python做接口自动化测试从入门到精通，干货指南

从入门到精通python的接口自动化测试需要一些基础和经验，以下是一些建议！

1、学习Python基础语法和编程思想，开发工具可以选择PyCharm或者Sublime等。

    想要学习Python基础语法和编程思想时，可以按照以下步骤进行。

    学习Python基础语法 在学习Python基础语法之前，可以先了解Python的基本特征和编程原则。接着，可以通过阅读Python相关的教程和书籍，掌握Python的基础语法，例如变量、数据类型、操作符、表达式、条件语句、循环语句、函数、模块等等。推荐几个Python学习资源：
    官方文档：https://docs.python.org/3/
    Python 基础教程：https://docs.python.org/3/tutorial/
    Python CookBook：http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
    练习编写Python代码 理论学习只是第一步，还需要通过实践来巩固自己所学的知识。可以通过编写练习题、参加程序设计竞赛、阅读并模仿Python源代码等方式来练习编写Python代码。推荐一些练习网站：
    leetcode 中文站：https://leetcode-cn.com/
    exercism：https://exercism.io/my/tracks/python
    学习Python工具和第三方库 PyCharm是一个Python开发环境，可以帮助更高效地编写Python代码。它提供了许多有用的功能，例如代码自动完成、调试工具、代码检查、版本管理等等。Sublime Text 是一个流行的跨平台文本编辑器，它支持多种编程语言，并提供了许多插件来扩展其功能。可以根据自己的需求选择工具。在掌握基本语法之后，还可以参考一些流行的第三方库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等，来提高Python的数据分析和可视化能力。推荐一下学习Python的工具和库：
    PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/
    Sublime Text：https://www.sublimetext.com/
    NumPy：https://numpy.org/
    Pandas：https://pandas.pydata.org/
    Matplotlib：https://matplotlib.org/

小结
        总之，学习Python需要注重理论学习和实践操作，通过不断地编写代码来掌握Python的基本语法和编程思想，并结合工具和第三方库来提高自己的技能水平。

2、熟悉HTTP/HTTPS协议和接口测试相关的知识，包括常见的请求方法、参数、响应状态码等等。

    开始学习通过Python实现接口测试时，需要先了解HTTP/HTTPS协议和接口测试相关的知识。以下是一些需要掌握的基本知识点：

    1、了解HTTP请求和响应的基本原理：HTTP协议是基于客户端/服务器端模型构建的，客户端向服务器发送HTTP请求，务器响应HTTP请求并返回结果。请求由请求头、请求体和请求参数组成，响应由响应头、响应体和状态码组成。需要了解HTTP请求和响应是如何工作的。

    2、熟悉HTTP请求方法：在HTTP协议中，有多种请求方法，如GET、POST、PUT、DELETE等。每种方法都有它们自己的特点和适用场景。需要掌握它们的用法和区别。

    3、掌握HTTP请求参数的概念：HTTP请求参数是指HTTP请求中携带的键值对参数，例如在GET请求中参数直接在URL后面用“？”拼接起来，而在POST请求中，参数则放在请求体中。需要知道如何在Python代码中设置请求参数，并且理解各种参数类型的不同。

    4、理解HTTP状态码的含义：HTTP状态码是服务器响应HTTP请求后返回给客户端的3位数字代码。每个状态码代表不同的意思，例如，200表示成功，400表示客户端错误，500表示服务器错误，等等。需要了解每个状态码的含义和适用场景。

    5、一旦掌握了这些基本的HTTP/HTTPS和接口测试知识，就可以开始学习Python框架，如unittest、pytest、requests等，并开始编写接口自动化测试用例。

小结
        学习阶段，除了阅读相关的书籍和文章，还可以结合实际项目经验进行学习，并使用一些在线或本地实践平台进行实操练习，加快自己的学习速度。

3、掌握常见的Python接口测试框架，如unittest、pytest、requests等。

    进入接口测试领域，便需要掌握不同的Python接口测试框架来编写测试用例和进行接口测试，下面分别介绍几个常见的 Python 接口测试框架。

    1、Unittest Unittest是Python自带的单元测试框架，具有良好的稳定性、扩展性和兼容性。它的设计原则是“面向对象、模块化和可重用”，常用于编写接口测试用例，可以针对每个接口分别编写测试用例并执行，也可以编写通用的测试方法和类来进行测试。

    2、Pytest Pytest是一种轻量级的Python测试框架，具有简洁易懂的语法和强大的扩展性，支持Python所有的单元测试框架。它具有自动发现测试文件、自动执行测试用例、丰富的插件机制和简单易用的断言库等特点，被认为是一种高效和优雅的测试框架。

    3、Requests Requests是一个Python第三方库，它是一个HTTP客户端库，用于发送HTTP请求和获取HTTP响应。它的语法简单、易读易懂，支持各种HTTP请求方式、Cookie管理、SSL验证、HTTP代理、响应处理等功能，是Python接口测试中经常用于发送请求的工具。

