python实现接口测试

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Python-SHA256加密算法接口测试

Python-SHA256加密算法接口测试

Python-SHA256加密算法接⼝测试前⾔⼩伙伴们在做接⼝测试的时候,是否遇到⼀些需要加密的接⼝,但是不知如何进⾏测试呢?今天我们来学习⼀下SHA256加密算法接⼝如何进⾏测试的。

SHA256加密算法介绍:⽐特币挖矿的御⽤算法SHA256是SHA-2下细分出的⼀种算法SHA-2,名称来⾃于安全散列算法2(英语:Secure Hash Algorithm 2)的缩写,⼀种密码散列函数算法标准(哈希算法),由美国国家安全局研发,属于SHA算法之⼀,是SHA-1的后继者。

SHA-2下⼜可再分为六个不同的算法标准,包括了:SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA-512、SHA-512/224、SHA-512/256。

这些变体除了⽣成摘要的长度、循环运⾏的次数等⼀些微⼩差异外,算法的基本结构是⼀致的。

对于任意长度的消息,SHA256都会产⽣⼀个256bit长的哈希值,称作消息摘要。

这个摘要相当于是个长度为32个字节的数组,通常⽤⼀个长度为64的⼗六进制字符串来表⽰。

算法特点单向加密,不可解密同明⽂,同密⽂应⽤场景⽹站验证密码,为了保证安全,不会储存明⽂密码,⽽是直接储存 hashSHA256加密算法的接⼝测试接⼝地址: http://47.96.181.17:8098/login返回格式: json请求⽅式: POST请求参数:{"userName":"您的⽤户名","password":"sha256加密后的密码"}请求头:键:Content-Type 值:application/x-www-form-urlencoded键:X-Requested-With 值:XMLHttpRequest成功返回⽰例:{'jumpUrl': 'index','success': 'true','systemUser': {'avatarName': None,'avatarPath': 'file/avatar/2020-02-06/','nickname': 'sqqdcl3','rememberMe': False,'securityDigest': None,'userId': '1','userName': 'sqqdcl'}}失败返回⽰例:{'error': {'password': '密码错误'}, 'success': 'false'}python实现sha加密传输:import requestsimport hashlib#1.实例化⼀个sha256对象sha256=hashlib.sha256()#2.加密原始值-⽐如密码,需要将字符串转成bytes(字节)sha256.update('111111'.encode('utf-8'))#print(sha256.hexdigest())header={"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded","X-Requested-With":"XMLHttpRequest"} #3.发送登录接⼝信息body={"userName":"sqqdcl","password":sha256.hexdigest()}resp=requests.post('http://47.96.181.17:8098/login',data=body,headers=header)print(resp.text)成功返回的结果截图:失败返回的结果截图:。

pytest接口自动化断言方法

pytest接口自动化断言方法

pytest接口自动化断言方法pytest是一种广泛使用的Python测试框架,可以用于编写接口自动化测试用例。

在接口自动化测试中,断言是非常重要的一环,用于判断接口的返回结果是否符合预期。

本文将介绍pytest中常用的断言方法,并且通过示例代码演示其使用方法。

1. assert关键字assert是Python语言中的一个关键字,用于断言一个条件是否为真。

在pytest中,使用assert关键字可以进行断言操作。

示例代码:```def test_login(:# 调用接口登录,返回结果为response# 使用assert关键字进行断言操作assert response.status_code == 200assert response.json(['code'] == 200assert response.json(['message'] == '登录成功'```以上代码中,首先调用登录接口,并将返回结果赋值给response变量。

然后使用assert关键字进行断言操作,判断response的状态码、返回的code和message是否符合预期。

2. assert断言方法除了使用assert关键字进行断言外,pytest还提供了一系列的断言方法,用于提供更多的断言操作。

常用的断言方法如下:(1)assert_equal(x, y, msg=None)判断x和y是否相等。

示例代码:```def test_add(:result = 1 + 2assert assert_equal(result, 3, msg='加法错误')```以上代码中,首先计算1 + 2的结果,然后使用assert_equal方法断言结果是否为3(2)assert_not_equal(x, y, msg=None)判断x和y是否不相等。

示例代码:```def test_sub(:result = 5 - 2assert assert_not_equal(result, 2, msg='减法错误')```以上代码中,首先计算5 - 2的结果,然后使用assert_not_equal 方法断言结果是否不为2(3)assert_in(x, container, msg=None)判断x是否在container中。

【测试开发】八、接口测试-后端-模块树列表接口实现,使用HutoolUtil中TreeUt。。。

【测试开发】八、接口测试-后端-模块树列表接口实现,使用HutoolUtil中TreeUt。。。

【测试开发】⼋、接⼝测试-后端-模块树列表接⼝实现,使⽤HutoolUtil中TreeUt。

国庆节快乐!基于 springboot+vue 的测试平台开发继续更新。

上次完成了接⼝定义功能的前端页⾯,那么后端现在开始逐⼀实现对应的功能,⾸先就是提供模块列表接⼝,这个模块是⽀持⼦层级的,所以⼤概结构是这样:[{id: 1,label: '默认',children: [{id: 4,label: '⼆级⼦模块1',children: [{id: 9,label: '三级⼦模块1'},{id: 10,label: '三级⼦模块2'}]}]},{id: 2,label: '⼀级⼦模块2',children: [{id: 5,label: '⼆级⼦模块 1'},{id: 6,label: '⼆级⼦模块 2'}]}]通常来说,可以写递归代码来找出⼦层级的数据,然后再进⾏封装返回出来,⽐较⿇烦。

