字节测试开发讲解的接口自动化测试十大层次详解，学完即可入职字节

接口自动化测试是现代软件开发过程中必不可少的一部分。为了保证接口自动化测试的质量和效率，需要按照一定的层次进行测试设计和实施。以下是十大层次详解：

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1. 需求分析：在需求分析阶段，需要确定被测接口的功能和要求，并定义相应的测试计划和策略。

示例代码：

# 接口需求分析
# 被测接口：http://example.com/api/get_user_info
# 功能描述：获取指定用户的信息
# 请求参数：
# - user_id: 用户ID，必选参数
# - token: 认证令牌，必选参数
# 响应结果：
# - code: 错误码，0表示成功，非0表示失败
# - data: 返回数据对象，包括用户信息

1. 接口协议分析：在接口协议分析阶段，需要分析并理解被测接口的协议，包括请求和响应的格式、参数类型、编码方式等。

示例代码：

# 接口协议分析
# 请求方法：GET
# 请求参数：
# - user_id: int类型
# - token: str类型
# 响应结果：
# - code: int类型，0表示成功，非0表示失败
# - data: dict类型，包括以下字段：
#     - user_id: int类型，被查询用户的ID
#     - user_name: str类型，被查询用户的姓名
#     - user_age: int类型，被查询用户的年龄

 

1. 接口测试用例设计：在接口测试用例设计阶段，需要根据被测接口的协议和功能，设计出相应的测试用例，包括正常情况和异常情况下的测试用例。

示例代码：

# 测试用例设计
# 正常情况下的测试用例
def test_get_user_info_normal():
    # 发送正确的请求参数
    params = {
        "user_id": 12345,
        "token": "abcdefg",
    }
    # 发送请求并验证响应结果
    response = requests.get(url, params=params)
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()["code"] == 0
    assert response.json()["data"]["user_id"] == 12345
    assert response.json()["data"]["user_name"] == "John"
    assert response.json()["data"]["user_age"] == 30

# 异常情况下的测试用例
def test_get_user_info_exception():
    # 发送错误的请求参数
    params = {
        "user_id": "abc",
        "token": "",
    }
    # 发送请求并验证响应结果
    response = requests.get(url, params=params)
    assert response.status_code == 400
    assert response.json()["code"] != 0
    assert "error_message" in response.json()

1. 数据准备：在数据准备阶段，需要准备相应的测试数据，以满足测试用例的执行。

示例代码：

# 测试数据准备
# 常规测试数据
normal_data = {
    "user_id": 12345,
    "token": "abcdefg",
}
# 异常测试数据
exception_data = {
    "user_id": "abc",
    "token": "",
}

1. 自动化框架搭建：在自动化框架搭建阶段，需要选择合适的自动化测试工具和框架，并搭建出相应的测试环境。

2. 接口自动化测试脚本开发：在接口自动化测试脚本开发阶段，需要根据测试用例，使用相应的自动化测试工具和框架，编写出相应的测试脚本。

示例代码：

# 测试脚本开发
def test_get_user_info(normal_data, exception_data):
    # 发送正常情况下的请求并验证响应结果
    response = requests.get(url, params=normal_data)
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()["code"] == 0
    assert response.json()["data"]["user_id"] == 12345
    assert response.json()["data"]["user_name"] == "John"
    assert response.json()["data"]["user_age"] == 30

    # 发送异常情况下的请求并验证响应结果
    response = requests.get(url, params=exception_data)
    assert response.status_code == 400
    assert response.json()["code"] != 0
    assert "error_message" in response.json()

 

1. 脚本调试与优化：在脚本开发完成后，需要进行脚本的调试和优化，以确保测试用例可以正确执行。

2. 测试报告生成：在接口自动化测试执行完成后，需要对测试结果进行收集和分析，并生成相应的测试报告。

示例代码：

# 测试报告生成
# 使用pytest-html插件生成HTML格式的测试报告
pytest.main(["-v", "--html=report.html"])

1. 缺陷管理与跟踪：在测试过程中，可能会发现一些缺陷或问题，需要及时进行管理和跟踪，以便于后续的修复和验证。

2. 完整性与可扩展性：在接口自动化测试结束后，需要对整个测试过程进行总结和分析，以不断完善和优化测试流程和方法，同时也要考虑测试环境的可扩展性，以适应日益复杂和多变的测试需求。

将以上十大层次应用到Python代码中进行实战演练，以下是示例代码：

import requests
import pytest

# 需求分析
url = "http://example.com/api/get_user_info"

# 接口协议分析
params_schema = {
    "user_id": int,
    "token": str,
}
response_schema = {
    "code": int,
    "data": {
        "user_id": int,
        "user_name": str,
        "user_age": int,
    },
}

# 测试用例设计
normal_data = {
    "user_id": 12345,
    "token": "abcdefg",
}
exception_data = {
    "user_id": "abc",
    "token": "",
}

def test_get_user_info():
    # 发送正常情况下的请求并验证响应结果
    response = requests.get(url, params=normal_data)
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()["code"] == 0
    assert response.json()["data"]["user_id"] == 12345
    assert response.json()["data"]["user_name"] == "John"
    assert response.json()["data"]["user_age"] == 30

    # 发送异常情况下的请求并验证响应结果
    response = requests.get(url, params=exception_data)
    assert response.status_code == 400
    assert response.json()["code"] != 0
    assert "error_message" in response.json()

# 测试报告生成
pytest.main(["-v", "--html=report.html"])

以上示例代码演示了如何按照十大层次进行接口自动化测试设计和实施的过程，使用Python代码进行了实战演练，包括需求分析、接口协议分析、测试用例设计、数据准备、自动化框架搭建、测试脚本开发、脚本调试与优化、测试报告生成等步骤，

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