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  • 接口自动化测试工具

    2018-12-13 20:01:53
    学习接口自动化文档,提供C++接口自动化知识,学习接口自动化文档,提供C++接口自动化知识
  • 说到接口自动化测试工具,想必做web测试的TX们肯定不会陌生,接口自动化测试是产品测试走向成熟之路的必经阶段,因此,现在有很多开源或者商业的工具供大家选择,那么如何选择适合自己或者是自己团队的工具呢?...

    导读

    上一篇已经跟大家讨论了自动化测试的分层理论,这一篇给大家换换胃口。老说理论大家肯定会想睡觉,天天实战大家也会觉得吃不饱。因此,这个系列后边会理论和实践穿插,把鄙人自己肚子的那点东西拿出来,跟大家一块讨论吧,欢迎留言!
    说到接口自动化测试工具,想必做web测试的TX们肯定不会陌生,接口自动化测试是产品测试走向成熟之路的必经阶段,因此,现在有很多开源或者商业的工具供大家选择,那么如何选择适合自己或者是自己团队的工具呢?这一篇咱们就来掰扯掰扯吧。

    适合自己的才是最好的

    经常看到有些文章要评出哪一个接口自动化测试工具是最好用的。首先,我很感激有这些小伙伴能把这些经验总结出来分享给大家,这对正在选工具的TX来说是极好的,可以帮助有需求的小伙伴走出混沌之潭,走向光明之路。但是,对不同的读者来讲,我还是要告诫大家,你走的路虽然是光明之路,但也有可能比较坎坷。为什么这么说呢?不是说这个工具不好,而是说你需要根据你所处的情形去选择工具,而不是茫然的根据工具哪个最潮流、最好用去决断我是不是要去用它。适合自己的才是最好的,下面我会跟大家从两个维度去讨论如何选择自动化测试工具。