后来发现 HutoolUtil 中有个⼯具类 TreeUtil 可以完成我需求,⾮常便捷,本次就使⽤它来实现。

HutoolUtil 这个框架还是⼤奇分享给我的,这货是个测试领域资深⼤佬,它的公众号⾥更是⼲活满满。

⽽且最近他在更新基于python语⾔的web开发知识,不容错过。

VX搜索【⼤奇测试开发】即可找到他。

⾔归正传,下⾯来完成接⼝功能的开发。

⼀、引⽤ HutoolUtilHutool是⼀个⼩⽽全的Java⼯具类库,通过静态⽅法封装,降低相关API的学习成本,提⾼⼯作效率,使Java拥有函数式语⾔般的优雅,让Java语⾔也可以“甜甜的”。

Hutool中的⼯具⽅法来⾃每个⽤户的精雕细琢,它涵盖了Java开发底层代码中的⽅⽅⾯⾯,它既是⼤型项⽬开发中解决⼩问题的利器,也是⼩型项⽬中的效率担当;Hutool是项⽬中“util”包友好的替代,它节省了开发⼈员对项⽬中公⽤类和公⽤⼯具⽅法的封装时间,使开发专注于业务,同时可以最⼤限度的避免封装不完善带来的bug。

Python-签名接口测试

Python-签名接口测试

Python-签名接⼝测试前⾔在之前的随笔中,我们已经学过了如何使⽤使⽤JMeter和Postman实现sign签名接⼝校验的接⼝测试,今天我们来学习⼀下如何写Python脚本实现签名接⼝的接⼝测试。

签名接⼝:参数为: {"phoneNum":"123434","optCode":"testfan","timestamp":"1211212","sign":"fdsfdsaafsasfas"} 其中,sign字段是按照特定算法进⾏加密后的数据本接⼝的签名算法为 sign=Md5(phoneNum+ optCode+ timestamp)代码如下:import timeimport randomimport hashlibimport requestsimport json#1.⽣成5位随机数phone=random.randint(10000,99999)#2.⽣成13位数字的时间戳timeStamp=int(round(time.time()*1000))print(timeStamp)optCode="testfan"#3.随机数和时间戳拼接t=str(phone+timeStamp)#4.sign=随机数phoneNum+optCodesign=t+optCode#5.实例化⼀个md5对象md5=hashlib.md5()#6.sign字段进⾏md5加密md5.update(sign.encode("utf-8"))print(md5.hexdigest())def md5_sign():url ="http://localhost:8080/pinter/com/userInfo"header={"Content-Type":"application/json" }body={"phoneNum":phone,"optCode":"testfan","timestamp":timeStamp,"sign":md5.hexdigest()}respon = requests.post(url=url, headers=header,data=body)return respon.json()if __name__ == '__main__':print(md5_sign())。

python怎么实现接口_Python接口开发实现步骤详解

python怎么实现接口_Python接口开发实现步骤详解

python怎么实现接口_Python接口开发实现步骤详解Python是一种非常灵活的编程语言,可以通过多种方式实现接口。

下面是一个使用Python实现接口的详细步骤。

1.确定接口的功能和要求:在开始编写代码之前,首先需要确定接口的功能和要求。

这包括接口应该提供哪些方法、参数以及预期的返回值等。

2. 定义接口类:在Python中,我们可以使用抽象基类(Abstract Base Class)来定义接口。

抽象基类是一个包含抽象方法(只有方法签名,没有具体实现)的类。

我们可以通过继承这个类来实现接口。

```pythonfrom abc import ABC, abstractmethodclass MyInterface(ABC):def method1(self, param1: int) -> str:passdef method2(self, param2: str) -> int:pass```在上面的代码中,我们定义了一个名为MyInterface的接口类,其中包含了两个抽象方法`method1`和`method2`。

3.实现接口:接下来,我们需要创建一个具体的类来实现接口。

这个类需要继承自接口类,并实现接口中的所有抽象方法。

```pythonclass MyClass(MyInterface):def method1(self, param1: int) -> str:# 实现method1的具体逻辑return str(param1)def method2(self, param2: str) -> int:# 实现method2的具体逻辑return len(param2)```在上面的代码中,我们创建了一个名为MyClass的类,它继承自MyInterface接口类,并实现了接口中的抽象方法`method1`和`method2`。

4.使用接口对象:现在我们可以创建一个接口对象,并使用它的方法来调用实现类中的具体逻辑。

Python3webservice接口测试代码详解

Python3webservice接口测试代码详解

Python3webservice接⼝测试代码详解⼀、使⽤python3做webervice接⼝测试的第三⽅库选择suds-jurko库,可以直接pip命令直接下载,也可以在pypi官⽹下载压缩包进⾏⼿动安装⼆、安装好后,导⼊Client:from suds.client import Client。

