpn账号的例子:
下面是我们要通过post方法请求的数据
Headers要先申明类型,然后通过requests.post方法向url发送数据请求。
三、请求数据后我们等待服务器响应,并且获取repones的数据
我们通过text方法获取到响应报文的内容,通过stauts_code获取响应的状态码
四、我们对获取到的报文做判断,是否含有预期的数据在里面
对code进行判断,是否为200,有则表示和服务器会话是正常的
对报文的内容进行判断,验证是否含有预期的数据
五、运行看结果
结果是ok的,可以注册成功
好,到这里我们一个简单的接口测试实例就讲完了。
接口自动化测试用例案例
接口自动化测试用例案例接口自动化测试用例是指通过编写脚本来自动执行接口测试的过程。
接口自动化测试用例的目的是验证接口的功能和性能是否符合预期,并提高测试效率和质量。
下面列举了一些接口自动化测试用例的案例,以帮助读者更好地理解接口自动化测试的实施过程。
1. 验证接口的返回状态码:通过发送请求,验证接口的返回状态码是否符合预期。
例如,当发送请求成功时,接口应返回200状态码;当请求的资源不存在时,接口应返回404状态码。
2. 验证接口的返回数据格式:通过发送请求,验证接口的返回数据格式是否符合预期。
例如,接口应返回JSON格式的数据,且数据中的字段和值符合预期。
3. 验证接口的返回数据准确性:通过发送请求,验证接口的返回数据是否准确。
例如,当请求获取用户信息的接口时,接口应返回该用户的正确信息。
4. 验证接口的错误处理能力:通过发送错误的请求,验证接口是否能正确处理错误,并返回相应的错误信息。
例如,当发送无效的请求参数时,接口应返回相应的错误提示信息。
5. 验证接口的并发性能:通过发送大量并发请求,验证接口的并发性能是否符合预期。
例如,接口应能够正确处理并发请求,并在合理的时间内返回响应。
6. 验证接口的安全性:通过发送恶意请求,验证接口的安全性是否得到保障。
例如,接口应对SQL注入、XSS攻击等安全漏洞进行有效防护。
7. 验证接口的稳定性:通过发送大量重复请求,验证接口的稳定性是否得到保障。
例如,接口应能够稳定地处理大量重复请求,并保持正常的响应时间。
8. 验证接口的性能指标:通过发送大量请求,统计接口的响应时间、吞吐量等性能指标,以评估接口的性能是否符合预期。
9. 验证接口的兼容性:通过发送不同版本或不同环境的请求,验证接口在不同环境下的兼容性。
例如,接口应能够正确处理不同版本的请求,并返回相应的兼容结果。
10. 验证接口的回归稳定性:通过发送各种类型的请求,验证接口在多次修改后的稳定性。
例如,接口应能够稳定地处理各种类型的请求,并返回正确的结果。
python单机版自动化测试框架源代码(selenium+Appium+requests+。。。
python单机版⾃动化测试框架源代码(selenium+Appium+requests+。
⼀、⾃动化测试框架:1、框架和项⽬源代码下载说明:框架可以⽀持web界⾯UI、安卓Android,ios苹果、接⼝API等⾃动化测试。
⽂档和代码持续维护更新,有问题可以交流。
2、依赖包安装2.1、jdk2.2、python安装下载地址:或2.3、python依赖包pip install seleniumpip install xlrdpip install pymysqlpip install lxmlpip install Pillowpip install win32guipip install win32conpip install requestspip install qrcodepip install pexpectpip install chinesecalendarpip install automagicapip install tusharepip install imapclientpip install pymysqlpip install schedulepip install paramikopip install pypiwin32pip install pdfminer3Kpip install browsermob-proxypip install pywin32pip install python-dateutilpip install bs4pip install configparserpip install beautifulsoup4pip install html5libpip install matplotlibpython -m pip install cx_Oracle --upgradepip install sqlparsepip install DBUtilspip install keyboard2.3、chrome driver2.3.1、chrome driver的下载地址:2.3.2、安装下载解压放到chrome的安装⽬录下...\Google\Chrome\Application\设置path环境变量,把chrome的安装⽬录(我的:C:\ProgramFiles\Google\Chrome\Application)1、因信息安全原因,删除了真实项⽬配置⽂件中密码和http⽹页真实地址2、以业务物流追踪(ipadWuLiuZhuiZong.py)中国港⼝功能为样例,做了界⾯检查、数据库与界⾯数据对⽐、字体颜⾊(红绿)检查等功能,仅供参考⼆、简介:1. 外部⼯具:上⾯⾃动化包⽬录“autoTest\basic\browsermob-proxy”中已经包含2. autoTest\conf\config.ini可以配置⽇志级别3. autoTest\caseexcel\ipadWebCase.xls是ipad⽹页项⽬Excel⽤例,“ipadApiCase.xls"是API接⼝⽤例,"⼤屏WebCase.xls"是⼤屏项⽬⽤例,"#url.xls"是⽣产和测试等⽹页地址配置⽂件4. autoTest\basic是基础脚本,基本所有项⽬通⽤,mySysCommon.py为系统常⽤函数功能class,webTestCase.py为UI⾃动化测试常⽤函数功能class5. autoTest\report是⽤于存放测试报告和过程图⽚6. autoTest\log是⽤于存放过程⽇志7. autoTest\cases\Zd为某项⽬⾃动化脚本,allData.json为公共数据变量⽂件,publicOperation.py为当前项⽬共⽤函数,comm.py中编写unittest的test开头⽤例,ipadDanJi.py和ipadWuLiuZhuiZong.py是各测试模块。