    • 工具的门槛级别
      这里指的门槛主要是指编程能力,因为很多工具用例的实现需要小伙伴们具备编程能力。要选择接口自动化测试工具,我们首先应该确认我们现在的能力以及我们的团队能力。下面一块来看一下吧:
    1. 不需要编程经验,纯工具类(此处不含二次开发):Postman、Swagger等。像这两类工具用起来比较简单,可以说是手动的自动化测试工具。Postman不用多说,想必大家会经常去用。Swagger其实主要是用来写接口文档的工具,但是小伙伴可以直接通过接口所在的页面触发,比较方便,适合开发调试接口。总的来说,这类工具主要适用系统端测试人员或者是开发人员做简单的接口积累、校验和调试,上手很快,适合测试团队大都不具备编程能力,刚引入接口测试或者只是作为日常的接口校验。这类工具本身的灵活性不够强,适合单一场景测试,无法通过处理返回结果引入业务场景。比如说我要查看网站的个人信息需要先调用登录接口拿到token,再调用查看个人信息接口并带上token,而且token是每次需要重新获取的,因为有时效性。像类似的场景,使用此类工具就力不从心。
    2. 需要一定的编程经验:Jmeter、Roberframework等。我所说的一定的编程经验实际上是相对于两类职责。对开发自动化测试用例的TX来讲,其实不需要具备高水平的编程能力,只需要有一定的编程基础即可,比如变量的定义、变量类型的转换等等,因为这一部分在编写测试用例的过程当中是常用的。另一类就是指自动化测试架构师,也可以说是自动化测试工具的支持人员,这类职责就需要有较高水平的编程能力,因为涉及到一些通用功能的实现,对于RF来说就是关键字,对于Jmeter可能涉及到一些插件。总体来说,这类工具用的团队比较多,就是因为它们具备较高的灵活性,而且对开发用例的人来说门槛相对也不是很高。因此,追捧的人就比较多。但是,对一些特殊的业务或者产品来讲,它们的灵活度还是达不到团队的要求。比如说一种通信产品中模拟打电话,整个流程需要开启多个终端启动相关的测试设备,并且整个功能需要在不同的终端中按顺序执行不同的命令并查看命令执行的结果。类似这种特殊的需求,如果用RF实现起来可能就没那么简单,但是用贝尔实验室开发的EXPECT脚本就比较方便。
    3. 纯撸代码:此类工具不用多说,需要开发用例的小伙伴具备较高的编程能力,通过集成不同的工具包或者是使用原生工具完成接口自动化测试用例的开发。比如说TestNG、Python+Unittest+Request等等。但是,虽然门槛高,框架的灵活性也相对来讲是最高的,像现在很多大厂以及技术型的公司采用自研工具的比较多,因为他们不缺牛人 😃
    • 根据引入接口自动化测试工具的场景
    1. 初次引入自动化测试:如果是初次引入自动化测试,那么除了要考虑上面提到的工具的门槛级别,还要考虑领导对自动化测试的期望程度,个人能力的发展(毕竟这是你拓宽自己职业领域的好机会)等等。
    2. 公司已有自动化测试工具:此类情形下,适合刚跳槽到公司或者公司别的部门已有自动化工具可用,建议调查当前工具的使用程度及优缺点,在满足当前使用的情况下还是选择已有工具比较好,一是团队人员已熟悉工具,换工具毕竟容易引起“民愤”;二来是团队有一定的基础,效率比较高。当然,如果在使用过程中发现已有工具已经不适合使用,就可以考虑自动化测试工具改进或替换。
    • 扩展性
    1. 引入持续集成的难易度:如果研发团队计划或已经引入持续集成,此时要引入接口自动化测试,就需要考虑你所选的工具是否会比较容易的接入持续集成工具。总的来说,如果自动化测试工具具备命令行的形式执行都不难集成到持续集成工具。另外,除了考虑自动化测试工具的执行方式还要考虑是否能够拿到详实的报告。因为,持续集成的结果主要是给非自动测试的人员看的。比如说持续集成工具Jenkins,如果自动化工具具备Jenkins对应的插件,那自然是极好的,报告的事一般就解决了。
    2. 工具是否适用于其他自动化测试:根据团队对自动化测试发展方向的预设,可以考虑工具是否适合多类自动化测试使用,包括UI自动化测试、单元测试等等。学习一种工具所花的时间肯定要比多种工具所用的时间少,而且在后续与其他平台集成的过程中也比较容易,因此,如果决定要做多种自动化测试可以考虑是否某一种工具可以胜任,比如RF既可以做接口自动化也可以做UI自动化。

    总结

    这一篇没有介绍怎么去使用一套接口自动化测试工具,因为已经有很多前辈同仁分享了,而且分享的肯定比我好 😃,我只是根据我自己的经验跟大家笼统地,定性地讨论怎么去选择一套适合自己的接口自动化测试工具,有什么考虑不周的地方欢迎各位讨论哈。

    展开全文
  • #开源接口自动化测试工具 HttpRunner ##优点 1、只要熟悉http协议,有一定的python基础,就可以很简单上手使用。 2、支持js、yaml等格式,结构清晰。 - test: name: 用户登录(新) #用例名称 request: ...

    #开源接口自动化测试工具 HttpRunner

    ##优点
    1、只要熟悉http协议,有一定的python基础,就可以很简单上手使用。
    2、支持js、yaml等格式,结构清晰。

    -   test:
            name: 用户登录(新)          #用例名称
            request:
                headers:                 #头部信息
                json:
                    loginType: '1'
                    password: $password
                    userName: $name
                method: POST               #请求方法
                params:                    #路径参数
                    _api: login.userLogin
                    _mock: 'false'
                    _stamp: ''
                url: xxxxxxxxxxxxxxxx       #url
            validate: 
            -   eq: [content.success,true]            #断言
            extract:
            -   sessionId: content.content.sessionId    #将接口返回数据提取出来
            -   userId: content.content.userId  
    

