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基于Python和Requests的接口自动化框架实现

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简介:
本项目致力于构建一个基于Python及Requests库的高效接口自动化测试框架,旨在简化API测试流程,提高开发效率与代码质量。 为什么要做接口自动化框架?主要有以下几个原因: 1. 业务与配置的分离:这样可以更好地管理不同环境下的各种设置。 2. 数据与程序的分离:确保数据的变化不会影响到程序本身,提高系统的灵活性和稳定性。 3. 日志功能实现无人值守:通过记录详细的日志信息,便于追踪问题并支持自动化操作,减少人工干预的需求。 4. 自动发送测试报告:有助于快速反馈测试结果给相关人员,并且可以节省大量手动处理的时间。 此外,对于不懂编程的测试人员来说也可以进行正常的接口测试。通常情况下,一个完整的接口测试流程包括以下几个步骤: - 确定使用哪些工具来进行接口测试; - 配置所需的接口参数; - 执行实际的测试操作; - 检查并评估得到的结果是否符合预期标准; - 生成详细的测试报告。 常用的工具有Python和requests库,而具体的测试用例则可以存储在Excel表格中。以下是一个典型的自动化框架结构: 1. action包:包含用于执行特定任务的关键字函数。 2. config包:存放各种配置文件以适应不同的环境需求。 3. TestData目录:保存所有的测试数据(例如通过excel表形式组织)。 4. Log包:记录所有重要信息的日志,便于后续分析和问题排查。 5. utils包:提供一系列辅助性的公共类或方法来简化代码编写过程。

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客服
客服
  • PythonRequests
    优质
    本项目致力于构建一个基于Python及Requests库的高效接口自动化测试框架,旨在简化API测试流程,提高开发效率与代码质量。 为什么要做接口自动化框架?主要有以下几个原因: 1. 业务与配置的分离:这样可以更好地管理不同环境下的各种设置。 2. 数据与程序的分离:确保数据的变化不会影响到程序本身,提高系统的灵活性和稳定性。 3. 日志功能实现无人值守:通过记录详细的日志信息,便于追踪问题并支持自动化操作,减少人工干预的需求。 4. 自动发送测试报告:有助于快速反馈测试结果给相关人员,并且可以节省大量手动处理的时间。 此外,对于不懂编程的测试人员来说也可以进行正常的接口测试。通常情况下,一个完整的接口测试流程包括以下几个步骤: - 确定使用哪些工具来进行接口测试; - 配置所需的接口参数; - 执行实际的测试操作; - 检查并评估得到的结果是否符合预期标准; - 生成详细的测试报告。 常用的工具有Python和requests库,而具体的测试用例则可以存储在Excel表格中。以下是一个典型的自动化框架结构: 1. action包:包含用于执行特定任务的关键字函数。 2. config包:存放各种配置文件以适应不同的环境需求。 3. TestData目录:保存所有的测试数据(例如通过excel表形式组织)。 4. Log包:记录所有重要信息的日志,便于后续分析和问题排查。 5. utils包:提供一系列辅助性的公共类或方法来简化代码编写过程。
  • Python结合RequestsPytest(5)
    优质
    本篇文章详细介绍了如何利用Python语言结合Requests库进行HTTP请求操作,并通过pytest实现测试用例的编写与执行,构建高效、可靠的接口自动化测试框架。 1. 接口自动化统一请求封装 2. 接口自动化接口关联封装 2.1 使用yaml配置文件来处理接口关联 3. 接口自动化多个基础路径封装 3.1 在confitest.yaml中定义基础路径 该内容是关于使用Python、requests库和pytest框架进行接口自动化的第五部分笔记。
  • Python结合RequestsPytest(8)
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    本文介绍了如何利用Python语言结合Requests库与Pytest测试框架来构建高效的接口自动化测试框架。通过示例代码讲解了从项目初始化、接口请求设计到自动化测试案例编写等关键步骤,旨在帮助开发者更有效地进行API测试和维护工作。适合有一定编程基础并希望提高接口测试效率的技术人员阅读。 接口自动化测试框架封装之数据类型处理以及DDT数据驱动封装 使用Python、requests库、pytest插件及allure工具进行接口自动化测试的过程中,涉及到的数据类型处理与DDT(Data-Driven Testing)的实现是关键环节。 一、数据类型处理 在模板或配置文件中存在类似“${read_extract_data(tag_id)}”这样的占位符时,需要将其替换为具体的值。例如,“${read_extract_data(tag_id)}”被替换成110。 二、DDT数据驱动封装 利用Excel、CSV以及YAML等格式来存储测试用例的数据是常见的做法。 使用Excel或CSV的缺点包括: 1. 数据类型难以处理; 2. 调用函数不太方便; 采用YAML结合DDT,可以有效解决这些问题。通过这种方式,我们可以更灵活地管理不同类型的测试数据,并且能够轻松调用各种预定义函数。 参考笔记:这篇文档详细介绍了如何使用Python、requests库以及pytest插件进行接口自动化测试时的数据类型处理和DDT封装方法。
  • PythonRequests测试
