接口测试框架Requests

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python内置了HTTP库 urllib,可以用于发送http请求。基于Python的第三方库Requests是对urllib的再次封装,相比urllib更加简洁易用。Requests库不仅用于接口测试,还用在Python爬虫、量化交易等。本文介绍Requests库的使用方法。

Requests

HTTP接口测试涉及到以下几个方面:

  • 构造请求方法:get、post、put、 delete、head ......
  • 构造请求体:form、json、xml、 binary
  • 分析响应结果:status code、 response body、 json path、 xpath

下面介绍使用Requests怎么实现这些步骤。

Requests安装

Github地址:Python HTTP Requests for Humans
requests官方文档: https://requests.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

安装:

pip install requests

http请求响应测试接口:https://httpbin.testing-studio.com/
也可以自己本地搭建,GitHub地址:https://github.com/postmanlabs/httpbin

Requests常见接口请求方法构造

常见接口请求方法:

r = requests.get('https://api.github.com/events') #get请求
r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'}) #post请求
r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'})
r = requests.delete('http://httpbin.org/delete')
r = requests.head('http://httpbin.org/get')
r = requests.options('http://httpbin.org/get')

请求目标构造

请求URL

import requests
r = requests.get('https://api.github.com/events') #get请求
print(r.status_code)

输出:

200

header构造

普通的 header

url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
headers ={user-agent': 'my-app/0.0.1'}
r= requests.get(url, headers=headers)

cookie

url = 'http://httpbin.org/cookies'
cookies = dict(cookies_are='working')
r = requests.get(url, cookies=cookies)

构造请求体

请求体通过键值对的形式编码,有多种形式的请求体,比如query参数、form请求、binary请求(上传文件)以及结构化请求:json、xml、 json rpc等。

Get Query请求

payload= {'key':'valuel','key2':'value2'}
r = requests.get('https://httpbin.org/get', params=payload)

Form请求参数

payload = {'key':'valuel','key2':'value2'}
r = requests.post("https://httpbin.org/post", data=payload)

JSON请求体构造

url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
r = requests.post(url, json=payload)

xml请求

import requests 
xml ="""<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?><a>6</a>""" 
headers={'Content-type':'application/xml'} 
r = requests.post('http://httpbin.org/post', data=xml, headers=headers).text

binary请求

上传文件

url = 'http://httpbin.org/post'
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)

接口测试断言

接口测试中需要通过检查响应是否符合预期来测试接口有效性,也就是对接口响应进行断言。

响应

  • r.url:
  • r.status_code
  • r.headers
  • r.cookies
  • r.encoding
  • r.content
  • r.text
  • r.json()
import requests

class TestRequest():
    def test_get(self):
        r = requests.get('https://api.github.com/events') #get请求
        assert r.status_code == 200        

结构化响应断言

下面是请求Github项目仓库API,GitHub API可参考:https://docs.github.com/cn/rest/overview

import requests
import json

r = requests.get('https://api.github.com/repos/hiyongz/DjangoDemo')
json_data = r.json()
print(json.dumps(json_data, indent=4))

响应的部分json数据如下:

{
    "id": 272401302,
    "node_id": "MDEwOlJlcG9zaXRvcnkyNzI0MDEzMDI=",
    "name": "DjangoDemo",
    "full_name": "hiyongz/DjangoDemo",
    "private": false,
    "owner": {
        "login": "hiyongz",
        "id": 20513021,
        "node_id": "MDQ6VXNlcjIwNTEzMDIx",
        "avatar_url": "https://avatars0.githubusercontent.com/u/20513021?v=4",
        "gravatar_id": "",
        ...................
}

接下来介绍不同方法对这个json响应进行断言。

json断言

json断言

import requests

def test_json(self):
    r = requests.get('https://api.github.com/repos/hiyongz/DjangoDemo')
    assert r.json()['owner']['login'] == "hiyongz"

JSONPath断言

JSONPath文档:https://goessner.net/articles/JsonPath/
JSONPath表达式与XPath类似,是XPath在json中的应用,全称XPath for JSON,用于从JSON文档中提取数据。JSONPath表达式和XPath语法对比如下:

XPath JSONPath Description
/ $ 跟节点
. @ 当前节点
/ . or [] 儿子节点
.. N/A 父节点
// .. 子孙节点
* * 匹配所有节点
@ N/A 属性
[] [] 下标操作符
| [,] 多选
N/A [start​ : end : ​step] 切片
[] ?() 过滤表达式
N/A () script 表达式
() N/A 分组

Python中有个jsonpath库可用于处理json数据:https://pypi.org/project/jsonpath/
安装:
pip install jsonpath

和前面一样,断言登录名:

import requests
from jsonpath import jsonpath

def test_json(self):
    r = requests.get('https://api.github.com/repos/hiyongz/DjangoDemo')
    assert jsonpath(r.json(), '$..login')[0] == "hiyongz"

schema断言

JSON Schema可以用来注释和验证 JSON 文档,官网:http://json-schema.org/

JSON Schema可用来添加自定义规则,可以自定义数据类型:

schema = {
    "type" : "object",
    "properties" : {
        "price" : {"type" : "number"},
        "name" : {"type" : "string"},
    },
}

可以看到,除了字段值断言外,可以使用JSON Schema来断言接口返回值的类型。

把json格式转成schema,在线生成schema网址:https://jsonschema.net/

jsonschema是使用JSON Schema的Python库,通过 pip install jsonschema 命令安装。

import requests
from jsonschema import validate

def test_get_login_jsonschema(self):
    url = "https://api.github.com/repos/hiyongz/DjangoDemo"
    r = requests.get(url)
    data = r.json()
    schema = {
        "name" : "DjangoDemo",
        "owner" : {
        	"login" : "hiyongz",
        },
    }
    validate(data, schema=schema)

JSON Schema可以用来进行自动校验:在接口测试中,每次运行的时候自动保存当前的 schema,下次运行对比上次的 schema,如果发现变更就报错

xml解析断言

xml文件解析可以使用requests_xml,参考:https://github.com/erinxocon/requests-xml

也可以使用Python xml.etree.ElementTree模块解析xml数据,可以使用Xpath定位,使用方法参考Web自动化测试:xpath & CSS Selector定位

xml.etree.ElementTree模块xml解析举例:

import xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.fromstring(countrydata)
root.findall(".")
root.findall("./country/neighbor")
root.findall(".//year/..[@name='Singapore']")
root.findall(".//*[@name='Singapore']/year")
root.findall(".//neighbor[2]")

和JSON Schema一样,也有一个XML Schema,用于解析xml文档,文档参考:https://www.w3.org/2001/XMLSchema

Python库安装: pip install xmlschema

hamcrest断言

除了常用的Assert断言以外,有一个功能更加强大的断言方法叫Hamcrest 断言,具有丰富的断言匹配器,支持多种语言,官网地址:http://hamcrest.org/

下面简单介绍一下Python中的hamcrest断言使用方法

PyHamcrest GitHub仓库地址:https://github.com/hamcrest/PyHamcrest
文档:https://pyhamcrest.readthedocs.io/en/v2.0.2/tutorial/

安装PyHamcrest:

pip install PyHamcrest

断言登录名:

import requests
from hamcrest import *

def test_hamcrest(self):
    r = requests.get('https://api.github.com/repos/hiyongz/DjangoDemo')
    data = r.json()
    assert_that(data['owner']['login'], equal_to("hiyongz"))
--THE END--

文章标题:接口测试框架Requests
本文作者:hiyo
本文链接:https://www.cnblogs.com/hiyong/p/14288463.html
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路人甲

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