发送⼀条请求from suds.client import Clienturl = '/WebServices/WeatherWebService.asmx?wsdl'client = Client(url)# 打印所有webservice接⼝信息print(client)但是会出现错误:Traceback (most recent call last):File "E:/PycharmProjects/lianxiUItestSelenium/***.py", line 53, in <module>client = Client('/WebServices/WeatherWebService.asmx?wsdl')File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds\client.py", line 115, in __init__self.wsdl = reader.open(url)File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds\reader.py", line 150, in opend = self.fn(url, self.options)File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds\wsdl.py", line 159, in __init__self.build_schema()File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds\wsdl.py", line 220, in build_schemaself.schema = container.load(self.options)File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds sd\schema.py", line 94, in loadchild.dereference()File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds sd\schema.py", line 319, in dereferencemidx, deps = x.dependencies()File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds sd\sxbasic.py", line 437, in dependenciese = self.__deref()File "E:\PycharmProjects\lianxiUItestSelenium\venv\lib\site-packages\suds sd\sxbasic.py", line 483, in __derefraise TypeNotFound(self.ref)suds.TypeNotFound: Type not found: '(schema, /2001/XMLSchema, )'三、只需要过滤掉⼀下地址就可以了。

pytest接口自动化断言方法

pytest接口自动化断言方法

pytest接口自动化断言方法pytest是一款功能强大的Python测试框架,适用于各种类型的测试。

在接口自动化测试中,pytest提供了丰富的断言方法,使得我们能够轻松地验证接口的返回结果。

以下是一些常用的pytest接口自动化断言方法:1. assert response.status_code == 200这是最基本的接口状态码验证方法,其中response是接口返回的响应对象。

