让http服务人类（python之requests做接口测试）

让http服务人类

最优雅的http请求库（python的http请求库有很多，比如urllib2，urllib3，httplib）。

requests库简介

requests库是基于urllib3库封装的第三方http请求库，在python中requests应用最广泛的应该属网络爬虫方面，对于测试来说，我们对于requests的应用主要是接口测试方面。

 

实例（1）创建一个请求：

httpbin：这个网站专门是为了给http做测试用的.

import requests         #导入requests模块
'''
号称最优雅的http请求库
'''
#创建一个http请求：
res_get = requests.get('http://httpbin.org/get‘)     #get请求
res_post = requests.post('http://httpbin.org/post', data={'key': 'value'})  #post请求 
res_put = requests.put('http://httpbin.org/put', data={'key': 'value'})    #put请求
res_delete = requests.delete('http://httpbin.org/delete')              #delete请求
res_head = requests.head('http://httpbin.org/head')                    #head请求
res_options = requests.options('http://httpbin.org/options')               #options请求
​
#将所有响应结果放入列表中                       
res_list = [res_get, res_post, res_put, res_delete, res_head, res_options]
​#打印出所有的响应结果
for i in range(len(res_list)):
   print(f'\n第{i + 1}个http请求的响应结果:', res_list[i].text)

 

实例（2）传递url参数：

import requests
​
'''
1、带参数的get请求

get请求使用字典的形式传参
'''
parm = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
res_get = requests.get('http://172.25.8.167:1080/get', params=parm)
print(res_get.text, '\n请求url为：', res_get.url)
​
'''
2、当传入字典的值为null时，也会将字典的键传入url中
'''
parm = {'key1': 'value1', 'key2': ''}
res_get = requests.get('http://172.25.8.167:1080/get', params=parm)
print(res_get.text, '\n请求url为：', res_get.url)
​
'''
3、传入字典的值可以是一个列表
'''
parm = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']}
res_get = requests.get('http://172.25.8.167:1080/get', params=parm)
print(res_get.text, '\n请求url为：', res_get.url)

实例（3）post请求传递参数：

import requests
import json
​
'''
1、post请求
以字典的方式传入参数
'''
parm = {'key': 'value'}
res_post = requests.post('http://172.25.8.167:1080/post', data=parm)
print(res_post.text)
​
'''
2、post请求
以元祖列表的方式传入参数,也可以直接以元祖方式传入
'''
parm = [('key1', 'value1'), ('key2', 'value3')]
res_post = requests.post('http://172.25.8.167:1080/post', data=parm)
print(res_post.text)
​
'''
3、post请求
以json方式传入参数
'''
url = 'http://172.25.8.167:1080/post'
payload = {'some': 'data'}
res_post = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
print(res_post.text)
​
'''
4、post请求
将文件以参数的方式传入
'''
url = 'http://172.25.8.167:1080/post'
payload = {'file': open('report.xls', 'rb')}
res_post = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
print(res_post.text)

实例4：了解requests响应处理机制：

import requests
​
parm = [('key1', 'value1'), ('key2', 'value3')]
res_post = requests.post('http://172.25.8.167:1080/post', data=parm)
print("\n以text格式处理返回响应结果", res_post.text)
print("\n以json格式处理返回响应结果", res_post.json(), "\n")
print("\n以二进制流格式处理返回响应结果", res_post.content, "\n")
print("\n响应的URL:", res_post.url, "\n")
print("\n响应的cookies:", res_post.cookies, "\n")
print("\n响应的编码:", res_post.encoding, "\n")
print("\n响应的http状态响应码:", res_post.status_code, "\n")
print("\n响应的header:", res_post.headers, "\n")

 

实例5：封装（用于接口测试）：

import requests
​
class requests_run:
    '''
    封装requests，用于接口测试
    '''
    def requests_post(self, url, data, header):
        if header != None:
            res = requests.post(url=url, headers=header, data=data)
        else:
            res = requests.post(url=url, data=data)
        return res
​
    def requests_get(self, url, data, header=None):
        if header != None:
            res = requests.get(url=url, headers=header, params=data)
        else:
            res = requests.get(url=url, params=data)
        return res
​
    def requests_main(self, url, method, data=None, header=None):
        if method == 'post':
            res = self.requests_post(url, data, header)
        else:
            res = self.requests_get(url, data, header)
         return res
    
    class Http_Request:
        '''
        更简洁的封装
        '''
        @staicmethod
        def http_request(self,url, data, method, header=None):
            if method = 'post':
                res = requests.post(url, data, header)
            else:
                res = requests.get(url, data, header)
            return res

实例5：结合Excel实现简单的接口自动化

from requests_demon4 import RequestsRun
from with_excel import with_excel  #之前写的一个python读取excel的类
import json
​
csyl = with_excel('requests_test.xlsx','Sheet1')
csyl_new = csyl.setnull_todict()
​
for i in csyl_new:
    print(f'第{i["id"]}测试用例开始执行')
    # print(i["url"], i["method"], i["data"])
    url = i["url"]
    method = i["method"]
    if i["data"] == '':
        data = None
        res = RequestsRun().requests_main(url, method)
    else:
        data = eval(i["data"])
        res = RequestsRun().requests_main(url, method, data)
    print(f'第{i["id"]}测试用例结果为：\n', json.dumps(res.json(), ensure_ascii=False, sort_keys=True, indent=2))

附：python读取Excel的操作

 1 import pandas as pd
 2 
 3 path = 'test.xlsx'
 4 sheet_name = 'test_data'
 5 '''
 6 pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
 7 io:很明显, 是excel文件的路径+名字字符串
 8 sheet_name:返回指定的sheet
 9 如果将sheet_name指定为None，则返回全表
10 如果需要返回多个表, 可以将sheet_name指定为一个列表, 例如['sheet1', 'sheet2']
11 name:如果没有表头, 可用此参数传入列表做表头
12 header:指定数据表的表头,默认值为0, 即将第一行作为表头
13 index_col:用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。一般可以设定index_col=False指的是pandas不适用第一列作为行索引。
14 usecols：读取指定的列, 也可以通过名字或索引值
15 '''
16 
17 
18 
19 class with_excel:
20 
21     #构造函数，调用类时就运行
22     def __init__(self, path=None, sheet_name=None):
23         if path and sheet_name:
24             self.path = path
25             self.sheet_name = sheet_name
26         else:
27             self.path = 'test.xlsx'
28             self.sheet_name = 'test_data'
29         self.data = self.open_excel()
30 
31     #获取表格数据
32     def open_excel(self):
33         df = pd.read_excel(self.path, self.sheet_name)
34         return df
35 
36     #获取表中单元格行数
37     def get_lines(self):
38         lines = self.data.shape[0]#获取了最后一行的行数
39         return lines
40 
41     #获取一个单元格的内容(获取多行的内容)
42     def get_cell_data(self, row, col):
43         return self.data.iloc[row, col]
44 
45     #将表格数据转字典
46     def to_dict(self):
47         test_data = []
48         for i in self.data.index.values:  # 获取与表头对应的字典数据
49             row_data = self.data.loc[i].to_dict()
50             test_data.append(row_data)
51         return test_data

总结：

利用python来做接口自动化，这里的过程只是练手代码而已，如果将这些代码都熟练的掌握了，那咱们就有做python接口自动化的基础了。