一、简介
本文从一个简单的登录接口测试入手，一步步调整优化接口调用姿势，然后简单讨论了一下接口测试框架的要点，最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy。期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解。
二、引言
1、为什么要做接口自动化测试？
在当前互联网产品迭代频繁的背景下，回归测试的时间越来越少，很难在每个迭代都对所有功能做完整回归。但接口自动化测试因其实现简单、维护成本低，容易提高覆盖率等特点，越来越受重视。
2、为什么要自己写框架呢？
使用requets + unittest很容易实现接口自动化测试，而且requests的api已经非常人性化，非常简单，但通过封装以后（特别是针对公司内特定接口），再加上对一些常用工具的封装，可以进一步提高业务脚本编写效率。
三、环境准备
确保本机已安装python2.7以上版本，然后安装如下库：
pip install flask
pip install requests
后面我们会使用flask写一个用来测试的接口，使用requests去测试。
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四、测试接口准备
下面使用flask实现两个http接口，一个登录，另外一个查询详情，但需要登录后才可以，新建一个demo.py文件（注意，不要使用windows记事本），把下面代码copy进去，然后保存、关闭。
接口代码
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
from flask import Flask, request, session, jsonify
USERNAME = 'admin'
PASSWORD = '123456'
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'pithy'
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
error = None
if request.method == 'POST':
if request.form['username'] != USERNAME:
error = 'Invalid username'
elif request.form['password'] != PASSWORD:
error = 'Invalid password'
else:
session['logged_in'] = True
return jsonify({'code': 200, 'msg': 'success'})
return jsonify({'code': 401, 'msg': error}), 401
@app.route('/info', methods=['get'])
def info():
if not session.get('logged_in'):
return jsonify({'code': 401, 'msg': 'please login !!'})
return jsonify({'code': 200, 'msg': 'success', 'data': 'info'})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
最后执行如下命令：
python demo.py
响应如下：
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
* Restarting with stat
大家可以看到服务已经起来了。
接口信息
登录接口
-请求url
/login
-请求方法
post
-请求参数
-响应信息
详情接口
-请求url
/info
-请求方法
get
-请求cookies
-响应信息
五、编写接口测试
测试思路
使用requests [使用链接] 库模拟发送HTTP请求。
使用python标准库里unittest写测试case。
脚本实现
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
import requests
import unittest
class TestLogin(unittest.TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls):
cls.login_url = 'http://127.0.0.1:5000/login'
cls.info_url = 'http://127.0.0.1:5000/info'
cls.username = 'admin'
cls.password = '123456'
def test_login(self):
"""
测试登录
"""
data = {
'username': self.username,
'password': self.password
}
response = requests.post(self.login_url, data=data).json()
assert response['code'] == 200
assert response['msg'] == 'success'
def test_info(self):
"""
测试info接口
"""
data = {
'username': self.username,
'password': self.password
}
response_cookies = requests.post(self.login_url, data=data).cookies
session = response_cookies.get('session')
assert session
info_cookies = {
'session': session
}
response = requests.get(self.info_url, cookies=info_cookies).json()
assert response['code'] == 200
assert response['msg'] == 'success'
assert response['data'] == 'info'
六、优化
封装接口调用
写完这个测试登录脚本，你或许会发现，在整个项目的测试过程，登录可能不止用到一次，如果每次都这么写，会不会太冗余了？ 对，确实太冗余了，下面做一下简单的封装，把登录接口的调用封装到一个方法里，把调用参数暴漏出来，示例脚本如下：
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
import requests
import unittest
try:
from urlparse import urljoin
except ImportError:
from urllib.parse import urljoin
class DemoApi(object):
def __init__(self, base_url):
self.base_url = base_url
def login(self, username, password):
"""
登录接口
:param username: 用户名
:param password: 密码
"""
url = urljoin(self.base_url, 'login')
data = {
'username': username,
'password': password
}
return requests.post(url, data=data).json()
def get_cookies(self, username, password):
"""
获取登录cookies
"""
url = urljoin(self.base_url, 'login')
data = {
'username': username,
'password': password
}
return requests.post(url, data=data).cookies
def info(self, cookies):
"""
详情接口
"""
url = urljoin(self.base_url, 'info')
