接口自动化测试方案

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接口自动化测试方案

接口自动化测试方案第1篇接口自动化测试方案一、前言随着信息化建设的不断深入，接口在各个系统间的数据交互中扮演着举足轻重的角色。

为确保接口稳定、可靠且高效地运行，降低系统上线后因接口问题导致的故障风险，提高软件质量，特制定本接口自动化测试方案。

二、目标1. 提高接口测试的效率，降低人工测试成本。

2. 实现对接口的全面覆盖，确保接口的稳定性和可靠性。

3. 建立可持续集成的自动化测试体系，为项目的快速迭代提供支持。

三、测试范围1. 系统内部接口：包括各模块间的数据交互接口。

2. 系统外部接口：包括与第三方系统或服务的接口。

3. 数据库接口：涉及数据库操作的接口。

四、测试工具及环境1. 测试工具：JMeter、Postman、Swagger等。

2. 测试环境：开发环境、测试环境、预生产环境、生产环境。

3. 数据库：MySQL、Oracle、SQL Server等。

五、测试策略1. 功能测试：验证接口的功能是否符合需求规格说明书。

2. 性能测试：评估接口在高并发、大数据量下的性能表现。

3. 安全测试：检查接口是否存在安全漏洞，如SQL注入、越权访问等。

4. 兼容性测试：验证接口在不同操作系统、浏览器、数据库等环境下的兼容性。

5. 异常测试：模拟各种异常场景，检查接口的容错性。

六、测试流程1. 需求分析：分析接口的业务需求，明确接口的功能、性能、安全等要求。

2. 测试设计：根据需求分析，编写接口测试用例。

3. 测试开发：搭建测试环境，编写自动化测试脚本。

4. 测试执行：在各个测试环境中执行自动化测试。

5. 结果分析：分析测试结果，定位问题原因，反馈给开发人员。

6. 跟踪验证：验证开发人员修复的问题，确保问题得到解决。

7. 测试报告：输出测试报告，包括测试覆盖率、通过率、问题列表等。

七、测试用例设计1. 根据接口文档，设计测试用例，包括正常场景、异常场景。

2. 测试用例应涵盖接口的功能、性能、安全等各个方面。

基于python的接口自动化测试方法

基于python的接口自动化测试方法
Python有许多用于接口自动化测试的工具和框架，以下是几
种常用的方法：
1. 使用requests库进行接口调用和断言：Python的requests库
是非常强大和常用的库，可以轻松地发送HTTP请求并获取响应。

通过使用requests库，可以发送各种类型的请求（GET、POST、PUT、DELETE等），并断言返回的响应，以验证接
口的正确性。

2. 使用unittest或pytest框架进行接口测试：Python的unittest
和pytest是两种常用的测试框架，它们提供了一系列用于组织
测试用例、运行测试和生成测试报告的工具和方法。

可以使用这些框架编写接口测试用例，结合requests库发送请求和断言
响应。

3. 使用第三方接口测试工具库：有一些第三方库专门用于接口测试，例如httptest、apitest等。

这些库提供了更多高级功能，例如参数化、自动生成测试报告、数据驱动等。

可以根据具体需求选择合适的第三方库进行接口测试。

4. 使用接口测试工具如Postman或SoapUI：Postman和
SoapUI是两个非常流行的接口测试工具，它们提供了可视化
界面和丰富的功能，例如构建请求、断言响应、生成测试报告等。