    除了以上三种最常用的 Python 接口测试框架，还有其他一些框架，例如：

    1、httplib
    2、Selenium
    3、Locust
    4、Swagger UI
    5、OpenAPI规范等
    这些框架都提供了不同的特性，关键在于选择适合自身需求和项目开发的框架，从而提高接口测试效率和项目质量。

    Python的接口测试框架，可能还会遇到的其他框架：

    1、httplib / http.client Python httplib / http.client是Python自带的HTTP请求库，它可以与任何实现HTTP/1.0或1.1协议的服务器进行通信，支持GET，POST，HEAD请求等。通常情况下，unittest和pytest都可以与http.client一起使用来测试API。

    2、Selenium Selenium 是一种流行的自动化测试框架，它用于在Web应用程序中模拟用户操作。使用Selenium，可以编写Python代码来自动化Web 应用程序进行测试，并运行多个浏览器窗口。它常用于测试 Web 应用程序的前端界面，例如HTML、CSS和javascript等。

    3、Locust Locust是一个开源的实时负载测试工具，使用Python编写，利用协程来模拟并发，可以实现海量用户并发请求。它主要用于测试Web应用程序和API，并支持各种HTTP方法和插件。

    4、Swagger UI/OpenAPI规范 Swagger UI和OpenAPI规范通常是一起使用的，OpenAPI规范是一种语言无关的API描述格式，可以使用JSON或YAML格式编写。而Swagger UI是一种用户友好的界面，通过生成API文档、可视化API请求和响应数据等功能，帮助开发者更方便地理解和测试API。

小结 

        总之，Python的接口测试框架有很多，选择框架的关键是考虑自身需求和项目开发需求，并在试用框架之后选择最适合的框架。

4、熟悉API自动化测试的实现流程，包括测试环境的部署与维护、自动化用例的编写与管理、测试报告生成与分析等等。

    当进行API自动化测试时，通常需要进行以下几个步骤。

    1、测试环境的部署与维护 在测试环境部署之前，需要先准备好测试所需的硬件设备、软件环境和测试数据等。接着，需要进行配置和安装测试所需的服务，例如Web服务器、数据库和消息队列等，并在测试环境中配置好所需的参数和测试数据。测试环境的维护包括对测试环境的监控和管理，以确保测试环境的正常运行。

    2、自动化用例的编写与管理 编写自动化用例时，需要先确定测试目标和需求，并基于接口设计文档编写测试用例。在编写测试用例时，需要考虑测试环境的限制、接口的调用方式和可能出现的异常情况，以提高测试用例的覆盖率和准确性。测试用例一般以代码的形式编写，并使用测试框架（例如unittest或pytest）来执行测试用例。

    3、测试报告生成与分析 测试报告是一个评估测试结果的关键因素。测试报告应包含测试用例编写的情况、测试执行的结果以及任何错误信息。测试报告可能还包含工作量、测试覆盖率等指标，以及测试过程中的任何其它相关信息。在生成测试报告之后，需要对测试报告进行分析并识别出问题，以便进行修复和改进。

    举个例子，假设我们想要测试一个登录 API，步骤可能如下所示：

    1、测试环境的部署与维护 在准备测试环境之前，我们需要明确测试目标和需求，然后确认我们需要使用的硬件设备、软件环境和测试数据等。假设我们需要测试的登录 API 基于Django框架编写，我们需要先配置好Django框架和必要的依赖项，然后在测试环境中准备好数据库和任何需要使用的第三方服务（例如发送电子邮件或短信）。

    2、自动化用例的编写与管理 在编写测试用例之前，我们需要首先了解这个登录 API 的接口设计，包括请求的格式、参数和响应数据等。然后，我们可以利用Python编写测试用例代码，并使用unittest或pytest等测试框架来执行测试用例。我们可以编写单元测试用例来分别测试登录成功和登录失败的情况，以确保API的正确性。

    3、测试报告生成与分析 执行完测试用例之后，我们可以生成测试报告并对测试结果进行分析。我们可以使用Python库来生成报告，例如HTMLTestRunner或pytest-html等。在分析测试报告时，我们需要确定测试结果中的问题，并对每个问题进行跟踪和修复。

小结  

        总之，在进行API自动化测试时，需要考虑测试环境的部署和维护、自动化用例的编写和管理以及测试报告的生成和分析。这样才能保证测试的准确性和有效性，并促进应用程序的成长和改进。

5、多方了解工作中常见的业务逻辑和系统架构，对接口的调用场景和测试思路有更深刻的了解。

    想多方了解工作中常见的业务逻辑和系统架构，对接口的调用场景和测试思路有更深刻的了解时，可以按照以下方法进行。

    1、多与同事、领导沟通交流 作为一名新手，可以主动向同事和领导请教，了解公司业务的基本情况、常见的业务场景、业务流程等等。这样可以更快地了解公司的业务特点，也可以结识更多的人脉，为以后的工作发展打好基础。

    2、参与公司的培训项目 有些公司会提供相关的培训项目，可以包括针对业务的知识点、技能培训和实践项目等。这些培训可以帮助更快地了解公司和相关业务的情况，同时，也可以结识更多的同事，增加人脉。