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    本简介介绍如何利用Python语言及其Requests库进行高效、自动化的API接口测试,涵盖测试脚本编写与执行流程。 在软件开发过程中,接口测试是一个至关重要的环节。自动化接口测试通过编写特定的脚本和使用相应的工具来实现对API功能与性能的全面检测、数据验证及结果分析。基于Python语言中的requests库是目前最流行的HTTP操作库之一,在进行自动化接口测试时被广泛采用。 利用Python的requests库,我们可以轻松构建各种类型的HTTP请求(如GET、POST等),并接收返回的数据信息以供进一步处理。此外,通过这个工具还可以实现对API的功能和性能进行全面且高效的自动检测。由于该库提供的简洁易用API能够简化网络通信操作,并将请求与响应封装成易于访问的对象形式,因此它在自动化接口测试中表现出色。 综上所述,采用requests+Python组合进行的自动化接口测试是一种成熟而有效的方案。这种做法不仅可以显著提高接口测试的速度和准确性,还能减少人工审核时可能出现的人为错误或偏差问题,从而更好地确保软件产品的质量并满足用户需求。
  • Python3、RequestsExcel完整测试
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    本项目构建了一个全面的接口自动化测试解决方案,采用Python3与Requests库进行高效的数据交互,并利用Excel管理测试数据,提供了一种灵活且强大的测试环境。 框架整体使用Python3+Requests+Excel:包含对实时token的获取。 1、——base——-runmethond.py runmethond:对不同的请求方式进行封装 ```python import json import requests requests.packages.urllib3.disable_warnings() class RunMethod: def post_main(self, url, data, header=None): res = None if header != None: res = requests.post(url=url, ``` 注意,代码中`url=u`部分似乎存在拼写错误或语法问题。正确的应该是 `url=url`。
  • Python+unittest+requests+ddt测试搭建
    优质
    本简介介绍如何使用Python结合unittest、requests和ddt库来构建高效且可维护的接口自动化测试框架。 接口自动化框架 首先直接开始讲解整个框架的目录结构。本次内容着重介绍测试用例类,掌握这一部分后就能熟练使用这个框架进行工作(需要具备一些Python基础知识,并能读懂基本代码)。 common目录: 1. contants模块用于处理项目路径。本项目采用相对路径的方式设置所有项目的路径(这样做的好处是无论复制到哪里都可以直接运行,不必担心会因路径问题导致报错)。 2. handle_data模块负责在Excel测试用例中替换需要的参数,并存储临时变量和需替换的字符串。(注意:存放临时变量时,整型数据应转换为字符串类型后进行保存) 3. handle_db模块用于连接数据库(MySQL),处理相关操作。
  • Python+unittest+requests+ddt测试全面构建
    优质
    本教程详解如何使用Python结合unittest、requests和ddt库搭建一套完整的接口自动化测试框架,涵盖环境配置、代码编写及案例实践。 接口自动化框架 一、直接开始讲解整个框架的目录结构,本次内容着重介绍测试用例类。掌握测试用例类以及如何编写接口测试用例后即可使用此框架。(需要一些Python基础,能够理解基本代码) common目录: 1. contants:处理项目路径模块。本项目中所有路径均采用相对路径(这样做的好处是无论在何处复制该文件都可以直接运行,无需担心因路径问题导致的错误)。 2. handle_data:用于处理Excel用例中的参数替换,存储临时变量,并替换Excel用例中需要替换的字符串。(注意存放临时变量时应将int类型转换为str类型进行保存) 3. handle_db:连接数据库(MySQL),并处理相关操作。
  • Python结合unittestrequests测试构建指南
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    本指南深入讲解如何使用Python语言搭配unittest及requests库来创建高效的API自动化测试框架,适合软件开发与测试人员阅读。 首先配置好开发环境,下载并安装Python以及PyCharm,并在PyCharm中创建项目功能目录。如果对此过程不熟悉的话,可以查阅网上相关教程,这类内容在网络上讲解得比较全面和详细。 接下来简单介绍一下项目的目录结构,在后续的内容里会对每个文件进行详细的注释和代码说明。其中的common目录包含了一些基础配置: - configDb.py:这个文件主要编写数据库连接池的相关内容,由于本项目暂未考虑使用数据库来存储或读取数据,所以可以忽略此文件或者不创建它。我保留该文件是为将来如果有相关操作时能够方便地进行使用。
  • Python3、unittestrequests结合Excel测试源码
    优质
    本项目提供了一个使用Python3语言开发的接口自动化测试框架,融合了unittest单元测试库和requests网络请求库,并引入Excel进行数据驱动测试。 Python3结合unittest和requests库,并利用Excel进行数据驱动的接口自动化测试框架源码实现方法。