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。

同时，我也准备了一份软件测试视频教程（含接口、自动化、性能等），需要的可以直接在下方观看，或者直接关注VX公众号：互联网杂货铺，免费领取

软件测试视频教程观看处：

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-8
from flask import Flask, request, session, jsonifyUSERNAME = 'admin'
PASSWORD = '123456'app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'pithy'@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():error = Noneif request.method == 'POST':if request.form['username'] != USERNAME:error = 'Invalid username'elif request.form['password'] != PASSWORD:error = 'Invalid password'else:session['logged_in'] = Truereturn 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 unittestclass TestLogin(unittest.TestCase):@classmethoddef 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'] == 200assert 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).cookiessession = response_cookies.get('session')assert sessioninfo_cookies = {'session': session}response = requests.get(self.info_url, cookies=info_cookies).json()assert response['code'] == 200assert 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 urljoinclass DemoApi(object):def __init__(self, base_url):self.base_url = base_urldef 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).cookiesdef info(self, cookies):"""详情接口"""url = urljoin(self.base_url, 'info')return requests.get(url, cookies=cookies).json()class TestLogin(unittest.TestCase):@classmethoddef 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'] == 200assert 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'] == 200assert 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 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 responsedef 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):@classmethoddef 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'] == 200assert 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'] == 200assert 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/login3、请求方法
post4、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

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. 非HTTP协议接口
2. 测试用例编写
3. 配置文件管理
4. 测试数据管理
5. 工具类编写
6. 测试报告生成
7. 持续集成等等

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：

• 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

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__.py4 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。

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