    3、阅读公司文档与学习资料 许多公司都会有一定的文件资料和工作记录，可以通过阅读这些文档和资料来了解公司的业务流程、技术架构、系统设计等。同时，也可以通过网络搜索、阅读博客等方式了解相关的技术和工具，提高自己的技能水平。

    4、参与搭建项目、开发新功能 可以主动参与公司的项目和项目的开发过程，通过和同事一起工作，让自己更深入地了解项目业务、技术架构和项目特点等。同时，自己也可以提出建议，为项目的开发和实施提供支持和建议。

    5、参与测试工作 测试工作是了解业务特点和技术架构的好方法。通过理解和调试接口，可以很容易地了解不同业务的特点和接口之间的关系。同时，也可以了解公司的测试流程和测试标准等，为完成工作提供有益而且实际的支持。

小结

        总之， 如果想多方了解业务逻辑和系统架构等方面的知识，需要不断地学习和交流沟通，多参与团队项目和测试工作，积极主动地为公司提出更多建议和意见，不断提升自己的技能水平和相关方面的经验。

6、巩固练习测试用例的设计和编写方法，包括用例的执行顺序、依赖关系、异常处理等等。

    想巩固练习测试用例的设计和编写方法时，可以按照以下步骤进行。

    1、熟悉业务流程和需求 在设计测试用例之前，需要先了解所要测试的功能模块的业务流程和需求，包括输入和输出的数据、预期结果、系统限制等等。有了这些了解，才能更准确地设计测试用例，找出可能的缺陷点。

    2、确定测试目标和范围 在测试目标和测试范围的确定过程中，需要考虑到业务需求、产品规格和用户需求等方面。通过建立测试目标和范围，可以在测试中更好地应对和验证可能出现的缺陷问题。

    3、设计用例的执行顺序和依赖关系 在测试用例设计时，需要按照业务流程和需求层次，设定合理的执行顺序，并设定必要的依赖关系，使测试用例的运行更加连贯。应该避免重复执行同一功能点，并且尽量涵盖不同的输入组合和输出结果。

    4、考虑异常处理 测试用例的设计也需要考虑系统的异常情况和错误处理机制。针对每个可能的异常情况，需要设计相应的测试用例，验证系统的异常处理机制是否能够正确地识别和处理异常。

    5、练习编写测试用例 在掌握测试方法和技术之后，可以通过编写测试用例来巩固练习，提高自己的编写水平。可以参考一些公共测试样例和其他优秀的测试用例，了解其他测试人员所遵循的测试用例设计规范和经验。

小结

        总之，测试用例是测试工作的重要组成部分，在设计测试用例时需要全面考虑业务流程、需求规范以及异常情况等方面，设置合适的执行顺序、依赖关系和异常处理机制。通过大量的测试用例编写和练习，并且遵循测试用例的相关规定和尽量使用一致的方式， 还需要不断的吸收其他测试人员的经验和建议，以提高自己的设计水平。                                         

7、熟练掌握函数、类、模块和包的使用，写出更加可维护、可扩展和可重用的代码。

    想熟练掌握函数、类、模块和包的使用，写出更加可维护、可扩展和可重用的代码时，可以按照以下步骤进行。
    
    1、学习基础知识 首先，需要掌握函数、类、模块和包的基本概念和使用方法，包括如何定义和使用函数、类、模块和包等。学会如何使用Python程序的基本语法、数据类型、流程控制和函数调用等概念。

    2、设计好代码架构 在编写代码之前，需要先设计好代码架构和编程风格，以便于将来维护和扩展。定义好模块和包的结合方式以及类的结构，让每个功能点都有相应的函数或方法来完成。

    3、编写可重用的函数和类 在编写函数和类时，需要考虑到函数或类的通用性，尽可能将它们设计成可重用的部分。需要遵循通用设计原则，例如设计单一职责的函数和类，引入适当的注释和文档说明等，使代码更加易于改进和维护。

    3、分离公共代码 尽可能使用模块和包来分离公共代码，以便于复用，而不是将它们复制到每个脚本中。合理地引入包的方式可以更好地组织代码，便于代码的复用和扩展。

    4、使用面向对象编程思想 面向对象编程思想是Python语言的重要特性，使用面向对象的思想可以更好地组织和管理代码。一个类可以作为模板来定义一组相似的对象，以此提高代码的可扩展性和可重用性，同时可以使程序更加直观、清晰，易于阅读。

    5、使用代码规范和风格 编写可维护、可扩展、可重用的代码，需要为代码编写基本的 Python 代码规范和风格，例如按照PEP8规范形式布局代码，选择合适的变量命名方式， 编写更好的文档和注释等等。这些规范和风格可以提高代码的可读性，从而更容易为将来的维护和修改工作提供支持。

小结

       总之，要熟练掌握函数、类、模块和包的使用，需要先掌握基本的编程概念和特性，设计好代码架构与编程风格，并编写可重用的函数和类，分离公共代码，使用面向对象的编程思想，以及使用代码规范和风格来编写代码。

总结

以上只是一些基础建议，具体的学习方法和进阶路线还需要根据个人的实际情况和目标进行规划和实践。