这些工具可以与Python集成，并通过命令行或API方式
运行测试脚本。

总之，基于Python的接口自动化测试方法有很多选择，可以根据具体的需求和技术栈选择合适的工具和方法来进行测试。

接口自动化测试方案

接口自动化测试方案1.需求分析和测试计划：在进行接口自动化测试之前，首先需要进行需求分析，明确测试的目标、范围和重点。

然后制定测试计划，包括测试方法、工具选择和测试场景等。

2.自动化测试环境的搭建：为了保证自动化测试的正常进行，需要搭建一个稳定可靠的测试环境。

这包括配置测试服务器、数据库和测试工具等。

3. 接口自动化测试框架的选择：选择适合团队的接口自动化测试框架。

常用的框架有JUnit、TestNG、Robot Framework等。

选择合适的框架可以提高测试脚本的可读性和可维护性。

4.接口测试用例的编写：根据需求分析和测试计划，编写接口测试用例。

测试用例应该尽量覆盖不同的场景和边界条件，以确保软件的稳定性和功能完整性。

5.接口测试脚本的开发：根据接口测试用例，使用选定的框架和工具开发测试脚本。

测试脚本应该具有良好的可读性，同时可以灵活地处理错误和异常情况。

6.数据准备和清理：在接口自动化测试中，通常需要提前准备测试数据，并在测试完成后进行数据清理。

这可以确保每次测试的独立性和可重复性。

7.执行自动化测试和结果分析：执行自动化测试，并对测试结果进行分析和评估。

需要关注测试覆盖率、通过率、执行时间和错误率等指标，以便及时发现和修复问题。

8. 定期维护和更新测试脚本：随着软件的不断优化和迭代，测试脚本也需要不断地进行维护和更新。

对于新增功能和 bug 修复，需要及时更新对应的测试脚本。

9.结果报告和问题追踪：生成接口自动化测试结果报告，并及时通知相关人员。

对于问题的追踪和修复，需要建立一个问题跟踪系统，以确保问题的及时处理和解决。

10.团队协作和知识分享：在接口自动化测试过程中，团队成员之间需要密切合作，分享经验和知识。

可以定期组织技术交流会议，讨论测试经验和技巧，以提高整个团队的测试能力。

总之，接口自动化测试在软件开发过程中至关重要。

通过合理的测试计划、良好的测试环境、有效的测试工具和稳定的测试脚本，可以提高测试效率、降低测试成本，并最终提高软件质量和用户体验。

接口自动化测试过程完整示例

接口测试1.1接口分析接口测试需要了解被测接口的接口信息如接口功能、请求参数、参数说明、响应说明等才能验证接口的功能正确性。

但百度站点并没有对外提供接口文档，通过对百百度搜索接口抓包分析发现其参数复杂不能明白参数含义及取值范围，分析过程如下。

百度AI开放平台汇聚了百度众多的人工智能技术能力，对外开放了许多人工智能接口服务，其包含内容审核、自然语言处理、图像识别等领域。

同时官方提供了详细的接口文档和请求示例，为接口测试的输入数据、请求方式、验证标准提供给了依据。

本次主要验证接口功能的正确性：包含正常、异常的场景测试，从而达到快速验证接口功能的目的。

内容审核、自然语言处理四个接口作为百度AI开放平台常用的对外接口，调用频次高，本次选择这两个模块作为验证对象。

测试其正向与反向功能表现，保障接口功能正确性。

1.正常功能指验证正常的输入和操作，业务功能运行是否正常。

2. 异常功能指验证业务上异常的输入和操作，业务功能是否正常。

3. 参数边界指验证在各输入参数取值范围的边界内外时，业务功能是否正常。

如参数有、无或null；参数顺序、个数、类型、长度；特殊字符；必须字段等。

表3-1 百度AI开放平台接口测试点各功能对应接口API 文档如表3-2所示。

表3-2 百度AI 开放平台接口信息1.2用例设计设计接口测试用例，目的主要是验证接口功能的正确性，同时为后续脚本编写提供编写标准与参考，如表3-2、表3-3、所示。

接口名称接口地址接口方法说明内容审核平台-文本 https://xxx POST对暴力行为、恐怖描述、赌博、毒品、枪支弹药等违禁内容进行识别地址识别https://xxx POST提取文本中的姓名、电话、地址信息文本纠错https://xxx POST识别输入文本中有错误的片段，提示错误并给出正确的文本结果文本翻译https://xxx POST支持中英文互译1.3框架选型测试对象为http接口，接口测试框架选型如下：用例开发执行框架采用pytest，报告框架采用allure，数据管理采用yaml，http请求采用requests。

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。

一、实现接口自动化测试

2.2 常用接口1. http接口走http协议，通过路径来区分调用方法，请求报文一般是key-value形式的，返回报文一般是json串，常用的是get和post方法来请求。

2. webservice接口走的soap协议，通过http传输，请求报文和返回报文都是xml格式的。

2.3 http登录接口文档范例2.4 获取接口关键信息1. 开发提供接口文档/接口规范（正规流程），如上接口文档范例;说明：如果没有接口规范/文档（不正规流程），需要使用抓包工具，如Fiddler、>wireshark、httpwatch或直接在谷歌或火狐浏览器F12等获取接口关键信息；2. 接口关键信息:协议类型：http/htts请求URL/IP：如：网址：https:///；ip：127.0.0.1端口：http默认端口：80，https默认端口：443或自定义端口请求方式：如post/get/put/delete表头信息:如内容类型Content-Type:application/json请求参数：注意参数的传参类型如json；参数的属性如名称、类型、是否必填，参数的个数；响应结果：注意输出内容的类型如json响应状态：响应状态码需特别注意，意因为做接口测试有时需覆盖所有状态返回状态描述1xx请求已被成功接收、理解、接受2XX成功，操作被成功接收并完成响应3xx重定向--要完成请求必须进行更进一步的操作4xx客户端错误--请求有语法错误或请求无法实现5xx服务器端错误--服务器未能实现合法的请求三、什么项目适合做接口自动化测试1. 任务需求明确，不会频繁变动2. 项目周期较长，回归测试频繁（>=5次），开展自动化确实能提升测试效率及质量3. 产出的效益高于投入4. 测试预留的时间比较充裕四、接口自动化关键点1. 开发测试脚本需充分考虑脚本的复用性2. 脚本与数据分离五什么时候可以做接口自动化1. 需求评审完毕，接口需求明确稳定2. 版本升级项目发布之前的全流程回归测试六、与开发同步进行接口用例脚本开发软件开发未完成，接口还无法调试，测试如果需要同步开发接口，需根据接口文档规范，利用MOCK SERVER等接口模拟工具模拟接口，从而进行接口自动化用例调试开发七、接口自动化测试的流程业务流程1. 评估投入与收益比，是否需要进行接口自动化2. 根据项目组成员的能力及项目属性，选取适当的自动化工具或开发语言3. 分析业务，在功能测试用例提取主业务场景4. 先开发一个主业务场景脚本，根据需要补充其他业务场景开发流程1. 提取脚本可重复项，封装简化脚本，利用公共类或公共函数等方法，提高脚本的利用率、可读性及可维护性2. 提取脚本中可变的参数，修改成变量3. 利用csv、Excel、ini、数据库、yaml等参数化数据信息，使业务与数据分离，实现数据驱动测试4. 引入日志，利于运行调试发现问题5. 添加断言并生成可视化报告6. 持续基础Jenkins，实现自动打包，按时发布并执行，生成结果邮件发送注：如果需要做接口测试平台还需要用到前端知识与python框架知识。

巧用python进行接口自动化测试

巧⽤python进⾏接⼝⾃动化测试⼀、接⼝⾃动化测试的流程1、需求分析1、1请求（url,⽅法、数据）2、挑选需要做⾃动化测试的接⼝3、设计⾃动化测试⽤例4、搭建⾃动化测试环境5、设计⾃动化执⾏框架（报告、参数化、⽤例执⾏框架）6、编写代码7、执⾏⽤例（unittest、pytest)8、⽣成测试报告（htmltextrunner\allure)⼆、⽤例设计2、1单接⼝模板：id，模块，接⼝名称，请求url,⽤例名称，请求⽅法，请求参数类型，请求参数，预期结果，实际结果，备注注意：单接⼝颗粒度放的⽐较⼩（以测试数据为颗粒度）2、2多接⼝模板：id，模块，接⼝名称，请求url,⽤例名称，请求⽅法，请求参数类型，请求参数，预期结果，实际结果，备注注意：多个接⼝颗粒度为每个接⼝为基础，每个接⼝内所设计的数据可以通过参数化来解决。