如果接口返回的状态码是200,那么该断言就会通过。

2. assert 'success' in response.json()这个断言方法用于验证接口返回的json数据中是否包含指定的关键词。

如果接口返回的json数据中包含了字符串'success',那么该断言就会通过。

3. assert response.json()['code'] == 0这个断言方法用于验证接口返回的json数据中指定字段的值是否符合预期。

如果接口返回的json数据中字段'code'的值是0,那么该断言就会通过。

4. assert len(response.json()['data']) > 0这个断言方法用于验证接口返回的json数据中列表类型字段的长度是否符合预期。

如果接口返回的json数据中字段'data'的列表长度大于0,那么该断言就会通过。

5. assert response.elapsed.total_seconds() < 1这个断言方法用于验证接口请求的响应时间是否符合预期。

如果接口请求的响应时间小于1秒,那么该断言就会通过。

这些断言方法只是pytest接口自动化测试中的一部分,根据不同的测试需求,我们还可以使用其他的断言方法。

总的来说,pytest 提供了丰富的测试工具和测试方法,帮助我们更好地进行接口自动化测试。

Python接口测试基础知识(面试)习题及答案解析_2024高级测试开发工程师面试题集锦

Python接口测试基础知识(面试)习题及答案解析_2024高级测试开发工程师面试题集锦

Python接口测试基础知识(面试)习题及答案解析(答案见尾页)一、选择题1. 什么是指令测试?A. 接口测试B. 功能测试C. 集成测试D. 性能测试2. 在Python中,如何判断一个字符串是否是URL?A. 使用urlparse模块B. 使用re模块C. 使用requests模块D. 使用os模块3. Python中获取请求方法的值,应该使用哪个函数?A. request.methodB. request.get_methodC. request.urlD. request.build_url4. Python中如何发送POST请求?A. requests.post()B. requests.put()C. requests.patch()D. requests.delete()5. 在Python中,如何判断一个响应的状态码是否为?A. response.status_code == 200B. response.code == 200C. response.statustext == "200 OK"D. response.body == "OK"6. Python中如何解析JSON数据?A. json.loads()B. json.dumps()C. json.load()D. json.dump()7. 请求头中的"Content-Length"字段表示什么?A. 请求体大小B. 响应体大小C. 请求URL长度D. 请求方法8. 请求头中的"Accept"字段用于告诉服务器什么类型的内容可以接受?A. JSONB. XMLC. HTMLD. CSS9. 以下哪种情况会导致请求失败?A. 请求头中的"User-Agent"设置不正确B. 请求方法不支持C. 请求头中的"Content-Type"设置不正确D. 服务器返回错误代码40410. 如何在Python中设置请求延时?A. time.sleep(1)B. random.uniform(0.1, 1)C. requests.Session().get(url, timeout=1)D. requests.Session().put(url, timeout=1)11. 以下哪个选项不是请求头中的常见字段?A. Content-TypeB. AcceptC. User-AgentD. Authorization12. 在Python中,如何使用SQLite进行数据库操作?A. 直接使用Psycopg2库B. 使用sqlite3库C. 使用MySQLdb库D. 使用pyodbc库13. 以下哪种方法不是Python中常用的获取URL参数的方式?A. 直接在URL字符串中指定B. 使用urllib.parse库中的urlparse函数C. 使用requests库中的Request对象D. 使用os.environ14. 在Python中,如何创建一个表单并接收用户输入的数据?A. 使用flask库B. 使用django库C. 使用Flask-WTF库D. 使用Spring Boot库15. 在Python中,如何处理异常捕获?A. 使用try-except语句B. 使用raise语句C. 使用finally语句D. 使用with语句16. 如何在Python中发送POST请求?A. 使用requests库B. 使用urllib库C. 使用socket库D. 使用curl库17. 以下哪种方法是在Python中处理CSV文件的好方法?A. 使用csv库B. 使用pandas库C. 使用open函数D. 使用os库18. 在Python中,如何进行数据库连接池的管理?A. 使用pymysql库B. 使用psycopg2库C. 使用sqlite3库D. 使用pyodbc库19. 以下哪种方法是Python中进行多线程编程的最佳选择?A. 使用threading库B. 使用multiprocessing库C. 使用asyncio库D. 使用queue库20. 在Python中,如何解析JSON数据?A. 使用 `json.loads()` 函数B. 使用 `json.dumps()` 函数C. 使用 `json` 模块D. 使用 `urllib.parse.quote()` 函数21. 以下哪个函数是用来发送GET请求的?A. requests.get()B. requests.post()C. requests.put()D. requests.delete()22. 如何防止网络爬虫对网站造成过多的访问压力?A. 通过代理IPB. 设置请求速度限制C. 模拟用户浏览器行为D. 使用第三方CDN加速23. 以下哪个模块在Python中主要用于处理网络爬虫?A. requestsB. BeautifulSoupC. scrapyD. lxml24. 如何处理请求中的重定向?A. 使用 `location` 属性B. 使用 ` follow` 属性C. 使用 ` headers` 属性D. 使用 ` session` 属性25. 以下哪个错误是在发送请求时可能会遇到的?A. 请求超时B. 请求被拒绝C. 请求URL错误D. 网络连接问题26. 如何在爬虫中处理登录验证?A. 使用session对象进行登录B. 使用cookie对象进行登录C. 使用表单提交进行登录D. 使用验证码识别进行登录27. 以下哪个函数是Python中用于发送POST请求的?A. requests.get()B. requests.post()C. requests.put()D. requests.delete()28. 在Python中,可以使用哪个库来进行性能测试?A. requestsB. timeitC. unittestD. PyTest29. 以下哪种是常见的性能测试指标?A. 请求成功率B. 响应时间C. 吞吐量D. 错误率30. 如何进行接口的并发性能测试?A. 使用多线程或多进程B. 使用请求队列C. 使用代理服务器D. 使用负载均衡器31. 接口性能测试中,需要关注哪些方面的性能?A. 请求响应速度B. 资源消耗C. 可用性D. 容错能力32. 以下哪种类型的请求可以用来进行性能测试?A. 正常请求B. 随机请求C. 压力测试D. 容量测试33. 以下哪种技术可以用来模拟大量的并发请求?A. 请求队列B. 负载均衡器C. 分布式系统D. 虚拟机34. 如何评估接口的安全性?A. 检查请求头B. 检查响应状态码C. 检查数据库操作D. 检查异常处理35. 在进行性能测试时,应该将测试环境设置为实际生产环境的仿真环境。

Python接口自动化测试实战课件PPT模板

Python接口自动化测试实战课件PPT模板

03
2-3函数的第三节函数的实际参数类型详解函数 的实际参数类型的讲解
04
2-4函数的第四节函数的默认参数函数的默认参 数讲解
05
2-5函数第五节函数的返回值的应用函数返回值 的应用和讲解
06
2-6函数的第六节动态参数的讲解函数中动态参 数详细的讲解
202x
感谢聆听
1-5python基础知识第五节字符
串的编码解码介绍下python编 5
码解码介绍下半部分
1-4python基础知识第四节
python的编码介绍上python语 言的默认编码,以及编码,解码
4
详细的介绍上
1-1python接口测试实战大纲介绍
1 python基础知识第一节介绍自动化
测试
1-2python基础知识第二节python
2 环境搭建python基础知识第二节
python环境搭建
1-3python基础知识第三节
3 pycharm的基本设置python开发工
具pycharm的基本设置详解
第1章python基础知识
1-12python基础知识第十二节
元组的讲解详细的介绍元组的常 6
用方法和应用。
1-11python基础知识第十一节
202x
python接口自动化测试实战
演讲人
2 0 2 x - 11知识 02. 第2章python的函数实战和应用
01
第1章python基础知识
第1章python基础知识
1-6python基础知识第六节对之
前知识的回顾对前面的知识做了 6
详细的总结和回顾
1-14Python基础知识第十四节 如何获取接口中的某一个k通过案 例讲解字典在接口自动化测试中 的应用