接口自动化测试用例案例
接口自动化测试用例案例全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:接口自动化测试是指通过自动化测试工具对接口进行测试的过程。
在现代软件开发中,接口自动化测试已经变得越来越重要,因为它可以帮助开发人员及时发现并解决接口问题,确保系统稳定性和可靠性。
接口自动化测试的用例设计是其中的重要环节,本文将介绍一些接口自动化测试用例案例,帮助读者更好地理解和应用接口自动化测试。
1. 测试接口的响应时间在接口自动化测试中,测试接口的响应时间是非常重要的一个指标。
如果接口响应时间过长,可能会影响用户体验,甚至导致系统故障。
我们可以设计一个用例来测试接口的响应时间,例如:发送一个请求到接口,并记录下请求发送时间和接口返回时间,计算二者之间的时间差,从而评估接口的响应时间是否在可接受范围内。
2. 测试接口的数据一致性另一个重要的接口自动化测试用例是测试接口的数据一致性。
在现代系统中,不同的模块之间经常需要相互交互数据,如果数据一致性出现问题,可能会导致系统功能异常。
我们可以设计一个用例来验证接口返回的数据是否与预期数据一致,例如:发送一个请求到接口,并比对返回数据与预期数据是否一致,从而检查接口的数据一致性。
3. 测试接口的安全性在接口自动化测试中,测试接口的安全性是至关重要的一环。
如今,网络攻击日益猖獗,系统的安全性问题已经成为软件开发中的一大难题。
我们可以设计一个用例来测试接口的安全性,例如:发送一个恶意请求到接口,验证系统是否能够正确地拦截和处理恶意请求,从而检查接口的安全性。
通过以上几个接口自动化测试用例案例的介绍,我希望能帮助读者更好地理解和应用接口自动化测试,提高软件开发质量和效率。
接口自动化测试是现代软件开发中不可或缺的一环,希木读者能够认真学习和应用接口自动化测试技术,共同推动软件开发行业的发展。
第二篇示例:接口自动化测试用例案例随着互联网技术的发展,越来越多的软件系统采用了分布式架构,不同的模块之间通过接口进行通信。
Python+Requests+PyTest+Excel+Allure接口自动化测试实战
Python+Requests+PyTest+Excel+Allure接⼝⾃动化测试实战--------UnitTest框架和PyTest框架的简单认识对⽐与项⽬实战--------定义:Unittest是Python标准库中⾃带的单元测试框架,Unittest有时候也被称为PyUnit,就像JUnit是Java语⾔的标准单元测试框架⼀样,Unittest则是Python语⾔的标准单元测试框架。
Pytest是Python的另⼀个第三⽅单元测试库。
它的⽬的是让单元测试变得更容易,并且也能扩展到⽀持应⽤层⾯复杂的功能测试。
两者对⽐:Pytest项⽬实战:第⼀步、搭建项⽬框架(创建Gwyc_Api_Script_Pytest项⽬⽬录)依次创建⼦⽬录如下:base:存放⼀些最底层的⽅法封装,协议,请求发送等。
common:存放⼀些公共⽅法。
config:存放配置⽂件。
data:存放测试数据。
log:存放⽇志。
report:存放报告。
tests:存放⽤例。
utils:存放公共类。
readme:⽤于说明⽂档。
requirements.txt: ⽤于记录所有依赖包极其版本号,便于环境部署,可以通过pip命令⾃动⽣成和安装。
第⼆步、封装请求⽅法(base⽬录下⾯创建method.py)封装有两种⽅法:第⼀种:直接调⽤requests库下⾯的request⽅法,并将所有需要⽤到的参数定义进去,分为实参和⾏参,实参调⽤必须要传参,⾏参可给默认值,调⽤时可重新赋值也可以使⽤默认值。
这种⽅法代码量少,不⽤做判断,request会⾃动根据传⼊的参数进⾏发送请求到服务器。
第⼆种:分别对各个请求⽅式按函数的形式封装,分别调⽤requests进⾏发送请求。
以get和post为例:put,delete请求按⼀样⽅法封装,各个请求⽅式封装完成以后再定义⼀个主⽅法,直接调⽤主⽅法会⾃动根据请求⽅式进⾏判断调⽤各个请求函数,这⾥也可以不对请求⽅式汇总封装,直接调⽤各个函数进⾏发送请求也是可以的。
requests模块介绍
requests模块介绍requests模块是使用Python写的HTTP请求库,它使得与HTTP请求和响应交互变得非常简单。
在使用requests模块时,可以使用方法来发送常见的HTTP请求,并能够处理HTTP响应。
本文将介绍requests模块的用途,使用方法和常见功能。
用途:requests模块是用于与HTTP交互的Python包,用来发送HTTP请求和处理HTTP响应。
requests库支持GET, POST, PUT, DELETE等HTTP方法。
此外,它也支持处理HTTP响应的内容,例如JSON和XML数据。
使用方法:安装requests:使用pip来安装requests模块:```pip install requests```基本形式:首先需要导入requests模块:```import requests```使用requests.get(url)来发送GET请求,获取响应:``````在这个请求中,r是响应的对象,包含请求的状态码,响应文本和其他信息。
状态码可以通过statusCode属性获取,响应文本可以通过te某t属性获取:```print(r.status_code)print(r.te某t)```发送POST请求:使用requests.post(url, data)来发送POST请求。
其中,data参数是字典类型的数据:```data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}r = requests.post(url, data=data)```发送PUT和DELETE请求:PUT和DELETE请求也可以使用requests模块来发送。
