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[原创] 0基础小白如何学习接口测试?

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    [LV.9]测试副司令

    发表于 2021-4-29 17:45:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
    接口一般指发生在系统的多个子服务之间,本系统与外部系统之间的信息交换。接口也就是大家熟称的API。例如电商平台中订单服务子系统中,订单中商品sku详细信息需要到商品服务中获取,订单服务调取商品服务的商品信息接口。
      接口测试属于集成测试阶段,接口应用于多个系统或服务间的信息获取或者信息更新。这部分工作由于涉及到多个开发人员,测试人员通常站在系统全局或者系统端到端流程的立场,更容易发现问题和定位责任方。
      接口测试大家经常觉得难度很大,一般是两个方面的问题没得到解决:测试需求分析和测试手段。本篇文章详细为大家解决这两方面的问题,一方面提供测试需求分析方法和案例,另一方面讲解接口自动化测试python案例脚本。

      一、测试需求分析方法
      要全面了解测试内容,需要掌握通用的信息收集方法。接口测试前,先学会问问题。问清楚如下问题:
      1、接口解决什么问题?

      2、接口的基本信息
      (1)接口的调度
      (2)输入数据
      (3)输出数据
      (4)接口的异常处理要求

      3、测试校验点有哪些呢?
      (1)接口的结果可以有哪些方法进行校验,如到数据库中的校验,到redis中获取值校验。
      (2)接口可在业务系统界面中校验吗?例如B系统查A系统的数据,可以直接打开A系统,看界面的信息。

      4、测试数据如何组织?
      (1)接口使用人员可能会输入的数据组合有哪些?成功的有哪些?失败的有哪些?例如接口使用者会不会传入错误的数据类型,必填项没给值,最小值为0的数,返回了负数。这一点就需要对开发常犯的错误有些基本的了解。才能够一下命中开发的数据问题。
      得到如上问题的答案,一个接口的测试内容和[url=]测试用例[/url]就组织出来了。

      二、接口测试分析案例
      为了便于大家理解,这里详细讲解电商系统中常见的一个接口。
      电商系统中有一个订单状态实时查询接口,用于获取电商各平台的订单当前状态。这是一个简化版的内部订单状态数据查询接口。
      接口测试第一步需要开发方提供详细的接口文档。接口文档的内容如下:

      订单状态实时查询接口
      场景说明:用于各子系统获取第三方电商平台的订单当前状态。
      接口地址:POST http://192.168.10.10:5000/order/query_order_status

      请求参数(json格式)


    {
        "group": "aliExpress",
        "orderId": "996616"
    }




      返回结果(json格式)


    {"code":1,"error_message":"orderId error",}
    {"code":0,"data":"delivered"}




      接口的返回值可参考如下内容。
      基于以上接口文档,我们分析出要测试的内容:
      1、接口解决订单状态的查询问题,即该接口处理合理的订单数据,并返回该订单当前的状态。
      2、接口的调度方式、输入、输出、异常判断在即可文档中给出了详细的说明。需要考虑如下测试场景:
      (1)调度接口的正常数据测试场景,测试标准是指使用正常的数据,查询到准确的订单状态数据。
      (2)调度接口的异常数据测试场景。测试标准是使用非正常数据,接口能返回预期的异常结果,不会出现奔溃。
      3、测试校验点主要包括code和data两个字段;对于正常值的预期结果,如果想做到自动化比对,可以通过代码查询db去进行比对(大家可作为扩展知识去学习)。这里我们直接给出预期结果。
      4、测试数据组织要考虑覆盖面,测试虽然不能做到百分百穷举,但是要在已有的信息上得到最大的覆盖率。测试以上接口,具体可以从三方面来思考:接口文档中明确了的正常数据,接口文档中明确了的异常数据,还有一类是基于经验得到的异常数据,例如开发过去的bug,条件判断的边界值。我们分别从这三方面来组织测试数据。
      (1)正常数据:平台名和订单状态是有限的,可以进行数据组合。订单号因为是唯一值,无法做到穷举测试。穷举平台名和订单状态的所有数据组合,使用自动化脚本进行测试。我这里只是举几个例子:


      (2)异常数据:字段不取可选值或者为空,字段值类型不符合要求等,根据接口文档组装所有出现的异常。


      (3)非预期的异常数据:这类数据可以组合很多,但是要根据系统以往的bug经验,去做一些开发经常忽略的校验点。我这里特意举出两个特殊字符的例子。大家可以去扩充更多的测试用例。


      (4)逆向思考一下,平台会增加吗?订单的状态只有这五类吗,是否还有其他不在这五类中的呢,如果有,也要增加数据去测试。甚至可以去反推需求的合理性,提出系统扩展性的bug。对一个接口测试是否完整,是在于你掌握的信息量是否充分。当你的视角比开发和需求更广阔,对信息掌握的粒度更细时,其实你已经主动引导大家提高接口的质量了。
      经过以上测试内容的梳理,大家对接口测试有了比较基础的认知。随着对项目的深入了解,接口的复杂度的增加,信息面会更广。那么基于以上方法收集信息、分析信息,增加测试覆盖面,甚至了解接口的应用范围,才能更进一步提升对软件技术的理解。

      三、自动化接口测试
      测试手段有很多种,单个的接口测试可以使用浏览器上的工具,如Chrome的postman。但是靠手工在工具上测试一两个接口效率低下,无法保证测试数据的覆盖面,也不利于技术能力的长期积累。我推荐系统地解决问题方式,即编程语言实现自动化测试。
      Python是一门非常容易入门的语言(python语言的学习建议大家去看最简单易懂的廖雪峰的官网)。有了编程思维,再去开展接口测试就具备了基本的技术视野了,对我们后期不断扩展自己的技术能力打下基础。接下来我使用python编程语言来完成接口的正常数据测试用例代码。
      关于订单状态查询接口,我们使用如下代码可以调度和测试:
    import json

    import requests

    order_info = {
        "group": "aliExpress",
        "orderId": "996616"
    }

    response = requests.post(' http://192.168.10.10:5000/order/query_order_status', data=json.dumps(order_info))

    assert response.status_code == 200
    response_data = response.json()
    assert response_data.get("code") == 0
    assert response_data.get("data") == "shipped"




      接下来我对代码进行详细的讲解:
      第一步,导入两个必要的包json和requests。这里需要你对python基础知识、json信息格式的使用和第三方库requests有初步的了解,对web请求原理也要有简单了解,并且能组装出请求数据。
    import json
    import requests




      第二步,准备好请求数据,请求数据来源于我们设计的测试数据。
    order_info = {
        "group": "aliExpress",
        "orderId": "996616"
    }




      第三步,将测试数据组装,并采用POST方式发送web请求。注意要将json测试数据序列化后再进行网络传输,直接应用json的序列化方法dumps。
    response = requests.post(
    'http://192.168.10.10:5000/order/query_order_status', data=json.dumps(order)
    )




      第四步,判断请求返回的实际结果同预期结果是否一致。使用assert来断言,判断实际结果和预期结果相等。
    assert response.status_code == 200
    response_data = response.json()
    assert response_data.get("code") == 0
    assert response_data.get("data") == "shipped"




      执行以上代码,执行通过,表示实际结果同预期结果一致,该测试用例执行通过。
      不同的测试用例,测试数据和测试结果校验,建议大家扩展以上方法去实践。
      随着大家对接口测试思路和工具的掌握,接下来,要系统化地组织大量接口的测试。那么我们就要考虑测试用例的组织框架,python的unittest框架。大家有兴趣可以继续了解该框架的知识。

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