接口自动化测试工具大全
在互联网时代，服务端测试已经成为一个重要的产品保障手段，各对此公司实施的方法和技术也不同，本文我们就来讨论一下。
互联网服务端接口自动化是各个公司都需要一部分业务，如何快速高效地完成接口测试呢？
以帮助大家实现高效的接口测试为出发点，本文包含了我在互联网接口测试领域的一些方法和心得，希望大家一起讨论和分享，内容包括但不仅限于：
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互联网服务端接口测试介绍；
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接口测试常用的工具、平台、框架；
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接口测试的一些问题和实践。
下图是经典的测试金字塔，服务接口测试在中部，承上启下，由此可见其重要性。
互联网服务端接口测试介绍
目前市场上有很多支持接口测试的工具，能够提高测试效率。但是让你一天完成100个接口测试任务，你觉得可能吗？
你可能会说有工具就行，但不是所有工具都能支持你完成这个任务。下图是我挑选的几款工具：
1. fiddler
fiddler是一个 HTTP 协议调试代理工具，Web和手机测试都会用到，同时也支持接口测试。后面我会专门介绍。
2. postman
它是 Google 开发的一个插件，安装在 Chrome 浏览器上，能支持不同接口测试请求，可以管理测试套件和自动化运行。弱点是自动化断言功能不强大，不能和 Jenkins、代码管理库进行持续集成测试。
但是，它绝对是一个很好的半手工、半自动化测试工具。我一般在写自动化接口测试用例，会打开 postman 进行辅助测试和 Debug，下文会有介绍。
3. wireshak
这是一款抓包工具，支持 TCP、UDP、HTTP 。如果做底层网络数据测试，一般都需要用到它，但是用作接口测试，它就有点不友好。因为刷新数据太快，不好定位每个操作对应的接口。所以，在这里就不过多介绍该工具。
4. soupUI
这是一款提供有开源免费版和企业收费版的软件。在国外的接口测试中，使用较多。该工具能够支持接口自动化测试和接口性能测试，也支持和 Jenkins 做持续集成测试。了解一下就可以，可以下载一个社区免费版，做一个 Demo 试试。
5. Java 代码做接口测试
为什么要用代码做接口自动化测试呢？一些工具功能是有限制，很多公司需要一些特定的功能，工具不支持，只好用代码进行开发。一般用 Java 做自动化测试，主要利用 httpclient.jar 包，然后利用 JUnit 或者 TestNG 这样的单元测试工具，进行测试用例的开发，接着在 Jenkins 上创建一个 job，进行持续集成测试。
6. Python 代码做接口测试
和 Java 一样，用 Python 做接口测试，可以利用一个功能强大的第三方库 Requests，它能方便地创建接口自动化用例。Python 下的单元测试框架，一般采用unittest。生成测试报告，一般选择 HTMLTestRunner.py。同样，可以结合 Jenkins 做持续集成测试。
7. LoadRunner
不要以为 LoadRunner 只能做性能测试，它同样可以做接口自动化和接口压力测试。只是我们很多人，不会利用 LoadRunner 的函数，设计接口测试用例。
8. JMeter
JMeter 同 LoadRunner 一样，都以性能测试出名，一般用 JMeter 也是做接口性能测试。例如 Java+Jmeter+Ant+Jenkins 做接口性能监听测试。JMeter 如何做接口测试，可以查阅官方文档和 CSDN 博客专栏《JMeter 性能测试》 。
上面说了这么多工具，基本覆盖了接口功能测试、接口自动化测试、接口性能测试。这里提一下，推荐 Python 语言下的一个性能测试工具 Locust。自己百度并安装下，很简单的 Web 界面，作为一个轻量级的协程测试工具，感觉很不错。
服务端测试也应该具备一些计算机基础知识的能力，例如下面几个领域的知识。
操作系统和网络
互联网里最大的应用场景就是高并发、高可用、高性能的线上服务，做这类系统实际上考验的是我们对操作系统和网络的理解。任何一个系统最后都是运行在操作系统之上的，也都运行在网络之上的，包括分布式系统，所以，需要在操作系统和网络上一定要有较深的造诣，尤其是高并发和高性能。
如果对操作系统原理一无所知，基本很难理解什么是并发和锁，很难理解高性能用什么指标来衡量，以及怎么实现高并发、高可用和高性能。