使用requests.put和requests.delete方法发送PUT和DELETE请求:r = requests.put(url, data=data)r = requests.delete(url)```常见功能:Cookies和Session:```s = requests.session。
Python—requests模块详解
Python—requests模块详解1、模块说明requests是使⽤Apache2 licensed 许可证的HTTP库。
⽤python编写。
⽐urllib2模块更简洁。
Request⽀持HTTP连接保持和连接池,⽀持使⽤cookie保持会话,⽀持⽂件上传,⽀持⾃动响应内容的编码,⽀持国际化的URL和POST数据⾃动编码。
在python内置模块的基础上进⾏了⾼度的封装,从⽽使得python进⾏⽹络请求时,变得⼈性化,使⽤Requests可以轻⽽易举的完成浏览器可有的任何操作。
现代,国际化,友好。
requests会⾃动实现持久连接keep-alive2、基础⼊门1)导⼊模块import requests2)发送请求的简洁 ⽰例代码:获取⼀个⽹页(个⼈github)import requestsr = requests.get('https:///Ranxf') # 最基本的不带参数的get请求r1 = requests.get(url='/s', params={'wd': 'python'}) # 带参数的get请求我们就可以使⽤该⽅式使⽤以下各种⽅法1 requests.get(‘https:///timeline.json’) # GET请求2 requests.post(“/post”) # POST请求3 requests.put(“/put”) # PUT请求4 requests.delete(“/delete”) # DELETE请求5 requests.head(“/get”) # HEAD请求6 requests.options(“/get” ) # OPTIONS请求3)为url传递参数>>> url_params = {'key':'value'} # 字典传递参数,如果值为None的键不会被添加到url中>>> r = requests.get('your url',params = url_params)>>> print(r.url) your url?key=value4)响应的内容r.encoding #获取当前的编码r.encoding = 'utf-8'#设置编码r.text #以encoding解析返回内容。
Python如何实现自动化测试
目录
CONTENTS
1
Python简述
2
Unittest / Pytest
3
Python + Requests
4
Python + Selenium
5
Python + Appium
6
辅助库简述
LOGO Python + Selenium
介绍
Selenium是用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览 器中,就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),Mozilla Firefox,Safari,Google Chrome,Opera,Edge等
提供了SetUpClass()和TearDownClass()
C
setup_class/teardown_class只在类前后运行一次
用例运行前和结束后只运行一次
D
setup_method/teardown_method作用于方法始末
E
可以在函数前加@pytest.fixture()装饰器
LOGO Unittest / Pytest
68.111.97:90 14/api/safeR est/sysQrCod
post
json
"icon": "",
response.json()
"id": "",
["data"]["succe
"name": "public internet ssful"]==True
y
e/save
python接口自动化实例
python接口自动化实例Python接口自动化实例:使用requests库实现HTTP请求与响应在这个实例中,我们将使用Python中的requests库来实现接口自动化。
requests库是一个非常简洁而强大的库,可以轻松地发送HTTP请求和处理响应。
我们将采用一步一步的方式来回答以下问题。
1. 什么是接口自动化?接口自动化是指通过编程方式来测试和验证Web服务的功能和性能。
它模拟用户的行为,并与服务进行交互,从而获取响应并验证其正确性。
2. 为什么要使用Python进行接口自动化?Python是一种简单而强大的编程语言,非常适合进行接口自动化。
它有许多优秀的第三方库,如requests和pytest,可以帮助我们完成接口自动化的工作。
3. 如何安装requests库?在终端或命令提示符中运行以下命令即可安装requests库:pip install requests4. 如何发送HTTP请求?使用requests库,我们可以使用get()、post()、put()、delete()等方法发送不同类型的HTTP请求。
例如,要发送一个GET请求,我们可以使用以下代码:import requestsresponse = requests.get("5. 如何处理HTTP响应?请求发送后,我们可以通过访问response对象的属性来获取不同的响应信息。
例如,我们可以通过response.status_code来获取HTTP响应的状态码,通过response.text来获取响应的文本内容。
6. 如何进行接口测试和验证?我们可以使用断言来验证接口的正确性。
例如,我们可以使用assert语句来断言HTTP响应的状态码是否为200,如下所示:assert response.status_code == 2007. 如何实现登录接口的自动化测试?首先,我们需要了解登录接口的请求参数和响应内容。
例如,登录接口可能需要传递用户名和密码,并返回一个包含用户信息的JSON对象。