三、⾃动化⽬录结构1、配置层（common)import osdef filePath(fileDir='',fileName=''):''':param fileDir: ⽬录:param fileName: ⽂件的名称:return:'''return os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), fileDir, fileName)2、⽤例执⾏业务层（testcase)import pytest,json,allurefrom util.apiutil import Requestfrom util.yamlutil import OperationYamlfrom util.excelutil import OperationExcel,ExcelVarlesobj = Request()objYaml = OperationYaml()objExcel = OperationExcel()data_key = ExcelVarlesclass TestExcel:# request封装def run_api(self, url, method, params=None, headers=None, cookies=None):if str(method).lower() == "get":res = obj.get(url, params=params, headers=headers, cookies=cookies)elif str(method).lower() == "post":res = obj.post(url, json=params, headers=headers, cookies=cookies)return res# 运⾏前置⽤例def run_pre(self, pre_case):url = objYaml.readbaseyaml()["test_url"] + pre_case[data_key.url]method = pre_case[data_key.method]params = eval(pre_case[data_key.params])headers = pre_case[data_key.headers]header = self.json_parse(headers)cookies = pre_case[data_key.cookies]res = self.run_api(url, method, params, header)print("前置⽤例执⾏：%s" % res)return res@pytest.mark.parametrize('datas',objExcel.runs())# 运⾏测试⽤例def test_login(self,datas):url = objYaml.readbaseyaml()["test_url"] + datas[data_key.url]print(url)case_id = datas[data_key.case_id]case_model = datas[data_key.case_model]case_name = datas[data_key.case_name]pre_exec = datas[data_key.pre_exec]method = datas[data_key.method]params = eval(datas[data_key.params])expect_result = datas[data_key.expect_result]headers = datas[data_key.headers]cookies = datas[data_key.cookies]code = datas[data_key.code]db_verify = datas[data_key.db_verify]if pre_exec:passpre_case = objExcel.case_prev(pre_exec)print("前置条件信息为：%s" % pre_case)pre_res = self.run_pre(pre_case)headers = self.get_correlation(headers,pre_res)header = self.json_parse(headers)res = self.run_api(url, method, params, header, cookies)print("测试⽤例执⾏：%s" % res)assert expect_result in str(res["body"]["message"])assert code == int(res["code"])# 对allure报告进⾏配置# allure# sheet名称 feature ⼀级标签# allure.dynamic.feature(sheet_name)# 模块 story ⼆级标签allure.dynamic.story(case_model)# ⽤例ID+接⼝名称 titleallure.dynamic.title(case_id + case_name)# 请求URL 请求类型期望结果实际结果描述desc = "请求URL: {} " \"请求类型: {} " \"期望结果: {} " \"实际结果: {}".format(url, method, expect_result, res) allure.dynamic.description(desc)def json_parse(self,data): # 格式化字符，转换json# if headers:# header = json.loads(headers)# else:# header = headersreturn json.loads(data) if data else data# token参数关联替换def get_correlation(self,header,pre_res):# 验证是否有关联headers_para = objExcel.params_find(header)if len(headers_para):# 有关联，执⾏前置⽤例，获取结果headers_data = pre_res["body"]["data"]["token"][headers_para[0]]# 结果替换headers = objExcel.res_sub(header, headers_data)return headersif__name__ == '__main__':pytest.main(["-s", "-v", "test_single_api.py"])3、数据驱动（data)存放excel，yaml⽂件4、测试报告（report)5、⼯具层（第三⽅⼯具包）apiutil.pyimport requestsclass Request():def requests_api(self,url, json=None, headers=None, cookies=None, params=None, data=None,method="get"): if method == "get":r = requests.get(url=url,headers=headers,cookies=cookies,params=params,data=data) elif method == "post":r = requests.post(url=url,json=json,headers=headers,cookies=cookies)elif method == "put":r = requests.put(url=url,headers=headers,cookies=cookies,params=params)elif method == "delete":r =requests.delete(url=url,headers=headers,cookies=cookies,params=params)code = r.status_codetry:body = r.json()except Exception as e:body = r.textres = dict()res["code"] = coderes["body"] = bodyreturn resdef get(self,url,**kwargs):return self.requests_api(url, method="get", **kwargs)def post(self,url,**kwargs):return self.requests_api(url, method="post", **kwargs)def put(self,url,**kwargs):return self.requests_api(url, method="put", **kwargs)def delete(self,url,**kwargs):return self.requests_api(url, method="delete", **kwargs)excelutil.pyimport xlrdfrom common.basepath import *import jsonimport rep_data = '\${(.*)}\$'class ExcelVarles:case_id = "⽤例ID"case_model = "模块"case_name = "接⼝名称"url = "请求URL"pre_exec = "前置条件"method = "请求类型"params_type = "请求参数类型"params = "请求参数"expect_result = "预期结果"actual_result = "实际结果"beizhu = "备注"is_run = "是否运⾏"headers = "headers"cookies = "cookies"code = "status_code"db_verify = "数据库验证"class OperationExcel:@propertydef getExcelDatas(self):datas = list()book = xlrd.open_workbook(filePath('data', 'api.xlsx'))getsheet = book.sheet_by_index(0)title = getsheet.row_values(0)for row in range(1,getsheet.nrows):row_values=getsheet.row_values(row)datas.append(dict(zip(title,row_values)))return datasdef runs(self):# 获取到可执⾏的测试⽤例run_list=[]for item in self.getExcelDatas:isRun=item[ExcelVarles.is_run]if isRun == 'y':run_list.append(item)else:passreturn run_listdef params(self):'''对请求参数为空做处理'''params_list=[]for item in self.runs():params=item[ExcelVarles.params]if len(str(params).strip())==0:passelif len(str(params).strip())>=0:params=json.loads(params)def case_prev(self,casePrev):# 据前置测试条件找到关联的前置测试⽤例for item in self.getExcelDatas:if casePrev in item.values():return itemreturn Nonedef res_find(self,data, pattern_data=p_data): # 查询# pattern = pile('\${(.*)}\$')pattern = pile(pattern_data)re_res = pattern.findall(data)return re_resdef res_sub(self,data, replace, pattern_data=p_data): # 替换pattern = pile(pattern_data)re_res = pattern.findall(data)if re_res:return re.sub(pattern_data, replace, data)return re_resdef params_find(self,headers): # 验证请求中是否有${}$需要结果关联if"${"in headers:headers = self.res_find(headers)return headersyamlutil.pyimport yamlfrom common.basepath import filePathclass OperationYaml:def readYaml(self,fileDir='data',fileName='login.yaml'): ### 获取login测试⽤例with open(filePath(fileDir=fileDir, fileName=fileName),'r',encoding='utf-8') as f: return list(yaml.safe_load_all(f))def readbaseyaml(self,fileDir='data',fileName='base.yaml'):with open(filePath(fileDir=fileDir, fileName=fileName), 'r', encoding='utf-8') as f: return yaml.safe_load(f)def readgoodsyaml(self,fileDir='data',fileName='goods.yaml'): ### 获取商品测试⽤例 with open(filePath(fileDir=fileDir, fileName=fileName), 'r', encoding='utf-8') as f: return list(yaml.safe_load_all(f))6、运⾏⼊⼝层（运⾏测试⽤例，并⽣成报告）。