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

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~。

自动化PYTHON接口自动化测试--使用EXCEL进行测试用例执行与测试结果写入

自动化PYTHON接口自动化测试--使用EXCEL进行测试用例执行与测试结果写入

⾃动化PYTHON接⼝⾃动化测试--使⽤EXCEL进⾏测试⽤例执⾏与测试结果写⼊1.为了更好的实现读取excel⽂件进⾏接⼝⾃动化测试,将操作excel⽂件⽅法封装:1. # coding:utf-82. import xlrd3. from xlutils.copy import copy # 导⼊xlutils的copy⽅法4.5. class HandleExcel:6. """封装操作excel的⽅法"""7. def __init__(self, file='E:/PyChram项⽬集合/interfacetest/excel/30.xls', sheet_id=0):8. self.file = file9. self.sheet_id = sheet_id10. self.data = self.get_data()11. # 为了在创建⼀个实例时就获得excel的sheet对象,可以在构造器中调⽤get_data()12. # 因为类在实例化时就会⾃动调⽤构造器,这样在创建⼀个实例时就会⾃动获得sheet对象了13.14. # 获取某⼀页sheet对象15. def get_data(self):16. data = xlrd.open_workbook(self.file)17. sheet = data.sheet_by_index(self.sheet_id)18. return sheet19.20. # 获取excel数据⾏数21. def get_rows(self):22. rows = self.data.nrows23. # t = self.get_data() # 调⽤get_data()取得sheet对象(如果不在构造器获取sheet对象,就需要在⽅法内先获取sheet对象,再进⾏下⼀步操作,每个⽅法都要这样,所以还是写在构造器中⽅便)24. # rows = t.nrows25. return rows26.27. # 获取某个单元格数据28. def get_value(self, row, col):29. value = self.data.cell_value(row, col)30. return value31.32. # 向某个单元格写⼊数据33. def write_value(self, row, col, value):34. data = xlrd.open_workbook(self.file) # 打开⽂件35. data_copy = copy(data) # 复制原⽂件36. sheet = data_copy.get_sheet(0) # 取得复制⽂件的sheet对象37. sheet.write(row, col, value) # 在某⼀单元格写⼊value38. data_copy.save(self.file) # 保存⽂件39.40. # 封装excel的列名常量41. def get_caseseq():42. """获取caseSeq"""43. caseSeq = 044. return caseSeq45.46.47. def get_apitype():48. """获取apiType"""49. apiType = 150. return apiType51.52.53. def get_apiseq():54. """获取apiSeq"""55. apiSeq = 256. return apiSeq57.58.59. def get_apiName():60. """获取apiName"""61. apiName = 362. return apiName63.64.65. def get_priority():66. """获取priority"""67. priority = 468. return priority69.70.71. def get_url():72. """获取url"""73. url = 574. return url75.76.77. def get_method():78. """获取method"""79. method = 680. return method81.82.83. def get_header():84. """获取header"""85. header = 786. return header87.88.89. def get_purpose():90. purpose = 891. return purpose92.93.94. def get_params():95. """获取params"""96. params = 997. return params98.99.100. def get_expectvalue():101. """获取expectValue"""102. expect = 10103. return expect104.105. def get_resultvalue():106. result = 11107. return result108.109. if __name__ == '__main__':110. test = HandleExcel()111. print(test.get_data())112. print(test.get_rows())113. print(test.get_value(0, 0))2.将操作excel的⽅法封装好后,准备接⼝⽤例来遍历循环其中:caseSeq:⽤例编号apiType:接⼝类型apiSeq:接⼝编号apiName:接⼝名称priority:优先级url:接⼝调⽤地址method:协议⽅法header:请求头purpose:⽤例描述params:接⼝参数expectValue:期望结果resultValue:测试结果3.编写主函数代码,实现接⼝⽤例遍历并将测试结果写⼊excel表中1. # coding:utf-82.3. from mylib.run_method import RunMain4. from mylib.handle_excel import *5. import json6.7. class RunTestCase:8. def __init__(self):9. self.Runmain = RunMain() # 实例化调⽤get/post请求基类10. self.data = HandleExcel() # 实例化操作excel⽂件类11.12. def go_run(self):13. rows_count = self.data.get_rows() # 获取excel⾏数14. for i in range(1,rows_count): # 利⽤⾏数进⾏迭代处理每个接⼝15. url = self.data.get_value(i, get_url()) # 循环获取url的值16. print(url)17. method = self.data.get_value(i, get_method()) # 循环获取method的值18. print(method)19. if self.data.get_value(i, get_params()) == '':20. data = None21. else:22. data = json.loads(self.data.get_value(i, get_params())) # 循环获取请求参数,并将得到的数据反序列23. expect = self.data.get_value(i, get_expectvalue()) # 循环获取期望输出24. is_run = self.data.get_value(i, get_priority()) # 获取是否运⾏,即判断excel中priority是不是"H"25. if is_run == 'H':26. res = self.Runmain.run_main(url, method, data) # 调⽤get/post主函数27. print(res)28. if expect in res:29. print('测试成功')30. self.data.write_value(i, get_resultvalue(), 'pass')31. else:32. print('测试失败')33. self.data.write_value(i, get_resultvalue(), 'fail')34.35. if __name__ == '__main__':36. run = RunTestCase()37. run.go_run()运⾏结果如下:excel表格中填⼊如下:本篇简单的使⽤excel进⾏接⼝测试⽤例的执⾏,在测试过程中最重要的是测试⽤例的编写,在遇到不同的测试⽤例执⾏时会出现不同的问题,还需要多使⽤多练习,按照实际进⾏Python接⼝⾃动化测试⽤例编写。

从CSV文件读取测试用例实现接口自动化测试

从CSV文件读取测试用例实现接口自动化测试

从CSV文件读取测试用例实现接口自动化测试首先,我们需要创建一个CSV文件,用于存储测试用例。

可以使用Excel等工具创建一个表格并将测试数据填入,然后将其另存为CSV文件。

CSV文件的每一行代表一个测试用例,每一列代表测试用例的一个字段。

接下来,我们需要选择一个合适的编程语言和相关的库来读取CSV文件。

在Python中,可以使用csv模块来读取和解析CSV文件。

1. 导入csv模块:```pythonimport csv```2.打开CSV文件:```pythonwith open('test_cases.csv', 'r') as file:reader = csv.reader(file)```使用`open`函数打开CSV文件,并将文件对象传递给`csv.reader`函数创建一个Reader对象。