    3、测试用例与python完美结合,使代码和数据分离,可复用性和可维护性较高,适应不同的测试环境。

    import requests
    import datetime
    import json
    from time import sleep
    import random
    import os
    from requests_toolbelt import MultipartEncoder
    import sys
    import base64
    
    # reload(sys)
    # sys.setdefaultencoding('utf-8')
    from requests_toolbelt import MultipartEncoder
    
    connfig_headers = {
    
    					'Connection': 'keep-alive',
    					'Pragma': 'no-cache',
    					'Cache-Control': 'no-cache',
    					'Accept': 'application/json, text/json',
    					'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
    					'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
    					'Content-Type': 'application/json;charset=utf-8',
    					'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    					'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
    					'Referer': 'http://xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/login?redirect=/'
    					                  }
    
    #测试环境配置
    # connfig_url = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    # living = "http://xxxxxxxxxxxxx"    #测试  \地址
    # eop = "http://xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    # productId = "308"
    
    #线上环境配置
    connfig_url = "xxxxxxxx"
    living = "http://xxxxxxxxx"    #测试  \地址
    eop = "xxxxxxxxxxx"
    productId = "xxx"
    
    #租户信息http://xxxxxxxxxxx/
    # name = "xxxxxx" 
    # password = "xxxxxx"   #密码
    
    
    name = "xxxx" 
    password = "xxxxxx"   #密码线上
    
    
    #是否需要检测任务运行情况,当任务没运行时,只检查ddl任务
    examine = True
    
    

    4、开源、源码为python,可扩展性强,可根据自己的需求,更改源码、进行二次开发。
    5、断言比较灵活,返回结果清晰。
    6、可以对复杂接口进行请求。
    例如:
    需要统计一些长时间运行任务的运行结果,一些接口测试自动化工具测试比较麻烦,例如jmeter,因为不知道任务什么时候运行完成,只写一个接口很难实现,但是httprunner通过与python接口,可以用python来解决这些复杂的问题,将Python出来过的数据再返还给用例。

    def living_task(sessionId,wsId,flowId):
        i = 1
        a = []
        while i > 0:
            sleep(60)  
            url = "xxxxxx"
            headers = {
                        'Connection': 'keep-alive',
                        'Pragma': 'no-cache',
                        'Cache-Control': 'no-cache',
                        'Accept': 'application/json, text/json',
                        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
                        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
                        'Content-Type': 'application/json;charset=utf-8',
                        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
                        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
                        'Referer': 'xxxxxx',
                        'Cookie': 'xxxxxxxxx
            }
            payload = {'wsId':wsId,'time':"{} 00:00:00".format(today),'flowId':flowId}
            reson = requests.get(url,headers=headers,params=payload)
            reson_dict = json.loads(reson.text)
            running = reson_dict.get("content").get("status").get("running")
            unrun = reson_dict.get("content").get("status").get("unrun")
            if running == 0 and unrun == 0:
                url_failed = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxx'
                headers_1 = {
    
                    'Connection': 'keep-alive',
                    'Pragma': 'no-cache',
                    'Cache-Control': 'no-cache',
                    'Accept': 'application/json, text/json',
                    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
                    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
                    'Content-Type': 'application/json;charset=utf-8',
                    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
                    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
                    'Referer': 'xxxxxxxx',
                    'Cookie': 'xxxxxxx'
                }
                paylad = {'wsId':wsId,'time':"{} 00:00:00".format(today),'flowId':flowId,'pageSize':1000,'instanceStatus':"failed"}
                resons = requests.get(url_failed,headers=headers_1,params=paylad)
                resons_dict = json.loads(resons.text)
                data = resons_dict.get("content").get("data")
                for living in data:
                    task = living.get("taskCode")
                    a.append("{}任务运行失败".format(task))
                return a
    

    ##缺点
    1、开发时间比较短,技术不够成熟,有好多坑需要踩。
    2、版本更新迭代快,有些功能更新版本后却无法使用。
    3、有很多不支持的功能,需要使用python代码实现。

    ##官方快速上手文档
    http://cn.httprunner.org/quickstart/#_3

     

    转:https://blog.csdn.net/shiwei_zsw/article/details/81233240

    展开全文
  • 当你准备给自己所负责的项目搭建接口自动化测试时,面对市面上多种多样的工具或者框架,是否遇到不知该选哪个工具的困惑?本片文章通过对时下使用广泛的接口自动化工具进行对比来介绍自动化工具或者框架选择策略,...