jmeter接口自动化测试

目录一、Jmeter的下载、安装 (1)1、下载：/（另：附件有安装包） (1)2、Jmeter的环境配置 (1)3、检验jmeter安装成功 (2)4、配置默认为中文（可以根据自己的需求） (2)5、运行jmeter (2)二、Jmeter简单接口测试 (3)1、添加线程组 (3)2、添加HTTP请求 (3)3、填写接口请求参数 (3)4、HTTP信息头管理器 (4)5、监听器-查看结果树 (5)三、接口测试中的参数依赖 (5)1、登录接口的响应结果 (5)2、正则表达式提取token (6)3、JSON提取器提取 (7)4、将提取的参数进行入参 (8)四、响应断言以及数据校验 (9)1、响应断言：校验接口是否响应成功，响应数据是否与期待结果匹配（接口是否请求成功） (9)2、数据校验：通过请求参数、响应内容，查询数据库对比数据入库的正确性 (10)五、上传文件 (13)1、抓取接口信息并填写 (13)一、Jmeter的下载、安装1、下载：/（另：附件有安装包）2、Jmeter的环境配置2.1安装JDK（jmeter基于Java环境）2.2配置jmeter环境变量JMETER_HOME C:\apache-jmeter-5.3(jmeter的安装路径)CLASSPATH %JMETER_HOME\lib\ext\ApacheJMeter_core.jar;%JMETER_HOME%\lib\jorphan.jar;%JMETER_HOME%\lib\logkit-2.0.jar;Path %JMETER_HOME%\bin;3、检验jmeter安装成功Jmeter –version4、配置默认为中文（可以根据自己的需求）找到bin目录中的jmeter.properties文件，修改language=zh_CN5、运行jmeter5.1、找到bin目录的jmeter.bat文件，双击打开5.2、打开CMD窗口，输入jmeter，回车（前提环境变量需要配置好）二、Jmeter简单接口测试1、添加线程组2、添加HTTP请求3、填写接口请求参数3.1、协议：http、https…等（此处可以为空）3.2、服务器地址：填写服务器ip地址3.3、端口号：有特殊声明的端口号就填写，默认为空3.4、请求方式：post、get、put、delete3.5、路径：对应的接口3.6、编码格式：utf-83.7、请求参数：接口定义的请求方式、定义的参数内容4、HTTP信息头管理器Jmeter在向服务器发送http请求的时候，往往需要一些验证的信息，比如token、cookie进行验证，一般都是放在请求头中（header）4.1、Content-Type表示具体请求中的媒体类型信息text/html ：HTML格式text/plain ：纯文本格式text/xml ：XML格式image/jpeg ：jpg图片格式application/json ：json数据格式multipart/form-data ：需要在表单中进行文件上传时，就用这个格式5、监听器-查看结果树主要用于查看接口请求结果，响应报文三、接口测试中的参数依赖在接口测试中，往往存在一些接口参数的依赖；如token，所以就需要在登录的时候，将响应报文中的token值保存起来，在需要用到token的接口再引用。