`'r'`表示以只读模式打开文件。

3.读取测试用例:```pythontest_cases = []for row in reader:test_cases.append(row)```使用`for`循环遍历Reader对象,每次迭代读取一行数据,并将其添加到test_cases列表中。

4.关闭文件:```pythonfile.close```读取完测试用例后,使用`close`方法关闭文件。

读取测试用例后,可以根据接口的请求方式,使用合适的库发送HTTP请求。

例如,在Python中可以使用`requests`库来发送HTTP请求。

以下是一个简单的示例,演示如何从CSV文件读取测试用例并发送HTTP请求:```pythonimport csvimport requests#打开CSV文件with open('test_cases.csv', 'r') as file:reader = csv.reader(file)#读取测试用例for row in reader:url = row[0] # 接口URLmethod = row[1] # 请求方法headers = row[2] # 请求头body = row[3] # 请求体#发送HTTP请求if method == 'GET':response = requests.get(url, headers=headers)elif method == 'POST':response = requests.post(url, headers=headers, json=body)#处理响应print(response.status_code)```以上示例中,假设CSV文件的测试用例格式为:URL、请求方法、请求头、请求体。

Python接口测试之Excel表格数据操作方法封装

Python接口测试之Excel表格数据操作方法封装

Python接⼝测试之Excel表格数据操作⽅法封装 引⾔ 我们在做接⼝测试,经常会⽤到excel去管理测试数据,对Excel的操作⽐较频繁,那么使⽤python如何操作Excel⽂件的读与写呢?由于之前讲的都是⼤的框框,没有讲这么⼩的模块使⽤,现在就化整为0的讲解。

读写模块介绍 python有三个模块是对Excel⽂件的操作,分别是:openpyxl,xlrd和xlwt。

下⾯简单的介绍⼀下各个模块的特点及使⽤案例。

xlrd xlrd是⽤来从Excel中读写数据的,但我平常只⽤它进⾏读操作,写操作会遇到些问题。

⽤xlrd进⾏读取⽐较⽅便,流程和平常⼿动操作Excel⼀样,打开⼯作簿(Workbook),选择⼯作表(sheets),然后操作单元格(cell)。

下⾯举个例⼦,例如要打开当前⽬录下名为”data.xlsx”的Excel⽂件,选择第⼀张⼯作表,然后读取第⼀⾏的全部内容并打印出来。

Python代码如下:import osimport xlrdfrom xlutils.copy import copy# 获取当前⽂件的绝对路径curPath = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))print(curPath)# 获取项⽬根⽬录rootPath = os.path.abspath(os.path.dirname(curPath))print(rootPath)# 获取⽂件路径file_path = r'APItest_ddt\data\data.xls'file_path = os.path.join(rootPath,file_path)print(file_path)#打开excel⽂件data=xlrd.open_workbook(file_path)#获取第⼀张⼯作表(通过索引的⽅式)table=data.sheets()[0]#data_list⽤来存放数据data_list=[]#将table中第⼀⾏的数据读取并添加到data_list中data_list.extend(table.row_values(0))#打印出第⼀⾏的全部数据for item in data_list:print(item)# 写⼊数据copy_data = copy(data)# 读取复制的excel的sheet页copy_data_to_sheet = copy_data.get_sheet(0)# 通过get_sheet()获取的sheet有write()⽅法,写⼊数据copy_data_to_sheet.write(5,5,"这是我写⼊的测试数据:哈哈")# 保存数据copy_data.save(file_path)运⾏结果:C:\Users\Administrator\Desktop\APItest_ddtC:\Users\Administrator\DesktopC:\Users\Administrator\Desktop\APItest_ddt/data/data.xls地址打开data.xls⽂件:在处理excel数据时发现了xlwt的局限性–不能写⼊超过65535⾏、256列的数据(因为它只⽀持Excel 2003及之前的版本,在这些版本的Excel中⾏数和列数有此限制),这对于实际应⽤还是不够的。

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

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。

接口测试get请求url拼接函数(python)

接口测试get请求url拼接函数(python)

接⼝测试get请求url拼接函数(python)get请求地址⼀般是协议+域名+端⼝+路径+参数,除了协议和域名其他均可为空。

http(s)://domain:port/path?key1=value1&key2=value2&...拼接函数:协议默认http,domain必输项,port默认空,path默认空,params默认空,这⼏项默认参数。

