jmeter接口自动化测试框架 Python如何实现对系统的API接口功能实现自动化测试？

Python如何实现对系统的API接口功能实现自动化测试？

根据课题的描述，课题要解决的主要问题是：如何基于复杂场景（多接口耦合）进行接口自动测试。

以上最佳实践也是很多洞，涉水而出。我尝试了很多方法，甚至开发了一个关键字驱动的自动化测试框架。让我们谈谈基于场景的自动化的困难，以及为什么最终选择Python robot框架。

参照关键字驱动测试的思想，将接口请求发送、响应验证和响应内容返回三部分封装为“请求验证”关键字。

同时封装“content extraction”关键字，提取接口响应体的具体数据。这样就可以得到前一个接口返回的具体数据作为下一个接口的输入参数。

就是这样。任何场景都可以通过“request verification”关键字、“content extraction”关键字和“request verification”关键字进行验证

这里我们需要考虑选择哪些方法和工具。首先，基于测试库体系结构框架的思想，用Python实现了关键字方法。robot框架工具的核心思想是关键字驱动，其主要功能是关键字库、资源导入和用例编写。建议将关键字方法作为库导入后，每个关键字在自然语言中映射一次，方便业务测试人员使用。

Robot框架还支持数据驱动。你可以了解它。

接口自动化测试有几种方式？有没有好用的自动化框架？

很多，不是一个接一个。

结合我们自己的实践，我们建议使用robot框架或httprunner，它们基于Python开发和开源。你可以自己选择百度。

如果业务场景包含接口依赖项，而B接口依赖于a接口的返回，建议使用robot框架和场景自动化的请求库结合使用，以满足您的需要。

Robot框架采用关键字驱动的测试框架，支持数据驱动的测试框架，既满足单一界面的要求，又满足场景的自动测试覆盖。可以使用Python封装请求发送、响应处理关键字、响应验证断言关键字。通过关键字的组合，实现了自动用例的编写，开发效率高，维护成本低，降低了自动用例编写的难度（前提测试开发人员封装关键字，业务测试编写测试用例）。

大家一般用什么工具测试HTTP和json接口？

Soupui，这是最常用的接口测试工具。

在我们的日常开发过程中，大多数是两种类型的接口：soap API和rest API。Soupui对这两个接口都有很好的支持，而且它还支持Amazon Web服务，它只出现在软件的首页上，但没有实际使用。

事实上，许多接口测试工具都很好地支持这两种常见接口。这里我不详细说明具体用法。它们都是图形界面操作。您可以根据说明一步一步地创建一个新接口。

其中，压力测试非常方便，也可以根据提示逐步创建。最后的操作页面是这样的：

您可以设置：并发数、策略、压力测试时间等

结果可以显示：最大响应时间、最小响应时间、平均响应时间、TPS等。

非常容易使用，您可以尝试。

软件测试中手工测试重要还是自动化测试重要？

似乎很多人都问过这个问题。手动测试和自动测试哪个更重要❓ A:两者都很重要。没有哪个问题更重要。

我想我们可以考虑哪种方式更适合不同的场景或阶段？

手动测试和自动测试都基于对用户需求和功能需求的正确理解，以及测试对象的完整测试设计。

根据测试阶段或功能稳定性，手动测试更适合于软件模块、集成测试阶段或功能稳定性低（缺陷多、变化快等），如果此时进行自动化，会引入太多的自动化开发和维护成本。自动化测试更适合在产品迭代的后期或功能相对稳定的时候进行。它通常用在回归测试场景中（请看我随后的文章，这里将讨论自动转发）。

根据测试对象的不同，例如测试百万级元数据迁移聚合处理时，由于数据的多样性，很难通过手工测试来保证质量。当然，为了提高测试效率，保证测试质量，有必要考虑自动化的方法。在时间有限的情况下，尽可能使用自动化来覆盖重复操作。

同时，自动化不是机械应用的。根据不同的业务场景选择合适的自动化框架非常重要，可以有效地提高测试开发的效率，降低维护成本。例如，对于流程性强的业务模块，关键字驱动的测试框架更有利于用例的组织和维护。常用的自动化框架还包括数据驱动测试框架和模块化测试框架。

还需要根据UI的特点选择合适的业务自动化和测试接口类型。

最后，我们应该尽最大努力避免为了实现自动化而进行自动化，而是为了进行更有价值的测试。

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