接口自动化测试——必须掌握二

╰+攻爆jí腚メ 2024-03-26 21:35 75阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

*  一、接口请求体-文件
 *   *  1、第一种方法
     *  2、第二种方法
 *  二、接口请求体-form表单
 *   *  1、什么是 form 请求
 *  三、接口请求体 - XML
 *  四、xml 响应断言
 *   *  1、方法一：XMLSession
     *  2、方法二：xml.etree.ElementTree
 *  五、cookie 处理
 *   *  1、Cookie使用场景
     *  2、传递Cookie的两种方式
 *  六、超时处理
 *  七、代理配置
 *   *  1、使用代理之前和使用代理之后对比
     *  2、代理在接口自动化的使用场景
     *  3、如何使用
 *  八、多层嵌套响应断言
 *   *  1、什么是多层嵌套结构
     *  2、复杂场景响应提取
     *  3、JSONPath 简介
     *  4、JSONPath 语法
     *  5、JSONPath 与代码结合

## 一、接口请求体-文件 ##

**files：参数用来解决文件上传接口  
key：需要替换为文件名  
value：对应的二进制流**

### 1、第一种方法 ###

import requests
    
    r1=requests.post("https://www.baidu.com/post",
                    files={
        "hogwarts_file":open("1.text",'rb')},
                     )

### 2、第二种方法 ###

**files:参数用来解决文件上传接口  
通过value元组传递，实现指定filename的需求**

r2=requests.post("https://www.baidu.com/post",
                   
                    files={
        "file":('kobe.txt',open("1.text",'rb'))},
                     )

## 二、接口请求体-form表单 ##

### 1、什么是 form 请求 ###

**数据量不大  
数据层级不深的情况  
通常以键值对传递**

**form格式传参，用data接收请求参数**

import requests
    class TestReq:
    
        def test_data(self):
            data={
        "kobe":"py1"}
            #通过data参数传入请求体信息
            r=requests.post("https://www.baidu.com/post",data=data)
            print(r.json())
            #区别
            #print(r.text)

**json格式传参，用json接收请求参数**

import requests
    class TestReq:
    
        def test_json(self):
            data = {
        "kobe": "py1"}
            # 通过json参数传入请求体信息
            r = requests.post("https://www.baidu.com/post", json=data)
            print(r.json())
            #print(r.text)

## 三、接口请求体 - XML ##

**用data来接收xml格式的传参**

import requests
    
    xml= """<?xml version='1.0'encoding='utf-8'?>
    <a>6</a>"""
    
    headers = {
        'Content-Type': 'application/xml'}
    r = requests.post('https://www.baidu.com/post', data=xml, headers=headers).text
    
    print(r)

## 四、xml 响应断言 ##

可扩展标记语言（Extensible Markup Language）的缩写  
也是一种结构化的数据

### 1、方法一：XMLSession ###

> **r.text：以xml格式形式，获取响应信息  
> r.xml.links：获取响应中所有的链接，以列表形式展示  
> r.xml.raw\_xml：以字节格式返回响应内容  
> r.xml.text：返回各个标签下面的内容**

xpath方法  
**1、获取language标签下的内容  
first=True：只返回一条数据  
r.xml.xpath(“//language”,first=True)**

2、获取link标签下所有的的内容

items = r.xml.xpath('//link')
        res=[]
        for item in items:
            res.append(item.text)
        print(res)

from requests_xml import XMLSession
    
    def test_xml():
        #设置session
        session=XMLSession()
        r=session.get("https://www.nasa.gov/rss/dyn/lg_image_of_the_day.rss")
        #print(r.text)
        #print(r.xml.links)         #links 可以拿到响应中所有的链接，列表
        #print(r.xml.raw_xml)       #raw_xml 以字节格式返回响应内容
        #print(r.xml.text)           #text  返回各个标签下面的内容
    
        #通过xpath
        # 获取language标签下的内容
        item=r.xml.xpath('//language',first=True)   #first=True：只返回一条数据
        print(item.text)
    