python最简单的requests命令 -回复
python最简单的requests命令-回复Python中的requests库是一个非常强大和流行的HTTP库,它允许我们向网络上的服务器发送请求并获取响应。
无论是向API发送POST请求、下载文件或者简单地获取网页内容,我们都可以使用requests库来完成。
本文将一步一步回答如何使用requests库发送最简单的请求。
第一步,安装requests库。
我们需要使用pip命令来安装requests库。
打开终端或者命令提示符窗口,输入以下命令:pip install requests这将会自动下载并安装requests库。
第二步,导入requests库。
在我们的Python脚本中,我们需要导入requests库才能使用它的功能。
在脚本的开头添加以下代码:pythonimport requests现在我们可以开始使用requests库了。
第三步,发送HTTP请求。
要发送HTTP请求,我们需要调用requests 库中的相关方法。
最常用的方法是`requests.get()`,它用于发送GET请求并获取响应。
下面是一个简单的例子:pythonresponse = requests.get('这将向`第四步,处理响应。
一旦我们发送了HTTP请求并获得了响应,我们可以对响应进行各种操作。
最常见的操作之一是获取响应的内容。
我们可以使用`response.text`属性来获取网页的HTML内容:pythonprint(response.text)这将打印出网页的HTML内容。
第五步,处理异常。
在发送HTTP请求时,可能会出现各种异常情况,比如网络连接错误或者服务器返回错误代码。
为了避免程序崩溃,我们需要在合适的地方处理这些异常。
可以使用`try-except`语句来捕捉并处理异常:pythontry:response = requests.get('response.raise_for_status()except requests.exceptions.HTTPError as errh:print("HTTP Error:", errh)except requests.exceptions.ConnectionError as errc:print("Error Connecting:", errc)except requests.exceptions.Timeout as errt:print("Timeout Error:", errt)except requests.exceptions.RequestException as err:print("Something went wrong:", err)这个示例中,如果发生了HTTP错误、连接错误、超时或者其他请求异常,我们将会捕获它并打印相应的错误信息。
python requests返回参数
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。
Python的requests库是一种基于HTTP的网络请求库,可以轻松实现网络请求和响应的处理。
在使用requests发送网络请求时,返回参数是我们经常需要处理的一部分。
本文将介绍Python requests返回参数的相关知识,并结合实例进行详细说明。
一、返回参数概述使用Python的requests库发送网络请求后,会得到一个响应对象。
这个响应对象包含了很多关于请求结果的信息,比如状态码、响应头、响应体等。
我们可以通过这些返回参数来了解请求的状态和结果,方便后续的处理和分析。
二、状态码1. 状态码是服务器对请求的响应状态的表示,常见的状态码有200、404、500等。
我们可以通过访问响应对象的status_code属性来获取状态码。
例如:```pythonimport requestsresponse = requests.get('print(response.status_code)```2. 通过状态码可以得知请求是否成功、是否找到资源、是否服务器内部错误等情况,根据不同的状态码我们可以进行不同的处理逻辑。
三、响应头1. 响应头包含了服务器对请求的详细回应信息,如Content-Type、Content-Length、Server等。
我们可以通过访问响应对象的headers属性来获取响应头的信息。
例如:```pythonimport requestsresponse = requests.get('print(response.headers)```2. 通过响应头我们可以得知服务器端的一些信息和约定,比如返回的数据类型、数据长度等,可以根据响应头的信息来解析和处理响应体的内容。
四、响应体1. 响应体是服务器返回的实际数据内容,例如HTML、JSON、图片等。
我们可以通过访问响应对象的text、content属性来获取响应体的内容。
requests库的用法
requests库的用法requests库是Python中常用的HTTP库之一,提供了便捷的方法来发送HTTP 请求和处理响应。
本文将介绍requests库的用法,以及一些常见的应用场景和示例代码。
1. 安装requests库在python环境下,可以使用pip命令来安装requests库。
在命令行中运行以下命令:pip install requests2. 导入requests库在使用requests库之前,需要先导入该库。
可以使用以下代码导入requests 库:import requests3. 发送HTTP请求使用requests库发送HTTP请求非常简单。
最常用的发送请求的方法是使用get()和post()方法。
- get()方法用于发送GET请求,示例代码如下:response = requests.get('- post()方法用于发送POST请求,示例代码如下:data = {'username': 'example', 'password': '123456'}response = requests.post(' data=data)4. 处理响应发送HTTP请求后,会得到一个响应对象。
可以通过该对象来获取响应的内容、状态码等信息。