对于操作系统，我们必须了解 CPU 的多核体系结构、内存分页和缓存技术、磁盘 IO 的优略和网卡 IO 的情况，并且要理解计算机的工作原理，会根据这些指标粗略评估服务能够输出的性能。
对于网络，必须理解理论上定义的7层模型，了解 TCP/IP 的三次握手。另外我们在分布式服务架构中多数使用应用层的HTTP协议，所以还需要对 HTTP 协议有很深刻的理解。
算法和数据结构
应用层面的小伙伴们可能对算法和数据结构的应用比较少，即使有应用也比较简单，但是算法能力代表了一个人的逻辑思维和思考能力，能把各种基础算法理解的人智商都不会低，能够把程序写好的人逻辑思维一定很强。
一般在面试小伙伴的时候，我都会考察一下他会不会高级算法，例如递归、剪枝、贪婪、动态规划。仔细想一下就会知道，会动态规划的人，他不是勤奋的就是聪明的，无论哪一样，你都有录取他的冲动。
线上高并发服务方向
线上高并发服务是个强需求，无论你开发哪类应用和网站，线上服务都是必须的，有了服务才有了功能，才有了产品，我也主要从事互联网后台高并发服务的设计与实现。
解决高并发服务其实并没有那么难，这些年高并发服务的技术栈也已经没有了门槛，只要投入足够的成本，构建可伸缩的服务不是问题，达到多大的 TPS 也都不是问题，核心思想就是“分而治之，大而化下，小而化了”。
我们使用的缓存抗读、消息队列抗写、数据库分库分表、缓存分片、应用层伸缩、减少竞争、7层负载均衡、三四层负载均衡等，以及 CDN、DNS 轮训等等，这一切都是“分而治之”的思想。
大数据方向
大数据是最近比较火的方向，大小公司都在使用大数据技术。大公司使用大数据分析技术从众多数据中分析出业务模型，得出有价值的结果，来帮助企业制定市场和销售策略，中小公司多数使用大数据出报表和做风控等。
所有的大数据技术的根基都来自 Mapreduce、GFS 和 Bigtable 这三篇论文，推荐大家阅读这些论文：
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MapReduce: Simplifed Data Processing on Large Clusters
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The Google File System
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Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
理解了这些基础技术原理，再去学习 Hadoop、HBase、Storm、Spark、Cassandra、MongoDB、ES 等都不是问题。
接口测试常用的工具、平台、框架
自动化测试可以快速自动完成大量测试用例，节约巨大的人工测试成本；同时需要拥有专业开发技能的人才能完成开发，且需要大量时间进行维护（在需求经常变化的情况下），所以大部分具有很好开发技能的人员不是很愿意编写自动化用例。但由于软件规模的高速增长，人力资源的逐步稀缺，自动化测试已是势在必行。
下面是我精选的8个 Java 测试工具和框架。
1. Arquillian
Arquillian 是一个基于 JVM 高度创新性和可扩展的测试平台，允许 Java 开发人员轻松创建自动化集成、功能和验收测试。Arquillian 允许在运行时间执行测试。可以用来管理单个或多个容器的生命周期，捆扎测试用例、从属类和资源。它还能够部署归档到容器中，在容器中执行测试、捕获结果，并创建报告。它集成了常见的测试框架，如 JUnit 4、TestNG 5，并允许使用现有的 IDE 发布测试，并且由于模块化的设计使其能够运行 Ant 和 Maven 测试插件。
2. JTest
JTest 也被称为“Parasoft JTest”，是一款由 Parasoft 公司推出的自动化 Java 软件测试和静态分析软件。JTest包含的功能有：单元测试情况下的生成和执行、静态代码分析、数据流的静态分析、度量分析、回归测试、运行时错误检测。此外，它还具备了同行代码审查流程自动化和运行时错误检测的功能，如竞态条件、异常、资源和内存泄漏、安全漏洞攻击。
3. The Grinder
The Grinder 是一个 Java 负载测试框架，运行简单，且其分布式测试采用了许多负载注入机器。只要有 Java API，The Grinder 就可以进行负载测试。这包括 HTTP Web 服务器、SOAP 和 REST Web 服务器、应用程序服务器，以及用强大的 Jython 和 Clojure 语言写的包含了自定义协议的测试脚本。