接口自动化测试方案设计

接口自动化测试方案设计1.需求分析：首先需要明确测试的目标和需求，了解被测试系统的需求和接口规范，确保测试的全面性和准确性。

根据需求分析，可以确定所需测试用例的范围和数量。

2.测试环境搭建：接口自动化测试需要搭建相应的测试环境，包括测试服务器、数据库、网络和运行环境等。

确保测试环境的稳定性和可靠性，避免测试过程中出现不必要的干扰。

3. 测试工具选择：选择合适的接口自动化测试工具，根据项目的具体需求和技术特点进行评估和选择。

常用的接口自动化测试工具有SoapUI、Postman、JMeter等。

根据项目的具体情况选择合适的工具，并熟悉其使用方法和功能。

4.测试框架设计：设计合理的测试框架可以提高测试用例的复用性和可维护性。

通常可以采用MVC架构，将测试用例、测试数据和测试代码进行分离，方便管理和维护。

测试框架还可以提供丰富的断言和报告功能，方便测试结果的判断和展示。

5.测试数据准备：在接口自动化测试中，需要准备测试数据，包括正常的输入数据、边界条件的数据和异常情况下的数据等。

测试数据的准备需要根据接口的输入和输出要求进行定义，并进行数据管理和维护。

6.测试用例设计：根据需求分析和测试数据准备，设计合理的测试用例，覆盖被测接口的各种情况和流程。

测试用例需要具有可重复执行性，并对期望结果进行定义和验证。

7.脚本编写：根据测试用例设计，编写自动化测试脚本。

脚本应该具有可读性和可维护性，遵循良好的编码规范，并使用合适的变量和函数命名，方便理解和修改。

8.测试执行与管理：执行自动化测试脚本，生成测试报告并进行结果分析。

根据测试报告进行问题定位和修复，跟踪测试进度和质量，及时反馈测试结果给开发人员。

9.持续集成与自动化：将接口自动化测试融入到持续集成流程中，实现测试的自动化和可持续集成。

利用工具和平台实现自动化测试脚本的批量执行、结果收集和报告生成，实现全流程的自动化和监控。

10.持续学习和改进：接口自动化测试是一个不断学习和改进的过程，需要不断总结经验和教训，提高测试覆盖率和效率。

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。

如何进行接口自动化测试

如何进行接口自动化测试接口自动化测试是近年来软件测试领域中不可缺少的一部分，受到越来越多的关注。

在软件开发中，接口自动化测试可以提高测试效率，降低测试成本，并且测试结果更加准确和可靠。

本文将从几个方面介绍如何进行接口自动化测试。

一、选择适合的接口自动化测试工具在接口自动化测试中，选择适合自己的工具是非常重要的。

目前市面上有很多接口自动化测试工具，例如SoapUI、Postman、JMeter等。

这些工具都有自己的特点和适用范围，选择合适的工具可以提高测试效率和测试质量。

首先，我们要考虑的是工具的易用性。

毕竟我们选择自动化测试工具的目的就是为了提高测试效率和节省时间。

通常而言，我们希望选择一个界面简洁、易于安装和使用的接口自动化测试工具。

其次，我们需要考虑工具的功能性。

根据自身的需求来选择工具，在工具的功能范围内保证测试可以被覆盖到。

例如处理复杂的测试流程和测试数据等方面，工具需要支持多协议和多数据格式等。

最后，我们需要考虑工具的可维护性。

随着时间的推移，软件系统会随着需求的不断变化而不断迭代升级，一些测试用例的修改和维护也变得非常重要。

所以，选择一款易于维护的工具也十分重要。

二、建立接口自动化测试框架在进行接口自动化测试之前，我们需要先建立好一个测试框架。

一个好的测试框架可以帮助我们更加方便地管理测试用例、测试数据和测试结果。

在实际测试过程中，良好的框架设计是非常重要的，可以提高测试效率和质量。

首先，我们需要设定好测试目标和测试用例。

在设计测试用例时，需要考虑测试需求和项目的业务特点。

在测试用例设计中，应该包含正常测试和异常测试，以保证测试的全面性。

其次，我们需要设定好测试数据，包括输入数据和预期输出数据。

测试数据应该覆盖接口的各种输入情况和输出情况，这样可以更加全面地测试接口的可靠性和稳定性。

最后我们需要设立一个测试报告的输出。

在测试完成后需要对测试结果进行统计和分析，并生成测试报告，以便开发人员根据测试报告进行问题修复。

接口自动化测试基本流程及测试思路

接口自动化测试基本流程及测试思路接口自动化测试是一种通过编写脚本来实现对软件接口进行自动化测试的技术。

它可以帮助测试团队提高测试效率，减少测试成本，并保障产品质量。

接口自动化测试的基本流程包括准备阶段、执行阶段和评估阶段，以下为详细介绍：一、准备阶段：1.确定测试目标：明确需要进行接口自动化测试的接口和功能点，确定测试的范围和目标。

2.设计测试用例：根据接口文档和需求规格书，设计测试用例，包括正向测试用例、反向测试用例、边界测试用例等。

3. 编写测试脚本：根据设计的测试用例，编写测试脚本，使用合适的测试框架和编程语言，如Selenium、Junit等。

4.准备测试数据：准备测试所需的数据，包括测试数据生成和测试数据准备。

二、执行阶段：1.配置测试环境：搭建测试环境，包括服务器、操作系统、数据库等，并配置好相应的开发工具和测试工具。

2.执行测试脚本：运行编写好的测试脚本，模拟用户与系统进行交互，验证接口的正确性和稳定性。

3.监控测试结果：在测试过程中，及时监控测试结果，如日志、错误信息等，并记录下有关测试结果的重要信息。

三、评估阶段：1.分析测试结果：对测试过程中的结果进行分析，包括成功用例数、失败用例数、通过率等，根据结果判断接口的稳定性和质量。

2.异常处理：对测试过程中出现的异常情况进行处理，如错误用例重跑、错误日志分析等。

3.编写测试报告：根据测试结果，编写测试报告，包括测试的覆盖率、执行情况、缺陷汇总等，向项目组和开发人员进行反馈。

接下来，就测试思路进行详细介绍：1.正向测试思路：首先，根据接口文档和需求规格书，设计正向测试用例，覆盖接口的全部功能和参数。

然后，编写测试脚本，执行测试用例，验证接口的正确性和稳定性。

在执行过程中，及时记录测试结果，并分析结果，判断接口是否符合预期。

2.反向测试思路：设计反向测试用例，对接口的各种异常情况进行测试，包括参数为空、参数错误、越权操作等。

然后，编写测试脚本，模拟这些异常情况，观察系统的反应和处理结果。

一、实现接口自动化测试

一、实现接口自动化测试2.2 常用接口1. http接口走http协议，通过路径来区分调用方法，请求报文一般是key-value形式的，返回报文一般是json串，常用的是get和post方法来请求。

2. webservice接口走的soap协议，通过http传输，请求报文和返回报文都是xml格式的。

金融测试-渠道端接口自动化测试实施方案模板

金融测试-渠道端接口自动化测试方案1、概述1.1、编写目的本文档作为银行柜面渠道至核心、柜面渠道至ESB的接口自动化测试实施方案，描述了自动化测试实施目标、实施计划、实施策略、测试工具等，便于接口自动化测试顺利进行，具有一定的指导意义。