- 获取响应内容,可以使用text属性,示例代码如下:print(response.text)- 获取响应的状态码,可以使用status_code属性,示例代码如下:print(response.status_code)- 其他常用的属性还包括headers、cookies等,通过这些属性可以获取响应头和响应的cookies信息。
5. 处理异常在使用requests库时,可能会遇到一些网络请求的异常,如连接超时、DNS 解析错误等。
为了程序的稳定性,可以使用try-except语句来处理这些异常。
pytest封装requests打印日志
一、背景介绍pytest是一个非常流行的Python测试框架,它可以方便地实现自动化测试,并且支持多种插件和扩展。
而requests则是Python中用于发送HTTP请求的库,通过它可以轻松地实现与各种网络资源的交互。
在实际项目开发中,我们经常会使用到requests来进行接口测试,而pytest则是一个很好的选择来进行接口测试的自动化。
二、问题描述在使用pytest进行接口测试时,我们经常需要发送HTTP请求并对返回结果进行断言。
为了更好地跟踪和调试接口请求和响应过程中的问题,我们希望能够将requests库发送请求的过程和响应的内容打印出来,以便进行分析和定位问题。
虽然requests库本身提供了一些日志打印的功能,但是为了更好地与pytest框架结合,并且方便灵活地控制日志输出的格式和级别,我们希望能够封装requests库,并在pytest中使用。
三、解决方案1. 封装requests库我们可以封装requests库,通过自定义的函数来发送HTTP请求并打印日志。
我们可以定义一个新的类或者函数,来包装requests库的请求方法,例如get、post、put、delete等。
在这个函数中,我们可以使用Python的logging模块来记录请求和响应的过程和内容,实现日志的打印。
2. 使用pytest框架我们可以将封装好的requests库与pytest框架结合起来使用。
在编写测试用例时,我们可以调用封装好的请求函数,来发送HTTP请求并进行断言。
通过pytest框架的插件机制,我们可以自定义一个pytest插件,从而在请求和响应过程中添加日志的打印功能。
3. 控制日志输出我们可以添加一些配置参数,来控制日志的输出格式和级别。
通过命令行参数、配置文件或者环境变量等方式,我们可以在运行pytest时指定日志的输出目录、格式、级别等信息,从而方便地进行调试和分析。
四、实现步骤基于以上解决方案,我们可以按照以下步骤来实现pytest封装requests打印日志的功能:1. 封装requests库:创建一个新的Python文件,定义一个类或者函数来封装requests库的请求方法,通过logging模块来实现日志的打印。
requests 使用方法
requests 使用方法requests 是一个用于发送HTTP 请求的Python 库。
它提供了一种简单而直观的方式来处理和管理HTTP 请求和响应。
本文将详细介绍requests 库的使用方法,包括安装、发送GET 和POST 请求、处理响应、设置请求头、处理异常等。
让我们一步一步来看。
# 第一步:安装requests首先,我们需要在Python 环境中安装requests 库。
可以通过pip 来安装,只需要在终端中运行以下命令:pip install requests# 第二步:发送GET 请求一旦成功安装了requests 库,我们就可以使用它来发送HTTP 请求了。
首先,我们来看看如何发送一个简单的GET 请求。
下面的示例代码演示了如何发送一个GET 请求,并打印出响应的内容:pythonimport requestsresponse = requests.get('print(response.text)上述代码中,我们使用了requests 库的`get` 方法来发送一个GET 请求到指定的URL,这里是` `response.text` 属性来获取并打印出响应的内容。
# 第三步:发送POST 请求除了发送GET 请求,我们还可以使用requests 库来发送POST 请求。
下面的示例代码演示了如何发送一个带有数据的POST 请求,并获取服务器的响应:pythonimport requestsdata = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}response = requests.post(' data=data)print(response.text)在上述代码中,我们使用了requests 库的`post` 方法来发送一个POST 请求到指定的URL,这里是` `data` 作为请求的数据。
接口测试-python-使用requests库进行接口测试demo
接⼝测试-python-使⽤requests库进⾏接⼝测试demo requests是⼀个第三⽅库,可以使⽤pip直接安装构造好url、请求头、请求体,即可进⾏接⼝测试,如下是⼀个简单的demoimport requestsfrom pprint import pprint # 打印json格式url_1 = 'https:///web-platform/1/auth/signIn'# 1.请求URLheader_1 = {'Content-Type':'application/json;charset=UTF-8'} # 2.请求头payload_1 = { # 3.