        #因为返回的是对象，所以需要调用text属性获取具体的值
        item1=r.xml.xpath('//link',first=True)
        print(item1.text)
    
        items = r.xml.xpath('//link')
        res=[]
        for item in items:
            res.append(item.text)
        print(res)
    
        assert "http://www.nasa.gov/" in res

### 2、方法二：xml.etree.ElementTree ###

import xml.etree.ElementTree as ET
    
    def test_etree():
        #设置session
        session=XMLSession()
        r=session.get("https://www.nasa.gov/rss/dyn/lg_image_of_the_day.rss")
    
        # 自己封装xml解析方法
        root=ET.fromstring(r.text)
        items=root.findall(".//link")
        result=[]
        for i in items:
            result.append(i.text)
            print(i.text)
        assert "http://www.nasa.gov/" in result

## 五、cookie 处理 ##

### 1、Cookie使用场景 ###

在接口测试过程中，很多情况下，需要发送的请求附带cookies，才会得到正常的响应的结果。所以使用python+requests进行接口自动化测试也是同理，需要在构造接口测试用例时加入cookie。

### 2、传递Cookie的两种方式 ###

**通过请求头信息传递**

import requests
    def test_demo():
        url = 'https://www.baidu.com/cookies'
        header={
        "Cookie":"werwr=yu",
                'User-Agent': 'python'}
        r=requests.get(url=url,headers=header)
        print(r.request.headers)        #获取请求体信息

**通过请求的关键字参数cookies传递**

def test_demo1():
        url = 'https://www.baidu.com/cookies'
        header={
        'User-Agent': 'python'}
        cookie_data={
        "kobe":"kobe",
                     "kobe1": "kobe1",
                     }
        r=requests.get(url=url,headers=header,cookies=cookie_data)
        print(r.request.headers)        #获取请求体信息

## 六、超时处理 ##

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**timeout参数设置超时时间，timeout对应的值通常是一个数字类型；提高容错性、健康性**

import requests
    
    class TestReq:
        def test_timeout(self):
            #todo timeout参数设置超时时间，timeout对应的值通常是一个数字类型；提高容错性、健康性
            r=requests.get('https://www.baidu.com/cookies',timeout=3)
            print(r)

## 七、代理配置 ##

### 1、使用代理之前和使用代理之后对比 ###

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### 2、代理在接口自动化的使用场景 ###

**测试脚本，更直观的排查请求错误，相当于编写代码时的debug  
获取没有错误的，真实的接口请求响应信息  
通过代理获取自动化测试的请求响应  
对比两次请求响应的区别**

### 3、如何使用 ###

**a、设定代理格式  
b、通过proxies 参数传递代理设置  
c、开启代理工具监听请求**

**verify=False：不会认证https**

import requests
    
    #定义一个代理的配置信息,key值为协议，value为工具的配置
    proxy={
        
        "http":"http://127.0.0.1:8080",
        "https":"http://127.0.0.1:8080"
    }
    
    #通过proxies传递代理配置
    #verify=False：不会认证https
    data={
        "a":1}
    requests.post(url = 'https://www.baidu.com/post',
                  json=data,
                  proxies=proxy,
                  verify=False)

## 八、多层嵌套响应断言 ##

### 1、什么是多层嵌套结构 ###

**层级多。  
嵌套关系复杂。**

{
        
      "errcode": 0,
      "errmsg": "ok",
      "userid": "zhangsan",
      "name": "张三",
      "department": [1, 2],
      "order": [1, 2],
      "position": "后台工程师",
      "mobile": "13800000000",
      "gender": "1",
      "email": "zhangsan@gzdev.com",
      "biz_mail": "zhangsan@qyycs2.wecom.work",
      "is_leader_in_dept": [1, 0],
      "direct_leader": ["lisi", "wangwu"],
      "avatar": "http://wx.qlogo.cn/mmopen/ajNVdqHZLLA3WJ6DSZUfiakYe37PKnQhBIeOQBO4czqrnZDS79FH5Wm5m4X69TBicnHFlhiafvDwklOpZeXYQQ2icg/0",
      "thumb_avatar": "http://wx.qlogo.cn/mmopen/ajNVdqHZLLA3WJ6DSZUfiakYe37PKnQhBIeOQBO4czqrnZDS79FH5Wm5m4X69TBicnHFlhiafvDwklOpZeXYQQ2icg/100",
      "telephone": "020-123456",
      "alias": "jackzhang",
      "address": "广州市海珠区新港中路",
      "open_userid": "xxxxxx",
      "main_department": 1,
      "extattr": {
        
