RPC接口测试技术-Tcp 协议的接口测试

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首先明确 Tcp 的概念，针对 Tcp 协议进行接口测试，是指基于 Tcp 协议的上层协议比如 Http ，串口，网口， Socket 等。这些协议与 Http 测试方法类似（具体查看接口自动化测试章节），但在测试过程中需要做些调整。

Socket

Socket 又称套接字，进程可通过套接字进行网络通信，使多个设备具有交互能力。Socket 适合对传输速度和安全性有严格要求的应用，比如手机内核与外界进行测试数据的传输。支持 Socket 设备不止计算机，还会有移动端，如果测试 Socket 协议，需要有收发 Socket 数据的能力或代理 Socket 的能力。
下图展示了正常的 Socket 通信流程：
https://ceshiren.com/uploads/default/original/3X/7/9/79b385d5fef60d1b665db259e8cee14cef48c332.png)
如果测试 Socket 协议，需要做以下改造，即利用 Socket 代理，进行 Socket 数据的接收：
https://ceshiren.com/uploads/default/original/3X/0/4/0435ded590df0d3fd5737c257e51c7995c369dfe.png)
需要特别注意，需要应用可更改 Socket 地址，才可使用代理。以 Python 的 Socket 为例，下面是一个简单的 Socket 客户端和服务端：

# 客户端
import socket               # 导入 socket 模块

s = socket.socket()         # 创建 socket 对象
host = '127.0.0.1'          # 获取本地主机名
port = 12345                # 设置端口号
s.connect((host, port))
print(s.recv(1024).decode())
s.close()

# 服务端

import socket               # 导入 socket 模块
s = socket.socket()         # 创建 socket 对象
host = '127.0.0.1'          # 获取本地主机名
port = 12345                # 设置端口
s.bind((host, port))        # 绑定端口

s.listen(5)                 # 等待客户端连接
while True:
    c,addr = s.accept()     # 建立客户端连接
        print(addr)
            c.send('收到信息'.encode())
                c.close()                # 关闭连接

客户端可与服务端进行交流，但 Socket 地址不可更改，即上述客户端代码的 127.0.0.1 和 12345 端口不能通过配置文件进行更改。如果不能更改这两者，就堵死了通向代理的道路：
https://ceshiren.com/uploads/default/original/3X/4/5/455f6e7e77feeac2649841e1c4dc4b85a1a20808.png)
如何进行修改？以客户端代码为例，可通过配置文件来配置 host 和 port ：

import socket
import yaml
# 通过配置文件，进行 host 和 port 配置
with open("config.yaml","r", encoding="utf-8") as f:
    data = yaml.safe_load(f)
    host = data.get("host")
    port = data.get("port")
    s = socket.socket()
    s.connect((host, port))
    print(s.recv(1024).decode())
    s.close()

config.yaml 的内容如下：

host: "127.0.0.1"
port: 12345

上述更改，可使应用走 Socket 代理。测试人员还需一款合适的代理工具，推荐 mitmproxy 或自写 Socket 代理。mitmproxy 使用请参考：
mitmproxy 官网：https://www.mitmproxy.org/

其他协议

其它协议，比如串口、网口、visa 等，与 Socket 的测试模式类似，用相同的图即可简述：
https://ceshiren.com/uploads/default/original/3X/f/8/f891e3aa1a3669f1419dac91f569a9f20dd768b2.png)
其它协议较 Sokcet 更冷门，无合适的代理工具。需要测试人员自己写代理，比如串口协议， Python 虽然支持 Pyserial 进行收发串口，但无代理。此时需要测试人员自行编写串口代理工具。这个过程需要开启两个监听服务，如下图，监听服务 A 监听端口 123 ，如果有数据进来，会透传（或做数据更改，实现 mock）给端口 456，监听服务 B 同理：
https://ceshiren.com/uploads/default/original/3X/f/d/fdefcd848dd569a37b9b1c6c7ba05cf92cfe4759.png)
使用两个监听服务，可编写任意协议，但注意缺点，数据的传输时间会增加，如果过分注重性能，此方案慎用。下面是参考代码，其中只保留了关键逻辑：

def forward(self):
    """
        开启监听
            :return:
                """
                    while True:
                            # 从虚拟串口接收到请求
                                    virtual_req = self.virtual_ser.recv()
                                            if b'' == virtual_req:
                                                        continue
                                                                if self.is_call_back:
                                                                            # 返回空值，让 mock_server 决定返回内容
                                                                                        real_result = b""
                                                                                                else:
                                                                                                            # 等待真实设备出现
                                                                                                                        if self.real_ser is None :
                                                                                                                                       # 代码省略
            # 将请求转发到真实串口
                        real_result = self.real_ser.write_by_bytes(virtual_req)
        # 获取 mock 的结果，在此可以加入 mock 操作
                mock_result = self.mock_server.mock(virtual_req, real_result)
                        # 将 mock 结果写入虚拟串口
                                self.virtual_ser.send(mock_result)

再次强调，需要让应用支持端口修改，才能使用代理工具，这部分需要与开发交流，提修改需求。

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在实际的测试工作中，通常需要对多组不同的输入数据，进行同样的测试操作步骤，以验证我们的软件质量。这种测试，在功能测试中非常耗费人力物力，但是在自动化中，却比较好实现，只要实现了测试操作步骤，然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入，就可以实现了。
前面文章学习了参数化，当数据量非常大的时候，我们可以将数据存放到外部文件中，使用的时候将文件中的数据读取出来，方便测试数据的管理。数据与测试用例分别管理，可以利用外部数据源 YAML、JSON、Excel、CSV 管理测试数据。
YAML 是一种容易阅读、适合表示程序语言的数据结构、可用于不同程序间交换数据、丰富的表达能力和可扩展性、易于使用的语言。通过缩进或符号来表示数据类型。
pyyaml 模块在 Python 中用于处理 YAML 格式数据，主要使用 yaml.safe_dump() 和 yaml.safe_load() 函数将 Python 值和 YAML 格式数据相互转换。工作中常常使用 YAML 格式的文件存储测试数据。
安装
案例
创建用例文件以及数据文件来完成数据驱动的测试案例，创建一个文件夹 testdata，在这个文件夹下创建 data.yml 和 test_yaml.py 文件。
创建 data.yml 文件：
创建“test_yaml.py”，代码如下：
代码分析：
yaml 文件里定义了列表数据，通过 open() 方法获取 data.yml 文件对象，使用 yaml.safe_load() 加载这个文件对象，将 YAML 格式文件转换为 Python 值，分别传到到用例中生成多条用例分别执行。
运行结果：
运行结果中 [1-2] 和 [20-30] 代码传入的两组参数，分别传入 test_foo() 用例方法中执行，并且分别生成两条测试结果。
以上，pytest 组合 YAML 实现数据驱动，YAML 文件作为用例数据源，控制测试用例的执行，使测试用例数据维护更加方便快捷。
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