请求体"loginId": "zhangyang","password": "dc483e80a7a0bd9ef71d8cf973673924","verifyId": "3e49b49463ea44e7b46913b36515eeed","verifyCode": "8844.43","authType": "usernamePassword","idType": "USERNAME","userType": "REGION_USER","product": "WEBPC"}ret1 = requests.post(url_1, json=payload_1, headers=header_1) # 发送请求# print(ret1.text) # 返回字符串格式# print(json.loads(ret1.text)['result']['token']) # 获取token# pprint(ret1.json()) # 返回字典格式login_token = ret1.json()['result']['token'] # 获取token# print(login_token)以下是⼏个调试常⽤的打印print(ret1.request.headers) # 打印请求头print(ret1.request.headers['User-Agent']) # 打印请求头中的某个字段的值print(ret1.request.body) # 打印请求体print(ret1.headers) # 打印响应头print(ret1.url) # 打印请求URLprint(ret1.cookies) # 打印cookieprint(ret1.status_code) # 打印状态码print(f'总共耗时{ret1.elapsed.total_seconds()}秒') # 打印接⼝耗时。
python+requests+yaml实现接口自动化用例
python+requests+yaml实现接⼝⾃动化⽤例前⾔:最近也思考了⼀下怎么做接⼝⾃动化,以下内容属于⾃⼰⽬前阶段所学习到的内容,也逐渐投⼊⾃⼰实际⼯作中,把最近的学习新得跟⼤家分享下,话不多说,切⼊正题。
对接⼝⾃动化测试⽤例的思考:接⼝测试⼤多测试⼈员都知道,属于⿊盒测试范畴,针对拿到的接⼝地址,接⼝的参数,请求头格式对各种正常异常的参数输⼊,检查返回值是否跟预期结果⼀致,当然设计到接⼝安全性的问题也需要考虑进去,这⾥暂时不说明。
那么接⼝⾃动化是不是我们可以提取系统中重要的接⼝进⾏接⼝⽤例的维护,然后实现每次版本发布前,执⾏⼀遍,看看这次开发发的版本,接⼝是否都是正常的,或者说,开发是不是动了哪些接⼝?导致我之前写的接⼝断⾔报错了?我⾃⼰觉得可⾏,因为我们都知道⼀般来说接⼝的变动是⽐较⼩的,所以说基于这⼀点,我觉得可⾏性还是⽐较⾼。
因为最近实际⼯作中也会遇到开发发的版本质量很低,⼿⼯去验证确实太费时间了,不去验证的话,总感觉不放⼼,实际就是,前⼀个版本问题改好了,这个版本问题⼜出来了。
因此我觉得接⼝⾃动化真的有必要,可以减轻很多⼿⼯压⼒。
接⼝⾃动化⽤例设计:我们知道现在⽐较主流的接⼝⾃动化测试是⽤python中的requests库来进⾏http请求,然后接⼝⾃动化接⼝数据驱动的话,需要把测试数据存放在⽂件中,⽬前⽐较受欢迎的是excel、json⽂件、yaml⽂件三种⽅式,最近三种⽂件我都⽤过,只能说各种优劣势吧,但是参考⼀些⼤佬的意见,好像yaml⽂件还是更多点,我最近还简单使⽤⼀下yaml⽂件,确实好⽤点。
⼤家可以选择性使⽤其中⼀种。
整体项⽬⽬录:case⾥⾯放置所有测试⽤例,data⾥⾯放所有测试⽂件, report⾥⾯放测试报告、utils⾥⾯放⼀些公共⽅法,例如读取yaml⽂件内容,因为我会⽤pytest执⾏⽤例,根⽬录的conftest.py是针对控制台收集⽤例中⽂乱码进⾏重新编码。
脚本测试postman快速导出python接口测试过程示例
脚本测试postman快速导出python接⼝测试过程⽰例Postman的脚本可以导出多种语⾔的脚本,⽅便⼆次维护开发。
Python的requests库,⽀持python2和python3,⽤于发送http/https请求使⽤unittest进⾏接⼝⾃动化测试01、环境准备1、安装python(使⽤python2或3都可以)2、安装requests:pip install requests电脑中同时存在python2和python3时会出现安装错误如下:Python3下安装:Pip的版本太低,⽆法安装其他模块升级pip成功安装requestsPython2下成功安装requests3、导出脚本:将postman的脚本转化成对应的python脚本在postman主界⾯,点击code按钮打开导出脚本页⾯选择对应的python下的requests语⾔(兼容python2和python3)点击copy to clipboard(复制到粘贴板)按钮,成功复制脚本新建记事本或者使⽤pycharm建⽴py⽂件,粘贴复制的内容使⽤python⾃带的unittest框架:脚本说明:Response后⾯增加.json,是为了将相应结果转成json格式使⽤for循环,遍历变量node_mane的列表值插⼊断⾔assertEqual以上笔者的经历更像⼀张横向的知识⽹,其中⽤到jenkins、docker、moutebank、python编程等,还需要花更多的精⼒去深⼊学习,当每项技能都能掌握到⼀定深度,才能称为⼀个完整的知识体系。
以上就是脚本测试postman快速导出python接⼝测试过程⽰例的详细内容,更多关于脚本测试postman快速导出python接⼝测试的资料请关注其它相关⽂章!感谢阅读~。
python接口自动化实例
Python接口自动化实例本文将介绍Python接口自动化的实例,包括背景、工具使用、实施步骤和最佳实践。
通过本文,读者将了解如何使用Python编写自动化脚本来测试和验证接口的功能和性能。
背景随着互联网的快速发展,各种应用程序之间的数据交换变得越来越频繁。
这些应用程序通常通过API(应用程序编程接口)进行通信。
为了确保API的正常运行,需要进行全面的测试和验证。
而手动测试往往耗时且容易出错。
因此,自动化接口测试成为一种高效且可靠的方式。
Python作为一种简洁而强大的编程语言,广泛应用于接口自动化测试领域。
它提供了丰富的库和工具来处理HTTP请求、解析JSON/XML响应、断言结果等。
工具使用在Python中,有几个流行的库可用于进行接口自动化测试:1.Requests:是一个简单而优雅的HTTP库,可以轻松地发送HTTP请求并处理响应。
2.Unittest:是Python标准库中内置的单元测试框架,提供了一组用于编写和运行测试的类和方法。
3.Pytest:是一个功能强大且易于使用的测试框架,可以扩展unittest,并提供更多的功能和功能。