    当你准备给自己所负责的项目搭建接口自动化测试时,面对市面上多种多样的工具或者框架,是否遇到不知该选哪个工具的困惑?本片文章通过对时下使用广泛的接口自动化工具进行对比来介绍自动化工具或者框架选择策略,协助处于困惑中的小伙伴选择适合项目的接口自动化工具。

    在讲工具选择策略前,我们先思考一下这三个问题

    搭建自动化的价值是什么?

    覆盖接口的哪些内容?

    如何降低接口自动化测试维护成本?

    对于以上三个问题,你有自己的答案了么?以下是笔者对以上三个问题的思考。

    搭建自动化的价值

    搭建自动化的目的是覆盖全面且能快速反馈被测应用质量。想像一下对于一个功能复杂的系统,开发在上线前刚刚修复了几个bug,测试问开发影响范围,开发可能会说“不好说,都测试一遍吧”。如果你遇到这样的答案是不是要抓狂,实际项目中这样的情况不仅存在,而且可能还比较频繁。此时如果有个覆盖全面的自动化脚本该多好,让自动化脚本跑起来,茶水间喝杯咖啡回来就知道质量结果了。

    接口覆盖策略

    1. 系统自己使用的接口覆盖测试场景而不是单个接口的response。

    比如一个更新用户个人信息的接口,试想一下如果是手动测试,你会如何做?肯定是在页面上更新某个信息或某几个信息,然后查看对应的数据字段是否更新或者页面是否显示新的内容。你会单独查看接口的response是否和需求文档一致么?大部分情况下都不会。所以在搭建接口自动化测试时建议覆盖测试场景以此保证业务功能是否正确。

    2. 对外提供的接口重点检查接口的response body和response schema。

    有些小伙伴读到这里是否会犯迷糊,第二点似乎和第一点矛盾了呢?实际不矛盾,对于对外的接口,因为接口使用方是第三方,对于第三方在哪些业务场景下如何使用该接口不是接口提供方的测试范畴,故接口提供方只需保证接口返回的内容与格式与之前定义的一致即可。

    3. 只要提供接口的地方就尝试进行覆盖,保证接口测试足够全面。

    降低维护成本策略

    1.管理测试数据,保证测试case独立性。即每一个测试案例需要的测试数据在案例运行前自动准备,案例运行完后自动清理。任何用例的执行不依赖其他用例是否执行成功。

    2.管理配置信息,保证多环境运行无障碍。即当测试环境切换后,能通过环境变量简单快速切换到所测环境,无需任何手动介入,相同的一套测试脚本DEV环境能运行,切换到UAT环境同样能全部正常运行。

    3.已实现的自动化脚本能快速重用。例如一个系统有3个角色,已经完成了“初始化用户为系统任意角色”的测试脚本,假设此时新增了一个功能,此功能只有系统某个角色才能操作,那么在准备测试数据时就可以调用之前的代码快速初始化所需用户。

    4.清晰的代码分层。让新上项目的人也能快速上手开始自动化脚本编写。

    5.默认等待机制,解决数据延迟问题。例如调用一个接口到数据全部落入数据库需要时间,如果没有默认等待机制,调用接口后立刻查询数据库数据可能出现错误假象。对于微服务,这类问题可能更突出。

    6.Retry机制,对于部分不稳定的接口,适当的retry机制可以保证自动化用例成功率。

    7.管理接口reqeust body,接口的request body修改频繁,要尽量引入其他工具协助更好的维护接口的request body,否则接口body的任何修改可能都会引起自动化的大面积修改。