return requests.get(url, cookies=cookies).json()
class TestLogin(unittest.TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls):
cls.base_url = 'http://127.0.0.1:5000'
cls.username = 'admin'
cls.password = '123456'
cls.app = DemoApi(cls.base_url)
def test_login(self):
"""
测试登录
"""
response = self.app.login(self.username, self.password)
assert response['code'] == 200
assert response['msg'] == 'success'
def test_info(self):
"""
测试获取详情信息
"""
cookies = self.app.get_cookies(self.username, self.password)
response = self.app.info(cookies)
assert response['code'] == 200
assert response['msg'] == 'success'
assert response['data'] == 'info'
OK，在这一个版本中，我们不但在把登录接口的调用封装成了一个实例方法，实现了复用，而且还把host（self.base_url）提取了出来，但问题又来了，登录之后，登录接口的http响应会把session以 cookie的形式set到客户端，之后的接口都会使用此session去请求，还有，就是在接口调用过程中，希望可以把日志打印出来，以便调试或者出错时查看。
好吧，我们再来改一版。
保持cookies&增加log信息
使用requests库里的同一个Session对象(它也会在同一个Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie)，即可解决上面的问题，示例代码如下：
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
import unittest
from pprint import pprint
from requests.sessions import Session
try:
from urlparse import urljoin
except ImportError:
from urllib.parse import urljoin
class DemoApi(object):
def __init__(self, base_url):
self.base_url = base_url
# 创建session实例
self.session = Session()
def login(self, username, password):
"""
登录接口
:param username: 用户名
:param password: 密码
"""
url = urljoin(self.base_url, 'login')
data = {
'username': username,
'password': password
}
response = self.session.post(url, data=data).json()
print('\n*****************************************')
print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)
print(u'\n2、请求头信息:')
pprint(self.session.headers)
print(u'\n3、请求参数:')
pprint(data)
print(u'\n4、响应:')
pprint(response)
return response
def info(self):
"""
详情接口
"""
url = urljoin(self.base_url, 'info')
response = self.session.get(url).json()
print('\n*****************************************')
print(u'\n1、请求url: \n%s' % url)
print(u'\n2、请求头信息:')
pprint(self.session.headers)
print(u'\n3、请求cookies:')
pprint(dict(self.session.cookies))
print(u'\n4、响应:')
pprint(response)
return response
class TestLogin(unittest.TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls):
cls.base_url = 'http://127.0.0.1:5000'
cls.username = 'admin'
cls.password = '123456'
cls.app = DemoApi(cls.base_url)
def test_login(self):
"""
测试登录
"""
response = self.app.login(self.username, self.password)
assert response['code'] == 200
assert response['msg'] == 'success'
def test_info(self):
"""
测试获取详情信息
"""
self.app.login(self.username, self.password)
response = self.app.info()
assert response['code'] == 200
assert response['msg'] == 'success'
assert response['data'] == 'info'
大功告成，我们把多个相关接口调用封装到一个类中，使用同一个requests Session实例来保持cookies，并且在调用过程中打印出了日志，我们所有目标都实现了，但再看下脚本，又会感觉不太舒服，在每个方法里，都要写一遍print 1、2、3… 要拼url、还要很多细节等等，但其实我们真正需要做的只是拼出关键的参数（url参数、body参数或者传入headers信息），可不可以只需定义必须的信息，然后把其它共性的东西都封装起来呢，统一放到一个地方去管理？
封装重复操作
来，我们再整理一下我们的需求:
首先，不想去重复做拼接url的操作。
然后，不想每次都去手工打印日志。
不想和requests session打交道。
只想定义好参数就直接调用。
我们先看一下实现后，脚本可能是什么样:
class DemoApi(object):
def __init__(self, base_url):
self.base_url = base_url
@request(url='login', method='post')
def login(self, username, password):
"""
登录接口
"""
data = {
'username': username,
'password': password
}
return {'data': data}
@request(url='info', method='get')
def info(self):
"""
详情接口
"""
pass
调用登录接口的日志：
******************************************************
1、接口描述
登录接口
2、请求url
http://127.0.0.1:5000/login
3、请求方法
post
4、请求headers
{
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Connection": "keep-alive",
"User-Agent": "python-requests/2.7.0 CPython/2.7.10 Darwin/16.4.0"
}
5、body参数
{