实施步骤下面是一个基本的Python接口自动化实例的实施步骤:1.安装依赖库:首先,需要安装所需的库。
通过使用pip命令可以方便地安装Requests、Unittest和Pytest等库。
pip install requestspip install unittestpip install pytest2.编写测试脚本:在Python中,编写测试脚本非常简单。
首先,导入所需的库和模块。
然后,创建一个测试类,并在类中定义各种测试方法。
import requestsimport unittestclass APITest(unittest.TestCase):def test_get_request(self):response = requests.get("")self.assertEqual(response.status_code, 200)def test_post_request(self):payload = {"key1": "value1", "key2": "value2"}response = requests.post("", data=payload)self.assertEqual(response.status_code, 201)if __name__ == '__main__':unittest.main()3.运行测试脚本:保存测试脚本并通过命令行运行。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
接口自动化测试框架实例详解教程python+requests前段时间由于公司测试方向的转型,由原来的web页面功能测试转变成接口测试,之前大多都是手工进行,利用postman和jmeter进行的接口测试,后来,组内有人讲原先web自动化的测试框架移驾成接口的自动化框架,使用的是java语言,但对于一个学java,却在学python的我来说,觉得python比起java更简单些,所以,我决定自己写python的接口自动化测试框架,由于本人也是刚学习python,这套自动化框架目前已经基本完成了,于是进行一些总结,便于以后回顾温习,有许多不完善的地方,也遇到了许多的问题,希望大神们多多指教。
下面我就进行今天的主要内容吧。
1、首先,我们先来理一下思路。
正常的接口测试流程是什么?脑海里的反应是不是这样的:确定测试接口的工具—> 配置需要的接口参数—> 进行测试—> 检查测试结果(有的需要数据库辅助)—> 生成测试报告(html报告)那么,我们就根据这样的过程来一步步搭建我们的框架。
在这个过程中,我们需要做到业务和数据的分离,这样才能灵活,达到我们写框架的目的。
只要好好做,一定可以成功。
这也是我当初对自己说的。
接下来,我们来进行结构的划分。
我的结构是这样的,大家可以参考下:common:存放一些共通的方法result:执行过程中生成的文件夹,里面存放每次测试的结果testCase:用于存放具体的测试casetestFile:存放测试过程中用到的文件,包括上传的文件,测试用例以及数据库的sql 语句caselist:txt文件,配置每次执行的case名称config:配置一些常量,例如数据库的相关信息,接口的相关信息等readConfig:用于读取config配置文件中的内容runAll:用于执行case既然整体结构有了划分,接下来就该一步步的填充整个框架了,首先,我们先来看看config.ini和readConfig.py两个文件,从他们入手,个人觉得比较容易走下去哒。
我们来看下文件的内容是什么样子的:[DATABASE]host = 50.23.190.57username = xxxxxxpassword = ******port = 3306database = databasename[HTTP]# 接口的urlbaseurl = http://xx.xxxx.xxport = 8080timeout = 1.0[EMAIL]mail_host = mail_user = xxx@mail_pass = *********mail_port = 25sender = xxx@receiver = xxxx@/xxxx@subject = pythoncontent = "All interface test has been complited\nplease read the report file about the detile of result in the attachment."testuser = Someoneon_off = 1相信大家都知道这样的配置文件,没错,所有一成不变的东西,我们都可以放到这里来。
哈哈,怎么样,不错吧。
现在,我们已经做好了固定的“仓库”。
来保存我们平时不动的东西,那么,我们要怎么把它拿出来为我所用呢?这时候,readConfig.py文件出世了,它成功的帮我们解决fd = open(configPath)data = fd.read()# remove BOMif data[:3] == codecs.BOM_UTF8:data = data[3:]file = codecs.open(configPath, "w")file.write(data)file.close()fd.close()self.cf = configparser.ConfigParser()self.cf.read(configPath)def get_email(self, name):value = self.cf.get("EMAIL", name)return valuedef get_http(self, name):value = self.cf.get("HTTP", name)return valuedef get_db(self, name):value = self.cf.get("DATABASE", name)return value怎么样,是不是看着很简单啊,我们定义的方法,根据名称取对应的值,是不是so easy?!当然了,这里我们只用到了get方法,还有其他的例如set方法,有兴趣的同学可以自己去探索下,这里我们就不在累述了。
话不多说,我们先来看下common到底有哪些东西。