    8.集成到CICD平台,定时运行持续优化。

    9.详细的日志打印,流水线上清晰知道错误原因。

    10.测试工具是否支持脚本语言,是否有完善的帮助文档,github上start数量,是否还在持续维护。

    在思考和回答了上面的问题后我们再来看目前市面上使用较广泛的能实现接口自动化的工具或者语言。

    接口测试工具对比

    Postman/SoapUI/Jmeter:

    这三个工具放在一起的原因是都属于配置类工具,简单易上手,利用该工具可以很快调通一个接口,后续再学习一下如何配置测试集、如何进行断言、如何配置全局变量等,基本就可以实现接口的半自动化了。但如果要搭建覆盖全面且较低维护成本的接口自动化脚本,有太多理由否定采用postman或者soapUI。比如:无法连接数据库准备测试数据,即无法实施“降低维护成本”中第一条策略,一旦测试环境中测试数据遭破坏,case就会运行失败。再比如接口的request body都是写死在用例里面,即无法实施“降低维护成本”的第七条策略,开发修改任何一个接口,都可能需要修改多个测试用例的reqeust body。

    Groovy+Rest-Assured

    Rest-assured是一款测试REST api的自动化测试工具,除支持接口调用外,还提供了接口校验、日志打印、错误显示等功能,非常适合接口自动化脚本。Rest-assured配合脚本语言groovy前面提到的10点降低维护成本策略都能实施。例如利用脚本语言groovy可以方便连接数据库准备测试数据,可以用csv文件管理测试数据,yaml文件管理配置信息,轻松对接口返回的json格式或者xml格式数据进行解析处理等等。

    Java+Httpclient

    Httpclient是apache common下的一个子项目,引入该jar包即可完成接口调用,相比与rest-assured这类专门的接口测试工具,httpClient不提供接口response校验、接口request、response打印、错误信息显示等功能,这些都需要自己单独写代码实现。

    Python+Request

    Request是python下的一个包,引入该包后即可完成接口调用,和httpclient一样该包仅仅完成接口调用,如果需要接口response的校验、日志打印等都需要自己单独写代码实现。相比与java+httpClient组合,这个组合使用了脚本语言python,就实现接口测试而言,学习python的成本要远低于学习java的成本。相比groovy+rest-assured组合,python语言官网没有提供配套的BDD一类的框架,所以选用该组合还需要配合其他测试框架一起服用才行。

    Python+Pyresttest

    Pyresttest是一款rest api测试工具,和groovy+rest-assured的组合很像,都选用脚本语言作为编程语言,选用专门的接口测试框架调用接口。Pyresttest在github上的start是900+,rest-asssured在github上的star是4000+,要相信群众的眼睛是雪亮的,所以一定要选择,那肯定还是选择groovy+rest-assured组合。当然如果你一定要用python语言,那可以深入研究下pyresttest是否可实施前面“降低维护成本”的十个策略,如果可以,那选它也是ok的。

    结束语

    对比上述工具旨在告诉大家在选择工具或者框架时,首先需要明确你的项目需要完成怎样的自动化,然后再查看市面上的工具,看看这些工具以及支持的语言是否满足你的需求,只要有了明确的目标,选择就不再困难。比如要搭建覆盖全面且较低维护成本的接口自动化,选择工具时首先需要考虑是否能轻松获取到接口response body和校验response schema,另外还需考虑能否实施“降低维护成本”中提到的10个策略,如果都能实施,那就用它了。

    如果对如何使用rest-assured+groovy编写接口自动化脚本感兴趣的小伙伴可以订阅gitchat上“接口自动化实战” 专栏约。https://gitbook.cn/gitchat/column/5dbbe297e29af65d1d01b8fc

    展开全文
  • 这是一个自动生成接口测试测试用例的项目, 您可以通过如下方式使用他run in python3 当你git clone 该项目后,可以通过如下命令配置你的环境 如果你习惯使用venv环境, 那么你可以进行如下操作>>> cd ...