        "attrs": [
          {
        
            "type": 0,
            "name": "文本名称",
            "text": {
        
              "value": "文本"
            }
          },
          {
        
            "type": 1,
            "name": "网页名称",
            "web": {
        
              "url": "http://www.test.com",
              "title": "标题"
            }
          }
        ]
      },
      "status": 1,
      "qr_code": "https://open.work.weixin.qq.com/wwopen/userQRCode?vcode=xxx",
      "external_position": "产品经理",
      "external_profile": {
        
        "external_corp_name": "企业简称",
        "wechat_channels": {
        
          "nickname": "视频号名称",
          "status": 1
        },
        "external_attr": [
          {
        
            "type": 0,
            "name": "文本名称",
            "text": {
        
              "value": "文本"
            }
          },
          {
        
            "type": 1,
            "name": "网页名称",
            "web": {
        
              "url": "http://www.test.com",
              "title": "标题"
            }
          },
          {
        
            "type": 2,
            "name": "测试app",
            "miniprogram": {
        
              "appid": "wx8bd80126147dFAKE",
              "pagepath": "/index",
              "title": "my miniprogram"
            }
          }
        ]
      }
    }

### 2、复杂场景响应提取 ###

**提取errcode 对应的值：res\[“errcode”\]  
提取 title 对应的值：res\[“extattr”\]\[“external\_profile”\]\[“external\_attr”\]\[1\]\[“web”\]\[“title”\]**

### 3、JSONPath 简介 ###

在 JSON 数据中定位和提取特定信息的查询语言。  
JSONPath 使用类似于 XPath 的语法，使用路径表达式从 JSON 数据中选择和提取数据。  
相比于传统的提取方式，更加灵活，并且支持定制化。  
**提取errcode 对应的值：`$.errcode`  
提取 title 对应的值：`$..title`**

### 4、JSONPath 语法 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>符号</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>$</td> 
   <td>查看的根节点对象，用于表示一个json数据，可以是数组或者对象</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>@</td> 
   <td>过滤器，处理的当前节点对象</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>* </code></td> 
   <td>通配符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>.</code></td> 
   <td>获取子节点</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>..</code></td> 
   <td>递归搜索，筛选所有符合条件的节点</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>?()</code></td> 
   <td>过滤器表达式，筛选操作</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[start:end]</td> 
   <td>数组片段，区间[start:end]，不包含end</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[A]或[A,B]</td> 
   <td>迭代对象下标，表示一个或者多个数组下标</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

{
        
      "store": {
        
        "book": [
          {
        
            "category": "reference",
            "author": "Nigel Rees",
            "title": "Sayings of the Century",
            "price": 8.95
          },
          {
        
            "category": "fiction",
            "author": "Evelyn Waugh",
            "title": "Sword of Honour",
            "price": 12.99
          },
          {
        
            "category": "fiction",
            "author": "Herman Melville",
            "title": "Moby Dick",
            "isbn": "0-553-21311-3",
            "price": 8.99
          },
          {
        
            "category": "fiction",
            "author": "J. R. R. Tolkien",
            "title": "The Lord of the Rings",
            "isbn": "0-395-19395-8",
            "price": 22.99
          }
        ],
        "bicycle": {
        
          "color": "red",
          "price": 19.95
        }
      },
      "expensive": 10
    }

**获取所有书籍的作者：`$.book.author`  
获取所有作者：`$..author`  
获取 store 下面的所有内容： `$.store`  
获取所有的价格： `$..price`  
获取第三本书： `$..book[2]`  
获取所有包含 isbn 的书籍： `$..book[?(@.isbn)]`  
获取所有价格小于 10 的书：`$..price[?(@.price<10)]`  
获取所有书籍的数量：`$..book.length`**

### 5、JSONPath 与代码结合 ###

环境安装：pip install jsonpath

import jsonpath
    import requests
    
    def test_jsonpath():
        data = {
        "kobe": "py1"}
        r = requests.post("https://www.baidu.com/post", json=data)
        print(r.json())
        #todo jsonpath的返回值，如果找到的话，不管找到多少个结果，返回的结果都是列表；如果没有找到返回False
        print(jsonpath.jsonpath(r.json(),'$..json'))    #列表格式

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