"password": "123456",
"username": "admin"
}
6、响应结果
{
"code": 200,
"msg": "success"
}
在这里，我们使用python的装饰器功能，把公共特性封装到装饰器中去实现。现在感觉好多了，没什么多余的东西了，我们可以专注于关键参数的构造，剩下的就是如何去实现这个装饰器了，我们先理一下思路：
1、获取装饰器参数
2、获取函数/方法参数
3、把装饰器和函数定义的参数合并
4、拼接url
5、处理requests session，有则使用，无则新生成一个
6、组装所有参数，发送http请求并打印日志
因篇幅限制，源码不再列出，有兴趣的同学可以查看已经实现的源代码。
七、扩展
http接口请求的姿势我们定义好了，我们还可以做些什么呢？
1、[x] 非HTTP协议接口
2、[x] 测试用例编写
3、[x] 配置文件管理
4、[x] 测试数据管理
5、[x] 工具类编写
6、[x] 测试报告生成
7、[x] 持续集成
8、[x] 等等等等
需要做的还是挺多的，要做什么不要做什么，或者先做哪个，我觉得可以根据以下几点去判断：
是否有利于提高团队生产效率？
是否有利于提高测试质量？
有没有现成的轮子可以用？
下面就几项主要的点进行一下说明，限于篇幅，不再展开了。
测试报告
这个应该是大家最关心的了，毕竟这是测试工作的产出；
目前python的主流单元测试框均有report插件，因此不建议自己再编写，除非有特殊需求的。
pytest：推荐使用pytest-html和allure pytest。
unittest：推荐使用HTMLTestRunner。
持续集成
持续集成推荐使用Jenkins，运行环境、定时任务、触发运行、邮件发送等一系列功能均可以在Jenkins上实现。
测试用例编写
推荐遵守如下规则：
原子性：每个用例保持独立，彼此不耦合，以降低干扰。
专一性：一个用例应该专注于验证一件事情，而不是做很多事情，一个测试点不要重复验证。
稳定性：绝大多数用例应该是非常稳定的，也就是说不会经常因为除环境以外的因素挂掉，因为如果在一个测试项目中有很多不稳定的用例的话，测试结果就不能很好的反应项目质量。
分类清晰：有相关性的用例应写到一个模块或一个测试类里，这样做即方便维护，又提高了报告的可读性。
测试工具类
这个可以根据项目情况去做，力求简化一些类库的使用，数据库访问、日期时间、序列化与反序列化等数据处理，或者封装一些常用操作，如随机生成订单号等等，以提高脚本编写效率。
测试数据管理
常见的方式有写在代码里、写在配置文件里(xml、yaml、json、.py、excel等)、写在数据库里等，该处没有什么好推荐的，建议根据个人喜好，怎么方便怎么来就可以。
八、pithy测试框架介绍
pithy意为简洁有力的，意在简化自动化接口测试，提高测试效率。
目前实现的功能如下：
1、一键生成测试项目
2、http client封装
3、thrift接口封装
4、简化配置文件使用
5、优化JSON、日期等工具使用
编写测试用例推荐使用pytest，pytest提供了很多测试工具以及插件，可以满足大部分测试需求。
安装
pip install pithy-test
pip install pytest
使用
一键生成测试项目
>>> pithy-cli init
请选择项目类型,输入api或者app: api
请输入项目名称,如pithy-api-test: pithy-api-test
开始创建pithy-api-test项目
开始渲染...
生成 api/.gitignore [√]
生成 api/apis/__init__.py [√]
生成 api/apis/pithy_api.py [√]
生成 api/cfg.yaml [√]
生成 api/db/__init__.py [√]
生成 api/db/pithy_db.py [√]
生成 api/README.MD [√]
生成 api/requirements.txt [√]
生成 api/test_suites/__init__.py [√]
生成 api/test_suites/test_login.py [√]
生成 api/utils/__init__.py [√]
生成成功,请使用编辑器打开该项目
生成项目树：
>>> tree pithy-api-test
pithy-api-test
├── README.MD
├── apis
│ ├── __init__.py
│ └── pithy_api.py
├── cfg.yaml
├── db
│ ├── __init__.py
│ └── pithy_db.py
├── requirements.txt
├── test_suites
│ ├── __init__.py
│ └── test_login.py
└── utils
└── __init__.py
4 directories, 10 files
调用HTTP登录接口示例
from pithy import request
@request(url='http://httpbin.org/post', method='post')
def post(self, key1='value1'):
"""
post method
"""
data = {
'key1': key1
}
return dict(data=data)
# 使用
response = post('test').to_json() # 解析json字符,输出为字典
response = post('test').json # 解析json字符,输出为字典
response = post('test').to_content() # 输出为字符串
response = post('test').content # 输出为字符串
response = post('test').get_cookie() # 输出cookie对象
response = post('test').cookie # 输出cookie对象
# 结果取值, 假设此处response = {'a': 1, 'b': { 'c': [1, 2, 3, 4]}}
response = post('13111111111', '123abc').json
print response.b.c # 通过点号取值,结果为[1, 2, 3, 4]
print response('$.a') # 通过object path取值,结果为1
for i in response('$..c[@>3]'): # 通过object path取值,结果为选中c字典里大于3的元素
print i
优化JSON、字典使用
# 1、操作JSON的KEY
from pithy import JSONProcessor
dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}
json_data = json.dumps(dict_data)
result = JSONProcessor(json_data)
print result.a # 结果：1
print result.b.a # 结果：[1, 2, 3, 4]
# 2、操作字典的KEY
dict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}}
result = JSONProcessor(dict_data)
print result.a # 1
print result.b.a # [1, 2, 3, 4]
# 3、object path取值
raw_dict = {
'key1':{
'key2':{
'key3': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
}
}
}
jp = JSONProcessor(raw_dict)
for i in jp('$..key3[@>3]'):
print i
# 4、其它用法
dict_1 = {'a': 'a'}
json_1 = '{"b": "b"}'
jp = JSONProcessor(dict_1, json_1, c='c')
print(jp)
九、总结
在本文中，我们以提高脚本开发效率为前提，一步一步打造了一个简易的测试框架，但因水平所限，并未涉及测试数据初始化清理、测试中如何MOCK等话题，前路依然任重而道远，希望给大家一个启发，不足之处还望多多指点，非常感谢。