既然配置文件和读取配置文件我们都已经完成了,也看到了common里的内容,接下来就可以写common里的共通方法了,从哪个下手呢?今天,我们就来翻“Log.py”的牌吧,因为它是比较独立的,我们单独跟他打交道,也为了以后它能为我们服务打下良好基础。
这里呢,我想跟大家多说两句,对于这个log文件呢,我给它单独启用了一个线程,这样在整个运行过程中,我们在写log的时候也会比较方便,看名字大家也知道了,这里就是我们对输出的日志的所有操作了,主要是对输出格式的规定,输出等级的定义以及其他一些输出的定义等等。
总之,你想对log做的任何事情,都可以放到这里来。
我们来看下代码,没有比这个更直接有效的了。
class Log:def __init__(self):global logPath, resultPath, proDirproDir = readConfig.proDirresultPath = os.path.join(proDir, "result")# create result file if it doesn't existif not os.path.exists(resultPath):os.mkdir(resultPath)# defined test result file name by localtimelogPath = os.path.join(resultPath, str(datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")))# create test result file if it doesn't existif not os.path.exists(logPath):os.mkdir(logPath)# defined loggerself.logger = logging.getLogger()# defined log levelself.logger.setLevel()# defined handlerhandler = logging.FileHandler(os.path.join(logPath, "output.log"))# defined formatterformatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # defined formatterhandler.setFormatter(formatter)# add handlerself.logger.addHandler(handler),现在,我们创建了上面的Log类,在__init__初始化方法中,我们进行了log的相关初始化操作。
具体的操作内容,注释已经写得很清楚了(英文有点儿差,大家看得懂就行,嘿嘿……),这样,log的基本格式已经定义完成了,至于其他的方法,就靠大家自己发挥了,毕竟每个人的需求也不同,我们就只写普遍的共用方法啦。
接下来,就是把它放进一个线程内了,请看下面的代码:这也是我为什么选择它的原因,虽然小编我也是刚刚学习,还有很多不懂的地方。
好了,至此log的内容也结束了,是不是感觉自己棒棒哒~其实,无论什么时候,都不要感到害怕,要相信“世上无难事只怕有心人”。
下面,我们继续搭建,这次要做的,是configHttp.py的内容。
没错,我们开始配置接口文件啦!(终于写到接口了,是不是很开心啊~)下面是接口文件中主要部分的内容,让我们一起来看看吧。
import requestsimport readConfig as readConfigfrom common.Log import MyLog as LoglocalReadConfig = readConfig.ReadConfig()class ConfigHttp:def __init__(self):global host, port, timeouthost = localReadConfig.get_http("baseurl")port = localReadConfig.get_http("port")timeout = localReadConfig.get_http("timeout")self.log = Log.get_log()self.logger = self.log.get_logger()self.headers = {}self.params = {}self.data = {}self.url = Noneself.files = {}def set_url(self, url):self.url = host + urldef set_headers(self, header):self.headers = headerdef set_params(self, param):self.params = paramdef set_data(self, data):self.data = datadef set_files(self, file):self.files = file# defined http get methoddef get(self):try:response = requests.get(self.url, params=self.params, headers=self.headers,timeout=float(timeout))# response.raise_for_status()return responseexcept TimeoutError:self.logger.error("Time out!")return None# defined http post methoddef post(self):try:response = requests.post(self.url, headers=self.headers, data=self.data, files=self.files, timeout=float(timeout))# response.raise_for_status()return responseexcept TimeoutError:self.logger.error("Time out!")return None这里我们就挑重点来说吧。