一文9个步骤从0到1实现基于python的接口自动化测试【附代码】（建议收藏）-编程阁

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

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。

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。

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-8from 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复制代码

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
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 |
| :————: | :——-: | :——: |
| username | String | 登录名称 |
| password | String | 登录密码 |
响应信息
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 |
| :————: | :——-: | :——: |
| code | Integer | 结果code |
| msg | String | 结果信息 |

详情接口

请求url
/info
请求方法
get
请求 cookies
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 |
| :————: | :——-: | :——: |
| session | String | session |
响应信息
| 参数名称 | 参数类型 | 参数说明 |
| :————: | :——-: | :——: |
| code | Integer | 结果code |
| msg | String | 结果信息 |
| data | String | 数据信息 |

五、编写接口测试

测试思路

使用 requests [ http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html ] 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-8import requestsimport unittestclass 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-8import requestsimport unittesttry: from urlparse import urljoinexcept ImportError: from urllib.parse import urljoinclass 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-8import unittestfrom pprint import pprintfrom requests.sessions import Sessiontry: from urlparse import urljoinexcept ImportError: from urllib.parse import urljoinclass 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 responseclass 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：

获取装饰器参数
获取函数/方法参数
把装饰器和函数定义的参数合并
拼接 url
处理 requests session，有则使用，无则新生成一个
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。

源代码查看地址：https://github.com/yuyu1987/pithy-test/blob/master/pithy/api.py

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？

[x] 非HTTP协议接口
[x] 测试用例编写
[x] 配置文件管理
[x] 测试数据管理
[x] 工具类编写
[x] 测试报告生成
[x] 持续集成
[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。

项目地址：https://github.com/yuyu1987/pithy-test
帮助文档：http://pithy-test.readthedocs.io/

目前实现的功能如下：

一键生成测试项目
http client封装
thrift接口封装
简化配置文件使用
优化JSON、日期等工具使用

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').jsonprint response.b.c # 通过点号取值,结果为[1, 2, 3, 4]print response('$.a') # 通过object path取值,结果为1for i in response('$..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KEYfrom 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：1print result.b.a # 结果：[1, 2, 3, 4]# 2、操作字典的KEYdict_data = {'a': 1, 'b': {'a': [1, 2, 3, 4]}} result = JSONProcessor(dict_data)print result.a # 1print 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)