'''get请求的地址拼接函数= 协议+域名+端⼝+路径+参数dinghanhua2018-11-17'''def get_url_format(domain,protocal='http',port=None,path=None,params=None): #缺省参数放到最后url = protocal+'://'+domainif port:url += ':'+str(port) #port不为空,加上:portif path:url += '/'+path #path不为空,加上/pathif params:if not isinstance(params,dict):raise Exception('params必须是字典') #不是字典格式抛出异常url += '?'+'&'.join([ str(key)+'='+str(value) for key,value in params.items() ]) #params不为空,加上?key1=value1&key2=value2 return url测试⼀下,拼接的是否正确print(get_url_format('192.168.6.1'),get_url_format('192.168.6.1',protocal='https'),get_url_format('192.168.6.1',port=8080),get_url_format('192.168.6.1',path='search.html'),get_url_format('192.168.6.1',protocal='https',path='search/p',params={'name':'tester'}),get_url_format(domain='192.168.6.1',protocal='https',port=8080,path='search/p',params={'name':'tester','flag':1}),sep = '\n')the end!。

iperf3的python实现

iperf3的python实现

iperf3的python实现iperf3是一个用于测试网络带宽的工具,它提供了一个用于客户端和服务器之间进行网络性能测试的命令行接口。

要在Python中实现iperf3的功能,可以使用iperf3的Python绑定库,它允许你通过Python来调用iperf3的功能。

首先,你需要安装iperf3的Python绑定库。

你可以通过pip 来安装它,命令如下:python.pip install py3iperf.安装完成后,你可以在Python中使用py3iperf库来实现iperf3的功能。

下面是一个简单的例子,演示了如何在Python中使用py3iperf来进行iperf3测试:python.import py3iperf.# 创建一个iperf3客户端实例。

client = py3iperf.Client()。

# 设置服务器地址和端口。

client.server_hostname = 'your_server_hostname'。

client.port = 5201。

# 运行测试并获取结果。

result = client.run()。

# 打印测试结果。

print(result)。

在这个例子中,我们首先导入py3iperf库,然后创建一个iperf3客户端实例。

我们设置了服务器地址和端口,然后运行测试并获取结果,最后打印出测试结果。

除了客户端功能,py3iperf还提供了服务器端功能的实现。

你可以使用py3iperf.Server类来创建一个iperf3服务器实例,并在服务器上运行iperf3测试。

总之,要在Python中实现iperf3的功能,你可以使用py3iperf库来调用iperf3的功能,并进行网络性能测试。

希望这个回答能够帮助你理解如何在Python中实现iperf3的功能。

Python的代码测试流程

Python的代码测试流程

Python的代码测试流程代码测试是软件开发过程中至关重要的一步,它可以确保代码的质量和稳定性。

在Python开发中,代码测试是一个常见的做法。

本文将介绍Python的代码测试流程及其重要性。

一、代码测试的重要性代码测试是一种验证代码行为是否符合预期的方法。

它可以帮助开发者发现和修复潜在的问题,提高代码的质量和稳定性。

以下是代码测试的几个重要原因:1. 验证代码逻辑:通过测试可以验证代码的逻辑是否正确,避免因逻辑错误而导致的异常或错误行为。

2. 检测边界条件:测试可以帮助开发者发现代码在各种边界条件下的表现,以确保代码可以正确处理各种输入和场景。

3. 预防回归错误:当代码被修改或添加新功能时,测试可以帮助开发者检测是否引入了新的错误,并及时修复。

4. 优化代码性能:通过性能测试可以找出代码中的瓶颈,从而进行优化和改进,提高代码的执行效率。

二、Python提供了丰富的代码测试工具和框架,下面是一个常见的Python代码测试流程:1. 单元测试(Unit Testing):单元测试是对代码中最小可测试单元进行验证的过程。

在Python中,常用的单元测试框架有unittest和pytest。

开发者可以编写单元测试用例,检查函数、类或模块的各个功能是否正常工作。

2. 集成测试(Integration Testing):集成测试是用于验证不同模块间接口和交互的过程。

在Python中,可以使用unittest和pytest编写集成测试用例,检查代码在各个模块间的协作是否正确。

3. 功能测试(Functional Testing):功能测试是对整个系统或应用进行测试的过程,通常模拟真实用户的行为。

在Python中,可以使用selenium等工具进行自动化功能测试,验证系统的各项功能是否符合预期。

4. 单元测试覆盖率检查:单元测试覆盖率是指代码中被单元测试用例覆盖到的部分。

通过工具如coverage可以生成单元测试覆盖率报告,帮助开发者评估测试用例的完备性。

使用Python的requests库进行接口测试——session对象的妙用

使用Python的requests库进行接口测试——session对象的妙用

使⽤Python的requests库进⾏接⼝测试——session对象的妙⽤在进⾏接⼝测试的时候,我们会调⽤多个接⼝发出多个请求,在这些请求中有时候需要保持⼀些共⽤的数据,例如cookies信息。

妙⽤1requests库的session对象能够帮我们跨请求保持某些参数,也会在同⼀个session实例发出的所有请求之间保持cookies。

举个栗⼦,跨请求保持cookies,在命令⾏上输⼊下⾯命令:[python]1. # 创建⼀个session对象2. s = requests.Session()3. # ⽤session对象发出get请求,设置cookies4. s.get('/cookies/set/sessioncookie/123456789')5. # ⽤session对象发出另外⼀个get请求,获取cookies6. r = s.get("/cookies")7. # 显⽰结果8. r.text9. '{"cookies": {"sessioncookie": "123456789"}}'妙⽤2requests库的session对象还能为我们提供请求⽅法的缺省数据,通过设置session对象的属性来实现。