1.2、目标读者银行柜面渠道接口自动化测试项目管理人员、接口实施人员、功能测试人员、以及后续参与接口自动化的实施等测试相关人员；公司工具开发、自动化实施团队等自动化实施技术支持人员。

1.3、自动化实施前提条件1、被测系统相对稳定，手工测试已完成主要功能测试，且系统稳定性不影响脚本编写；2、项目需求变动小；3、新需求接入不影响整体系统的稳定性，且接口变动小；4、项目周期较长，测试脚本可复用；5、设备资源、测试工具、实施方案、人员到位。

2、实施目标及范围2.1、实施目标1、覆盖柜面渠道至核心、柜面渠道至ESB的高频接口、优先级高的交易为主，其他以流程覆盖一些辅助交易；2、代替繁杂的操作流程，减少人工重复性工作；3、自动测试团队在完成自动化测试实施的同时，向功能手工人员推广自动测试，培训其自动化测试技能，自主开发脚本，以提高测试工作效率；4、新需求提测时，挑选可供自动化实施的需求，快速接入自动化测试；5、用于手工测试中对有数据依赖的自动化测试组进行造数支持；6、柜面新版本上线前，利用存量脚本，快速回归该版本所涉及或容易影响的相关功能点，以保证产品的质量；2.2、实施范围实施范围：首先，自动化测试团队和手工测试或者业务人员进行沟通，或者直接由业务组、开发组圈定“柜面至核心接口、柜面至ESB“中高频或优先级高的接口以及交易流程，然后与自动化团队共同讨论确定接口自动化实施的范围。

确定实施接口数：柜面至核心接口数XX个；柜面至ESB前置接口数XX个，其中以高频接口XX个为主开展实施，涉及到的辅助接口以流程覆盖。

3、测试工具及设备要求3.1、测试工具利用企业内部自研的自动化测试平台。

Requests20--接口自动化测试步骤及方案

Requests20--接⼝⾃动化测试步骤及⽅案接⼝⾃动化测试怎么做1)确定接⼝测试范围和⽬标测试范围:分析需要测试哪些接⼝测试⽬标:测试功能还是性能还是安全性2)接⼝需求分析接⼝地址:协议://接⼝服务器IP或域名:端⼝号/应⽤名/接⼝名或功能名/数据传输的⽅法:get、post、put、head......参数:需要哪些参数,哪些是必须参数,哪些是可选的参数返回值:返回值的类型(html⽂本、json、xml)有哪些返回值,例如正确返回值,错误返回值 --- 基本流与备选流3)编写接⼝测试⽤例⽤例编号、⽤例概述、各个参数和预期字段(如⽤户名列、密码列、预期结果列)、4)部署被测接⼝系统被测系统环境搭建注意:不使⽤⽣产数据库和开发数据库连接测试数据库 -- 备份开发数据库,还原⼀个测试数据库5)选择适当⽅式编写代码(编写脚本)可以使⽤⾯向过程、函数、⾯向对象、模块、框架等⽅式编写代码编写、调试代码在测试环境下,使⽤编写好的脚本去执⾏真正的测试⽤例(已经编写好,如存放在Excel中),⽣成测试报告接⼝⾃动化测试步骤环境和数据准备--初始化数据库准备测试数据(将数据库进⾏初始化),⼀般使⽤代码准备(涉及数据库操作)删除数据库中影响测试的数据,添加测试时需要的数据（1）在测试前，需要向数据库增、删、改数据（2）需要在⽤例编写时，设计好需要增删改哪些数据（3）做好团队沟通，防⽌数据冲突和相互影响发送请求--获得并执⾏测试⽤例在接⼝测试中，发送参数给接⼝，就是执⾏测试⽤例响应断⾔/数据库断⾔ -- ⽐对结果是否正确响应断⾔判断接⼝的返回值是否正确,使⽤== in 正则表达式数据库断⾔判断存⼊或修改的数据库数据是正确的(后台数据的正确性)检查数据库中是否存储了正确的数据（有⽆多存、少存、误改、误删等）数据清理如果接⼝有数据库操作,断⾔结束后需要还原更改也可以在每次准备测试数据时,删除旧数据,⽣成新数据。