The Grinder 的 GUI 控制台允许对多个负载注射器进行监测和控制，并自动管理客户端连接和 Cookies、SSL、代理感知和节流连接。 The Grinder 在 BSD 风格的开源许可下是免费的。 官方网站：Downloading The Grinder
4. TestNG
TestNG 是一款为 Java 编程语言设计的测试框架，灵感来自于 JUnit 和 NUnit。TestNG 可覆盖范围更广的测试类型，如单元、功能性、端到端、一体化等。它还有一些新的功能，可以使之更强大和更容易使用，如注解、具备大型线程池各种策略的运行测试、多线程的代码测试、灵活的测试配置、参数化数据驱动的测试支持等等。TestNG 支持各种各样的工具和插件，比如 Eclipse、IDEA、Maven 等等。
5. JUnit
JUnit 是一个为 Java 编程语言设计的单元测试框架。JUnit 为测试驱动开发框架的发展发挥了重要作用。它是现在被统称为 xUnit 的单元测试框架大家庭的组成成员之一，源于 SUnit。在编译时，JUnit 可以连接作为 JAR，用于编写可重复的测试。
6. Powermock
PowerMock 是一款支持单元测试源代码的 Java 框架。虽然 PowerMock 可以作为 Mocking 框架，例如作为 Mockito 和 EasyMock 的扩展而运行，但它还具备更强大的能力。PowerMock 利用自定义的类加载器和字节码操纵器，来确保静态方法的模拟、静态初始化的删除、函数构造、最终的类和方法以及私有方法。它的主要目的是通过最少的方法和注释来扩展现有的 API，以获得额外的功能。
7. Cucumber
Cucumber 是 BDD 模式下实现可执行规范（Executable Specifications）的开源工具，但是它的使命并不局限于做自动化验收测试，更加重要的在于其能够在团队成员之间构建统一的交流基础（feature 文件）、规范交流用语（Domain Specific Language）、提高各个利益相关方（Business Stakeholders）沟通效率和效果，从而达到提升产品质量、做出客户期望得到的产品这一最终目标。
8. Python Unittest
Python 单元测试框架 Unittest，是基于 Java 中流行单元测试框架 JUnit 设计的，其功能强大且灵活，对于熟悉 JUnit 的人来说，掌握 Unittest 很简单。
Unittest 涉及的知识点较多，但核心的只有一部分，本文将介绍它最核心和基础的内容。
类似 JUnit，使用 Unittest 编写 Python 的单元测试代码，包括如下几个步骤：
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编写一个 Python 类，继承 Unittest 模块中的 TestCase 类，这就是一个测试类。
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在上面编写的测试类中定义测试方法（这个就是指的测试用例），每个方法的方法名要求以 test 打头，没有额外的参数。在该测试方法中调用被测试代码，校验测试结果，TestCase 类中提供了很多标准的校验方法，如最常见的 assertEqual。
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执行 unittest.main() ，该函数会负责运行测试，它会实例化所有 TestCase 的子类，并运行其中所有以 test 打头的方法。
以下是Python Unittest 测试用例执行的关系图。
我们下面看一些例子，编写如下的 Python文件。
（1）手工加载批量用例。
import unittestclass TestOne(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print '\ncases before'
pass
def test_add(self):
'''test add method'''
print 'add...'
a = 3 + 4
b = 7
self.assertEqual(a, b) def test_sub(self):
'''test sub method'''
print 'sub...'