举个栗⼦,设置请求的auth和headers默认的缺省参数:[python]1. # 创建⼀个session对象2. s = requests.Session()3. # 设置session对象的auth属性,⽤来作为请求的默认参数4. s.auth = ('user', 'pass')5. # 设置session的headers属性,通过update⽅法,将其余请求⽅法中的headers属性合并起来作为最终的请求⽅法的headers6. s.headers.update({'x-test': 'true'})7. # 发送请求,这⾥没有设置auth会默认使⽤session对象的auth属性,这⾥的headers属性会与session对象的headers属性合并8. r = s.get('/headers', headers={'x-test2': 'true'})9. # 查看发送请求的请求头10. r.request.headers得到的请求头部是这样的:{'Authorization': 'Basic dXNlcjpwYXNz', 'x-test': 'false'}注意1:⽅法层的参数覆盖会话的参数,举个栗⼦:将上⾯的请求中加上auth参数:[python]1. r = s.get('/headers', auth=('user','hah'), headers={'x-test2': 'true'})获取该请求的请求头{'Authorization': 'Basic dXNlcjpoYWg=', 'x-test': 'false'}我们发现,请求⽅法中的Authorization变化了,也就是说⽅法层的参数覆盖了session的属性。

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刚进一个新公司,可能要做接口测试,没有用过工具,抄了几行代码,根据自己的理解整理一下,供自己以后学习备用
贴上源码,也希望感兴趣的朋友一起讨论,mail: lnbcc0727@
使用说明:1.XML可以根据需要,组织测试案例,
2.EXCEL除了预期结果列要写上预期之外,其它列不用填写
3.源码实现执行XML案例,然后与EXCEL中预期做对比,最后将测试结果写入
EXCEL中(执行案例时不要打开EXCEL,以免影响写入操作)
一、XML案例源码(casedata.xml)
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<Services project_name="系统名称">
<servrice name="1" detail="name写相要测的服务名称">
<Operation id="TEST1" name=""
detail="每一个operation是一种接口,可增加Operation 在一个脚本中执行多个接口测试"
url="https:///" action="post">
<case id="idInputLine" detail="正确可通过的一组输入的参数">
<Parameter name="name" value="deng032ke@"/>
<Parameter name="pwd" value="mypassword"/>
</case>
<case id="idInputLine" detail="失败案例">
<Parameter name="idInputLine" value="deng032ke@"/>
<Parameter name="pwdInput" value="mypasswordk"/>
</case>
<case>
......
</case>
......
</Operation>
........
<Operation>
</Operation>
</servrice>>
</Services>
二、保存结果的EXCEL(WebServiceCases.xlsx)
三、python源码:
import requests
from xml.dom.minidom import parse
from openpyxl.reader.excel import load_workbook
# 读取XML案例和存有结果的excel
AUTO_RESULT=u"WebServiceCases.xlsx"
case_file=open(u"casedata.xml","rb")
tree=parse(file=case_file)
collection=tree.documentElement
operation_list=collection.getElementsByTagName("Operation")
print(operation_list)
book=load_workbook(AUTO_RESULT)
print(book)
sheet_names=book.get_sheet_names()
print(sheet_names)
working_sheet=book.get_sheet_by_name(sheet_names[0])
print (working_sheet)
start_index=2
for operation in operation_list:
uri=operation.getAttribute('url')
action_type=operation.getAttribute('action')
function_name=operation.getAttribute('name')
case_list=operation.getElementsByTagName('case')
print(action_type)
print(function_name)
print(case_file)
# 获得一次测试中所用到的参数的个数,定义保留参数的字典
for case in case_list:
parameter_list=case.getElementsByTagName('Parameter')
length=len(parameter_list)
print (length)
json_data={}
# 生成一个字典,字典中保留了所用到参数及所对应的测试数据
for index in range(length):
print ("index is:"+str(index))
name=parameter_list[index].getAttribute('name')
value=parameter_list[index].getAttribute('value')
json_data[name]=value
if action_type=="post":
print (json_data)
# 输入参数后系统响应
response=requests.post(uri,data=json_data)
case_id_locator='A'+str(start_index)
working_sheet.cell(case_id_locator).value=start_index book.save(AUTO_RESULT)
#将测试中所用到的URL写到测试结果中
service_url_locator='B'+str(start_index)
working_sheet.cell(service_url_locator).value=uri
book.save(AUTO_RESULT)
# 将XML文件中保存的所要测试的方法保存在结果表中。

function_name_locator='C'+str(start_index)
working_sheet.cell(function_name_locator).value=function_name
book.save(AUTO_RESULT)
# G列保存系统响应的内容
actual_result_locator='G'+str(start_index)
working_sheet.cell(actual_result_locator).value=response.content
book.save(AUTO_RESULT)
# 预期结果事先写在E列,脚本读取预期结果
expect_resutl_locator='E'+str(start_index)
expect_content=working_sheet.cell(expect_resutl_locator).value
run_result_locator='H'+str(start_index)
# 保存结果
# 如果预期的内容(expect_content)和响应的内容一致,刚通过,否则案例失败if expect_content == response.content:
print ("true")
working_sheet.cell(run_result_locator).value='PASS'
else:
print("false")
working_sheet.cell(run_result_locator).value='FAIL'
book.save(AUTO_RESULT)
# get方法响应内容
elif action_type=="get":
response=requests.get(uri,data=json_data)
print(response)
print("get the webserveric:"+ str(start_index))
start_index+=1。

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