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    1ca22a30505f17ceb9b3474ae0b74ba1.png


    这是一个自动生成接口测试测试用例的项目, 您可以通过如下方式使用他
    run in python3 当你git clone 该项目后,可以通过如下命令配置你的环境 如果你习惯使用venv环境, 那么你可以进行如下操作
    >>> cd doraemon
    >>> . venv/bin/activate
    >>> pip3 install -r requirements.txt
    测试用例的编写
    在根路径下找到cases路径
    在cases路径下, 新增 .json 尾缀的文件
    如果是单个文件单个case, 可参考如下示例: test_history_day.json
    {
      "test_get_history_days": {
        "url": "http://api.juheapi.com/japi/toh",
        "params": "v=&month=&day=&key=1d39d53a70ebed87d5cabbc8b73b96e2",
        "method": "get",
        "desc": "测试历史上的今天接口, get请求",
        "assert": {
          "result": ["len", 0],
          "error_code": 10005
        }
      }
    }
    用字典包含字典的结构进行保存
    在上面的示例中, {key: {...}},
    文件名表示生成测试用例中的class的命名(以test开头,下划线分割多个单词)
    key表示测试方法名, 如果需要case有序执行, 可以将示例中: test_get_history_days 修改为test_1_get_history_days


    key对应的字典, 是这条case中所有的需要用到的参数, 目前支持结构体如下

    keyvalueSample
    ResponseType验证返回结构体类型{"ResponseType": ["type", "dict"]}(支持字段类型验证)
    url对应接口地址http://api.juheapi.com/japi/toh
    method请求方法get
    desc测试报告对应的用例描述信息测试历史上的今天接口, get请求
    assert测试断言数据{"result": ["len", 0], "error_code": 10005}
    paramsget方法需要传递的数据v=&month=&day=&key=1d39d53a70ebed87d5cabbc8b73b96e2
    datapost提交表单数据{"pno":1,"ps":30,"dtype":"json","key":"4beb9d77d2b95ce9bec6d8363ee5a620"}
    jsonpost提交json数据{"pno":1,"ps":30,"dtype":"json","key":"4beb9d77d2b95ce9bec6d8363ee5a620"}
    schema需要断言返回数据的结构体验证TODO
    headers请求头信息{"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML,like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}
    cookies需要自定义cookies信息字典类型的key value 键值对


    run.py
    当你编写完成测试用例后, 可以通过以下命令运行测试
    python3 run.py
    >>> Testing ...
    run.py是一个可以接受外部传参的文件, 当你需要自定义测试用例路径/ 测试报告生成路径 / 测试用例的Pattern时, 可以先通过 python3 run.py --help 来查看对应的入参后按需修改
    ?  doraemon [master] ? python3 run.py --help
    Usage: run.py [OPTIONS]
    Options:
      --cases TEXT    case file path
      --pattern TEXT  get cases file pattern
      --report TEXT   generator report in path
      --help          Show this message and exit.
    默认参数配置如下
    @click.option('--cases', default='src/testcases/', help="case file path")
    @click.option('--pattern', default='*.py', help="get cases file pattern")
    @click.option('--report', default='src/report/', help="generator report in path")【文章来源】