a = 10 - 5
b = 5
self.assertEqual(a, b) def tearDown(self):
print 'case after'
passif __name__ == '__main__': # 1、构造用例集
suite = unittest.TestSuite() # 2、执行顺序是安加载顺序：先执行test_sub，再执行test_add
suite.addTest(TestOne("test_sub"))
suite.addTest(TestOne("test_add")) # 3、实例化runner类
runner = unittest.TextTestRunner() # 4、执行测试
runner.run(suite)（2）自动加载批量用例。
import unittestimport osclass TestOne(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print '\ncases before'
pass
def test_add(self):
'''test add method'''
print 'add...'
a = 3 + 4
b = 7
self.assertEqual(a, b) def test_sub(self):
'''test sub method'''
print 'sub...'
a = 10 - 5
b = 5
self.assertEqual(a, b) def tearDown(self):
print 'case after'
passif __name__ == '__main__': # 1、设置待执行用例的目录
test_dir = os.path.join(os.getcwd()) # 2、自动搜索指定目录下的cas，构造测试集,执行顺序是命名顺序：先执行test_add，再执行test_sub
discover = unittest.defaultTestLoader.discover(test_dir, pattern='test_*.py') # 实例化TextTestRunner类
runner = unittest.TextTestRunner() # 使用run()方法运行测试套件（即运行测试套件中的所有用例）
runner.run(discover)接口测试的一些问题和实践
以 TestNG 为例，它是一套根据 JUnit 和 NUnit 思想而构建的利用注释来强化测试功能的一个测试框架。TestNG 设计涵盖所有类型的测试，如单元、功能、端到端、集成等。学习 TestNG 之前需要先学习编程语言 Java、配置本地 JDK 环境（JDK1.5 版本或以上）和安装 Java 开发工具 Eclipse。
接下来，我们一起来学习 TestNG。
1. 在 Eclipse 中安装 TestNG。
打开 Eclipse Help -> MarketPlace，在搜索框里面输入 TestNG 搜索，然后安装 TestNG 插件。
2. 安装成功后，在项目的 package 上右键可以看到 TestNG -> Create TestNG class。
这里可以勾选 TestNG 的注解方法，主要注解方式有：
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@BeforeSuite：被此注解的方法将在所有测试运行之前运行该方法。
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@AfterSuite：被此注解的方法将在所有测试运行之后运行该方法。
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@BeforeTest：被此注解的方法，将在测试运行之前运行。
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@AfterTest：被此注解的方法，将在测试运行之后运行。
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@BeforeClass：被此注解的方法，将在当前类的第一个测试方法调用之前运行。
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@AfterClass：被此注解的方法，将在当前类的所有测试方法调用之后运行。
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@BeforeMethod：被此注解的方法，将在每个测试方法调用之前运行。
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@AfterMethod：被此注解的方法，将在每个测试方法调用之后运行。
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@DataProvider：标志着一个方法，提供数据的一个测试方法。
至此环境搭建完成，可以开始写测试的 case 了。
3. 从一个简单的测试 case 开始入手，代码如下：
package com.pingan.ff.zijin;import org.testng.annotations.Test;import org.testng.annotations.DataProvider;import org.testng.annotations.BeforeTest;import org.testng.annotations.AfterTest;public class NewTest { @Test(dataProvider = "dp") public void f(Integer n, String s) {
System.out.println("第一个参数是"+n+",第二个参数是"+s);
} @DataProvider
public Object[][] dp() { return new Object[][] { new Object[] { 1, "a" }, new Object[] { 2, "b" },
};
} @BeforeTest
public void beforeTest() {
System.out.println("------------开始测试------------");
} @AfterTest
public void afterTest() {
System.out.println("------------结束测试------------");
}
}右键 Run As -> TestNG Test，运行后结果如下图所示。
从测试的结果可以看到执行的顺序是 beforeTest() -> Test() -> afterTest()，同时 Test() 方法从 dataProvider dp 里面接收参数。如下图所示。
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