接口自动化测试方案

接口自动化测试方案随着软件开发的快速发展，接口自动化测试变得越来越重要。

接口自动化测试可以提高测试效率，减少人工测试的工作量，并且可以在软件开发过程中及早发现问题，提高软件的质量。

本文将介绍一个完整的接口自动化测试方案。

一、环境搭建1. 操作系统：可以选择 Windows、Linux 或 Mac，根据实际需求选择适合的操作系统。

2. 编程语言：常用的编程语言有 Java、Python、C#等。

选择一种熟悉的编程语言来编写测试脚本。

3. 开发工具：根据编程语言的选择，选择合适的开发工具，如Eclipse、PyCharm、Visual Studio等。

4. 接口测试工具：常用的接口测试工具有 Junit、TestNG、pytest 等。

选择一个适合的测试工具来执行测试用例。

二、接口自动化测试框架搭建1.目录结构：在创建测试项目时，建议按照模块划分，分为测试脚本、测试数据、测试报告等目录，以便管理和维护。

2.测试用例设计：根据需求和接口文档编写测试用例，包括正向测试用例和异常测试用例。

3. 数据准备：准备测试数据，可以使用静态数据或者动态数据生成工具，如 Faker、Mock等。

4.测试脚本编写：根据测试用例编写测试脚本，调用接口，传入测试数据，并验证接口的返回结果。

5.测试报告生成：在测试运行结束后生成测试报告，报告中包括测试执行结果、测试覆盖率、错误日志等。

三、接口测试工具选择根据具体需求来选择合适的接口测试工具，常用的接口测试工具有：1. Junit：Java 的单元测试框架，可以方便地编写和执行单元测试用例。

2. TestNG：Java 的测试框架，功能比 Junit 更强大，支持并发测试、数据驱动、测试套件等。

3. pytest：Python 的测试框架，支持简单的单元测试、集成测试和功能测试。

4. Postman：一款强大的接口调试和测试工具，支持测试用例导入导出、自动化测试脚本编写等。

四、接口自动化测试流程1.环境准备：搭建好测试环境，包括操作系统、开发工具、接口测试工具等。

接口自动化测试方案

接口自动化测试方2020年4月19日文档仅供参考，不当之处，请联系改正。

接口自动化测试方案4月9日文档编号：（V1.0）目录目录1测试需求及范围 (3)1.1测试目的 (3)1.2测试需求 (3)2测试方法 (4)3测试工具及框架拓扑图 (4)3.1测试工具 (4)3.2自动化测试拓扑图 (4)4流程示例 (4)5测试环境 (6)2.1硬件配置 (6)2.2软件配置 (6)6测试思路 (7)6.1通用测试场景 (7)6.2逻辑场景 (8)2020年4月19日文档仅供参考，不当之处，请联系改正。

6.3断言检查1测试需求及范围1.1测试目的随着公司项目的不断增大，接口的服务随之增多，回归的任务量越来越大，需要对接口进行定时回归测试来保证系统的稳定性。

1.在开发提交新的接口前进行冒烟测试，以保证系统是能够正常开展测试的2.功能测试完成/bug回归完成后进行回归测试，保证bug 修改完成后没有引入新的问题1.2测试需求1、当前提供的接口多为Rest规范的接口，需要使用JMeter进行自动化接口测试，核对接口入参及返回报文格式、内容的正确性，最终经过Jenkins持续集成生成测试报告。

2、对开发人员的需求接口文档的规范，如：输入输出模板，输出类型是否全面2020年4月19日2测试方法根据开发人员提供的接口访问地址、入参格式、请求格式，进行接口请求数据拼接，并查看返回结果及返回报文、响应时间，检查返回Json内容是否符合接口定义规范，是否符合预期的返回结果。

3测试工具及框架拓扑图3.1测试工具Jemeter+Jenkins3.2自动化测试拓扑图4流程示例测试数据从csv或者txt文件里读取，包含入参、出参、预期结果/断言2020年4月19日*E C用户名密码断言123456150****2901123456〃c 口加一“ICf150****290012345&a150****2900"code":"402"用例经过jemter维护经过Jenkins添加项目执行jmx文件Jenkins执行完成后生成测试报告2020年4月19日■ Jenldn*5测试环境2.1硬件配置关键项数量性能要求：期望到位阶段自动化测试服务器1台以上4核4G硬盘60G需求分析2.2软件配置资源名称/类型配置操作系统环境Window7系统测试工具Svn、jemter、Jenkins62020年4月19日文档仅供参考，不当之处，请联系改正。

如何进行自动化接口测试

如何进行自动化接口测试自动化接口测试是软件开发过程中不可或缺的一环。

通过自动化接口测试，我们可以快速有效地验证系统的功能和稳定性，并且能够提高测试的覆盖率和效率。

本文将介绍如何进行自动化接口测试的步骤和常用工具，帮助读者更好地应对接口测试的挑战。

一、需求分析与接口设计在进行自动化接口测试之前，我们首先需要对需求进行分析，并根据需求设计接口。

需求分析可以帮助我们了解接口的功能、输入输出以及异常情况处理等要求。

接口设计则是基于需求分析的基础上，确定接口的参数、返回值以及异常码等具体实现细节。

需要注意的是，良好的需求分析和接口设计是自动化接口测试的重要前提，能够为后续的测试工作提供有效的指导。

二、选择自动化接口测试工具选择适合的自动化接口测试工具是进行自动化接口测试的关键一步。

下面介绍几种常用的自动化接口测试工具供读者参考。

1. PostmanPostman是一款功能强大的API开发和测试工具，支持各种HTTP请求的发送和调试。

通过Postman，我们可以轻松地创建和管理测试用例、发送请求并验证响应结果。

它还提供了丰富的断言和变量处理功能，方便我们进行数据验证和参数化处理。

2. JMeterJMeter是一款开源的性能测试工具，不仅可以进行负载测试，还可以进行接口测试。

通过JMeter，我们可以模拟多个并发用户发送请求，验证系统在高并发情况下的性能和稳定性。

JMeter支持多种协议和数据格式，能够对各种类型的接口进行测试。

3. SeleniumSelenium是一个用于自动化测试Web应用程序的工具，可以实现对浏览器的模拟和控制。

通过Selenium，我们可以编写脚本来模拟用户操作，并验证接口在不同浏览器下的兼容性和正确性。

三、编写自动化接口测试脚本在选择好自动化接口测试工具后，我们需要编写自动化接口测试脚本来实现接口的自动化测试。

根据接口设计的参数和返回值，我们可以编写相应的测试用例和断言条件。

在编写脚本时，需要注意以下几点。

接口自动化测试用例设计方法及用例编写规范

接⼝⾃动化测试⽤例设计⽅法及⽤例编写规范⼀、接⼝⾃动化测试⽤例设计⽅法1.1接⼝参数覆盖接⼝测试通过输⼊使⽤参数组合，获得服务器返回值，并根据预先设定的规则判断是否符合预期值。

