【项目一】基于pytest的自动化测试框架———解读requests模块

解读python的requests模块

这篇blog主要聚焦如何使用 Python 中的 requests 模块来实现接口自动化测试。下面我介绍一下 requests 的常用方法、数据传输方式以及应对实际项目中的常见问题。

什么是requests模块

requests 是 Python 中广泛使用的库,用于简化 HTTP 请求的发送和响应处理。

安装通过pip install requests

基础用法

  1. 发送post请求

在接口测试中,post请求经常用于发送数据。假设要测试一个登录接口,需要传递用户名和密码作为请求参数。

Python 复制代码
import requests

# 设置请求的 URL 和参数
url = 'http://127.0.0.1:8787/login'
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
data = {'username': 'testuser', 'password': 'testpass'}

# 发起 POST 请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=data)

# 查看响应状态码和内容
print(response.status_code)  # 200 表示请求成功
print(response.text)  # 返回服务器响应的文本内容
  1. GET请求与参数传递

GET请求常用于获取服务器资源,如获取商品列表。我们可以传递查询参数,服务器根据参数返回特定的数据。

Python 复制代码
url = 'http://127.0.0.1:8787/products'
params = {'category': 'electronics'}

response = requests.get(url, params=params)

# 输出返回的 JSON 数据
print(response.json())

GET与POST的区别

在实际项目中,选择post还是get取决于数据传递的需求:

get:用于从服务器获取数据,查询参数通过 url 传递,适用于获取资源。

post:用于提交数据到服务器,参数在请求体中,适用于数据提交或修改。

数据传递格式

  1. 表单提交与JSON数据

post请求的数据传输方式主要有两种:表单数据和json数据。

  • 表单提交

    data = {'username': 'testuser', 'password': 'testpass'}
    response = requests.post(url, data=data)

  • JSON提交:

    json_data = {'username': 'testuser', 'password': 'testpass'}
    response = requests.post(url, json=json_data)

不同的接口通常有特定的数据格式要求,测试时需依据接口文档确定数据传输方式。

会话管理与持久性连接

在一些需要多次请求的场景下,使用会话对象 Session 可以管理持久性连接,避免重复登录等繁琐操作。尤其是涉及用户登录、会话保持的场景,Session 的使用至关重要。

Python 复制代码
# 创建会话对象
session = requests.Session()

# 使用会话对象进行登录
login_url = 'http://127.0.0.1:8787/login'
session.post(login_url, data={'username': 'testuser', 'password': 'testpass'})

# 登录后,访问受保护的资源
protected_url = 'http://127.0.0.1:8787/protected'
response = session.get(protected_url)

print(response.text)

处理相应结果

除了接口的响应状态码,还需要处理接口返回的数据格式,requests支持多种返回格式:

文本类型:print(response.text)

解析JSON相应:print(response.json())

获取二进制内容,如图片或文件:print(response.content)

应对HTTPS证书验证

在测试HTTPS接口时,可能会遇到证书验证错误,可以通过一下方式禁用证书验证:

Python 复制代码
response = requests.get(url, verify=False)

错误处理与异常捕获

requests提供了强大的异常处理机制,在测试过程中可以捕获网络错误或者超时的问题

Python 复制代码
try:
    response = requests.get(url, timeout=5)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
    print(f'HTTP error occurred: {http_err}')
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(f'Other error occurred: {err}')
相关推荐
龙哥说跨境8 分钟前
如何利用指纹浏览器爬虫绕过Cloudflare的防护?
服务器·网络·python·网络爬虫
小白学大数据24 分钟前
正则表达式在Kotlin中的应用:提取图片链接
开发语言·python·selenium·正则表达式·kotlin
flashman91125 分钟前
python在word中插入图片
python·microsoft·自动化·word
菜鸟的人工智能之路28 分钟前
桑基图在医学数据分析中的更复杂应用示例
python·数据分析·健康医疗
懒大王爱吃狼2 小时前
Python教程:python枚举类定义和使用
开发语言·前端·javascript·python·python基础·python编程·python书籍
秃头佛爷3 小时前
Python学习大纲总结及注意事项
开发语言·python·学习
深度学习lover4 小时前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
幺零九零零5 小时前
【计算机网络】TCP协议面试常考(一)
服务器·tcp/ip·计算机网络
API快乐传递者5 小时前
淘宝反爬虫机制的主要手段有哪些?
爬虫·python
阡之尘埃7 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控