    https://github.com/TesterlifeRaymond/doraemon

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  • soapui 自动化测试工具,目前市场上测试接口的最好的工具,本工具非标准版
  • Wisdom RESTClient https://github.com/Wisdom-Projects/rest-client
  • 这是一个自动生成接口测试测试用例的项目, 您可以通过如下方式使用他run in python3 当你git clone 该项目后,可以通过如下命令配置你的环境 如果你习惯使用venv环境, 那么你可以进行如下操作>>> cd ...
  • 2、 Monkey工具,Monkey是Android中的一个命令行工具,可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等),实现对正在开发的应用程序进行压力测试。Mon...
  • 这是一个自动生成接口测试测试用例的项目, 您可以通过如下方式使用他 run in python3 当你git clone 该项目后,可以通过如下命令配置你的环境 如果你习惯使用venv环境, 那么你可以进行如下操作 cd doraemon . venv...
  • 接口工具测试过程: 1.接口工具调用被测系统的接口中传参(user=“lihong”) 2.系统接口根据 传参(user=“lihong”)向正式数据库中查询数据 3.将查询结果组装成一定格式的数据,并返回给被调用者 4.通过工具的断言...
  • 1 Postman接口测试概述 2 1.1 接口测试 2 1.2 Postman主要特征 2 2 主界面功能解析 2 2.1 左侧菜单 3 2.2 顶部菜单 4 2.3 右侧菜单 7 3 Postman发送请求 8 3.1 GET请求 8 3.2 POST请求 8 4 添加断言 11 4.1 常用断言...
  • 接口自动化复用性强,易维护,他的产出效率要远远高于UI自动化,想想如果你的公司有成百上千的接口,每次上线都要回归,是否是一件很恐怖的事,这时我们就会针对自己的公司内部情况写一个轻量级自动化工具来完成接口...
  • 个人觉得这个工具比任何自动化测试框架都好使,使用关键字和数据双驱动,不需要写一行代码,无需维护脚本,只需要维护用例数据。Web元素只需要在Chrome中复制xPath即可,定位非常高效。 工具安全无木马,目的只为...
  • runner=HtmlTestRunner.HTMLTestRunner(report_title=u'接口自动化测试报告') ,为了解决这个问题 我们可以修改源码: 找到result.py文件,第408行,给open函数指定encoding='utf-8'参数就可以了 2、当我们要...
  • 互联网服务端接口自动化是各个公司都需要一部分业务,如何快速高效地完成接口测试呢? 以帮助大家实现高效的接口测试为出发点,本文包含了我在互联网接口测试领域的一些方法和心得,希望大家一起讨论和分享,内容...
  • 一个开源的http接口自动化测试工具 系统的接口大部分是http接口,传递的参数和返回的数据都是json字符串,因此写了这个框架,还是挺好用的,详细内容清参考附件: 转载于:...
  • 1、接口测试的流程: 获取接口信息: 用接口文档(找开发要)和抓包工具来获取接口的基本调用方式和返回 接口测试用例设计 根据获取到的接口信息,按照接口测试的用例设计方法,设计参数和预期返回结果 ...
  • YAPI接口自动化测试工具---使用记录

    千次阅读 2020-03-19 17:03:12
    YApi变量参数设置有两种方式: 1.使用YApi自带的高级参数设置功能,如下图所示:
  • 一个是接口的自动化生成,可以根据接口数据自动生成文档信息,还有一个便是本文分享的重点,接口自动化测试! 传统的接口测试往往是接口一个个运行,观察返回数据是否显示正确,然后再用这个接口的出参手动的填入...
  • JApiTest接口自动化测试工具,是开源工具,不受限制,测试开发人员可以根据自已公司的需求进行改造使用。比Postman更加实用更加灵活。 对于不懂代码的测试人员来说,真的很好用,很有效率,使用也很简单。 在...
  • Postman官网1.前置知识作为一个网站开发人员,无论你是负责前端还是后端,都会涉及到接口API检测,一般我们...而今天介绍的工具Postman,可以帮助我们轻松的实现API接口自动化测试,最重要的是它是免费的!Postma...
  • 2、API之间存在数据关联,比如后面接口的请求参数会绑定前面接口的返回结果等; 3、支持对返回结果进行校验; 4、支持对数据进行处理,比如在测试登录接口时对密码进行加密等; 5、支持高级的代码用例,可以用代码来...
  • 工具: DOClever (http://doclever.cn) Github: https://github.com/sx1989827/DOClever  码云: https://git.oschina.net/sx1989827/SBDoc  文档: http://doclever.cn/help/help.html QQ 群:...
  • 解决http接口测试中常见的问题,涵盖json,XML两种数据格式,get,post,raw(请求为字符串形式)请求方式。package com.utils.api; import java.io.StringReader; import java.io.StringWriter; import java.util....

空空如也

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