在接⼝测试中，根据接⼝的功能不同，需要侧重检测的⽅⾯也不同。

主要从以下⼏个⽅⾯考虑⽤例设计：1) 前提条件有些接⼝需要满⾜前提条件，才可以成功获取数据。

例：常见的需要登录 token2) 参数类型（数值型、字符型、布尔型、枚举型、组合类型） a. 特定接⼝字段对⼊参的参数类型有要求例：商品的价格3) 异常值：null、空字符 a. 必要参数不允许为空例：登录账号/密码4) 边界值 a. 有限定取值范围的字段（取值范围内的最⼤、最⼩、最⼤+1、最⼩-1，范围内取值）例：⽤户可⽤积分5) 默认值 a. ⾮必选参数，未传值时采⽤默认值6) ⾮法值 a. 类型不匹配 b. 超出类型范围 c. 超出操作系统限制 d. 系统关键字7) 参数组合采⽤笛卡尔积的全组合策略。

例：3个参数，每个参数有5种取值，组合起来就有5x5x5=125个测试⽤例，优点是覆盖全⾯，缺点是组合数量巨⼤，⼯作量⼤。

8) 全对偶组合保证每个参数和其他参数都有组合出现，即采⽤尽可能少的组合覆盖尽可能对的参数，覆盖性价⽐很⾼。

例：3个参数，每个参数有5种取值，⼤约只需25个⽤例即可覆盖。

9) 单点失效单个参数使⽤⾮法或异常值，其他值保持正常取值。

10) 多点失效多个参数使⽤⾮法或异常值，其他采⽤正常取值。

11）业务规则、功能需求根据时间情况，结合接⼝参数说明，可能需要设计n条正向⽤例和逆向⽤例。

1.2场景覆盖 a. 从⽤户⾓度进⾏设计的测试覆盖。

主要是模拟⽤户的业务操作，达到对⽤户⾏为的覆盖。

b. 场景测试优先覆盖正常路径，其次是分⽀路径以及异常路径。

c. 测试场景保持独⽴性和原⼦性，每个测试场景完成独⽴的功能，不受其他操作的影响。

⼆、测试断⾔设计⾃动化测试中的测试通过条件，断⾔⽤于判断测试⽤例执⾏结果是否符合预期。

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接口自动化测试方
案
接口自动化测试方案
4月9日
文档编号：（V1.0）
目录
目录
1测试需求及范围 (3)
1.1测试目的 (3)
1.2测试需求 (3)
2测试方法 (4)
3测试工具及框架拓扑图 (4)
3.1测试工具 (4)
3.2自动化测试拓扑图 (4)
4流程示例 (4)
5测试环境 (6)
2.1硬件配置 (6)
2.2软件配置 (6)
6测试思路 (7)
6.1通用测试场景 (7)
6.2逻辑场景 (8)
6.3断言检查 (9)
1测试需求及范围
1.1测试目的
随着公司项目的不断增大，接口的服务随之增多，回归的任务量越来越大，需要对接口进行定时回归测试来保证系统的稳定性。

1.在开发提交新的接口前进行冒烟测试，以保证系统是能够正常开展测试的
2.功能测试完成/bug回归完成后进行回归测试，保证bug 修改完成后没有引入新的问题
1.2测试需求
1、当前提供的接口多为Rest 规范的接口，需要使用JMeter进行自动化接口测试，核对接口入参及返回报文格式、内容的正确性，最终经过Jenkins持续集成生成测试报告。

2、对开发人员的需求
接口文档的规范，如：输入输出模板，输出类型是否全面
2测试方法
根据开发人员提供的接口访问地址、入参格式、请求格式，进行接口请求数据拼接，并查看返回结果及返回报文、响应时间，检查返回Json内容是否符合接口定义规范，是否符合预期的返回结果。

3测试工具及框架拓扑图
3.1测试工具
Jemeter+Jenkins
3.2自动化测试拓扑图
4流程示例
测试数据从csv或者txt文件里读取，包含入参、出参、预期结果/断言
用例经过jemter维护
经过Jenkins添加项目执行jmx文件
Jenkins执行完成后生成测试报告
5测试环境2.1硬件配置
2.2软件配置
6测试思路
首先根据接口设计的技术架构方案，了解清楚被测接口对应的公共入参、入参、出参及返回数据的Json 结构规范，根据测试场景进行测试。

1、理解接口参数，熟悉接口参数的输入要求、输入值范围、必填项等；
2、理解接口输出，熟悉返回json的结构构成、返回值类别、返回值范围、返回data的不同类型等。

3、理解接口的逻辑、接口的业务关联，熟悉技术方案中的接口相互关联、依赖的关系，接口与接口之间的数据传递等。

4、寻找测试点，根据输入(参数名、取值范围)、输出(参数名、返回值范围)、关联关系，进行测试点分析，具体分析方法可参考6.1 通用测试场景、6.2 逻辑测试场景。

6.1通用测试场景
对于接口测试的入参需考虑以下几个方面，设计测试用例时需要考虑交叉的情况：
1、测试参数名称的正确性
1. 参数名缺失，比如参数名错误，导致参数不存在；必填参数
缺失，选填参数缺失；参数名必须匹配大小写时，考虑英文大小写的传参测试；分别考虑参数名称错误的情况，参数名包括特殊字符：如中文，空格，数字，特殊符等；
2、测试参数值的正确性
1. 长度限制，考虑输入参数值是否字数限制；非空判断，是否可为空（不输入，即””），是否为null,是否为空格；输入值是否在正常范围内（如int 类型参数是-32768~32767，输入区域外的数值）；参数传入的类型错误，如要求传入int类型，结果传入String类型；输入参数值个数不正确；必填项参数值，传入为空；参数值传入特殊字符等；参数值模糊匹配查询；
6.2逻辑场景
逻辑场景考虑是对功能测试的补充，对于接口的业务逻辑场景，需要根据需求方案、技术架构中的设计的接口业务逻辑进行用例设计，例如：分页查询接口（分页查询接口涉及数据分页共5页，传入-1 表示查询全部数据），设计场景如下：
1. 传入查询页码为空，提示缺少查询页码参数；传入页码为-1，查询返回全部数据；传入页码为1，查询返回第一页数据；传入页码3，查询返回第三页数据；传入页码为5，查询返回第5页数据；传入页码为6，提示查询无数据；传入页码为0，提示查询。