公司计划系统的开展接口自动化测试，需要我这边调研一下主流的接口测试框架给后端测试（主要测试接口）的同事介绍一下每个框架的特定和使用方式。后端同事根据他们接口的特点提出一下需求，看哪个框架更适合我们。
需求
1、接口编写方便。
2、方便调试接口。
3、支持数据初始化。
4、生成测试报告。
5、支持参数化。
robot framework
优点
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关键字驱动，自定义用户关键字。
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支持测试日志和报告生成。
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支持系统关键字开发，可扩展性好。
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支持数据库操作。
缺点
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接口测试用例写起来不简洁。
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需要掌握特定语法。
*** Settings ***
Library RequestsLibrary
Library Collections*** Test Cases ***
test_get_event_list # 查询发布会（GET请求）
${payload}= Create Dictionary eid=1
Create Session event http://127.0.0.1:8000/api
{r}= Get Request event /get_event_list/ params={payload}
Should Be Equal As Strings ${r.status_code} 200
log ${r.json()}
${dict} Set variable ${r.json()}
#断言结果
${msg} Get From Dictionary ${dict} message
Should Be Equal ${msg} success
${sta} Get From Dictionary ${dict} status
${status} Evaluate int(200)
Should Be Equal ${sta} ${status}
结果：不考虑，没人愿意这么写接口用例。
###JMeter
优点
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支持参数化
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不需要写代码
缺点
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创建接口用例效率不高。
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不能生成查看每一个接口执行情况的测试报告。
总结：不考虑，接口编写不方便，最主要是不能生成测试报告，如果做接口性能的话可以考虑。
###HttpRunner
优点:
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基于YAML/JSON格式，专注于接口本身的编写。
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接口编写简单
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生成测试报告
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接口录制功能。
缺点:
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没有编辑器插件对语法校验，容易出错。
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官方文档没有详细的说明。
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扩展不方便。
[
{
"config": {
"name": "testcase description",
"variables": [],
"request": {
"base_url": "http://127.0.0.1:5000",
"headers": {
"User-Agent": "python-requests/2.18.4"
}
}
}
},
{
"test": {
"name": "test case name",
"request": {
"url": "/api/get-token",
"headers": {
"device_sn": "FwgRiO7CNA50DSU",
"user_agent": "iOS/10.3",
"os_platform": "ios",
"app_version": "2.8.6",
"Content-Type": "application/json"
},
"method": "POST",
"date": {"sign": "958a05393efef0ac7c0fb80a7eac45e24fd40c27"}
},
"validate": [
{"eq": ["status_code", 200]},
{"eq": ["headers.Content-Type", "application/json"]},
{"eq": ["content.success", true]},
{"eq": ["content.token", "baNLX1zhFYP11Seb"]}
]
}
}]
总结：可以考虑，至于接口数据的初始化可能需要单独处理。
doc: https://cn.httprunner.org/quickstart/
###gauge
BDD行为驱动测试框架。
优点:
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行为文件与脚本文件分离，本质上实现了数据驱动。
-
功能强大灵活，本质上还用Python写接口用例。
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自动生成测试报告。
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VS Code有支持插件
缺点:
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门槛略高，需要了解BDD的用法。
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需要会markdworn语法
行为描述文件：
## test post request
* post "http://httpbin.org/post" interface
|key | status_code|
|------|-----------|
|value1|200 |
|value2|200 |
|value3|200 |
测试脚本：
......
@step("post <url> interface <table>")
def test_get_request(url, table):
values = []
status_codes = []
for word in table.get_column_values_with_name("key"):
values.append(word)
for word in table.get_column_values_with_name("status_code"):
status_codes.append(word)
for i in range(len(values)):
r = requests.post(url, data={"key": values[i]})
result = r.json()
assert r.status_code == int(status_codes[i])
总结：推荐使用，BDD有一定门槛，看测试人员的学些能力和接受速度。
doc: https://docs.gauge.org/latest/writing-specifications.html#special-parameter-csv
###Unittest+Request+HTMLRunner
利用现有的框架和库自己定制。
优点:
- 足够灵活强大: 分层测试、数据驱动、测试报告，集成CI...
缺点:
- 有一定的学习成本
数据文件：
{
"test_case1": {
"key": "value1",
"status_code": 200
},
"test_case2": {
"key": "value2",
"status_code": 200
},
"test_case3": {
"key": "value3",
"status_code": 200
},
"test_case4": {
"key": "value4",
"status_code": 200
}}
测试用例：
import requests
import unittest
from ddt import ddt, file_data
@ddtclass InterfaceTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.url = "http://httpbin.org/post"
def tearDown(self):
print(self.result)
@file_data("./data/test_data_dict.json")
def test_post_request(self, key, status_code):
r = requests.post(self.url, data={"key": key})
self.result = r.json()
self.assertEqual(r.status_code, status_code)
总结：推荐使用，代码相对简单，功能足够灵活。
最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：
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