接口是什么&如何开展pycharm+requests接口自动化

一、了解接口

（一）接口测试

定义：对系统或组件之间的接口进行测试，主要是校验数据的交换，传递和控制管理过程，以及相互逻辑依赖关系。
接口分类：内部接口（登录、查看数据）、外部接口（购物、支付）
目的：保证接口的正确性和稳定性
原理：模拟客户端向服务器发送请求报文，服务器接收请求报文后对相应的报文做处理并向客户端返回应答，客户端接收应答的过程
接口自动化：
通过编写测试脚本覆盖接口，并通过脚本执行发现接口问题，主要用于回归测试。

（二）接口的请求部分

Accept：客户端可识别的内容类型列表

Authorization：授权信息（ Bearer Token：通过使用访问密钥对请求进行身份验证）

User-Agent：告诉HTTP服务器，客户端使用的操作系统和浏览器的名称和版本

Content-Type：用来告诉服务端消息主体是序列化的json字符串

（三）接口的响应部分

Content-Type：WEB服务器告诉浏览器自己响应的对象的类型和字符集

Server：指明HTTP服务器的软件信息

常见响应代码：
1xx：指示信息------表示请求已经接受，继续处理
2xx：成功------表示请求已经被成功接收、理解、接受。
3xx：重定向------要完成请求必须进行更进一步的操作
4xx：客户端错误------请求有语法错误或请求无法实现
5xx：服务器端错误------服务器未能实现合法的请求。

二、接口自动化怎么做

（一）基本流程

需要明确，接口自动化的开展是接口较稳定的阶段

需求分析
了解项目的业务功能，bug较多的模块，比较稳定接口有哪些，核心功能有哪些
了解接口
查看接口文档，了解接口的请求和响应；使用postman调试确保接口连通
用例设计
设计并调试接口脚本
编码设计、调试接口脚本，分析用例失败原因
维护脚本
项目中存在修改、新增接口时，同步修改接口脚本
日常优化框架，如：使用更简单的插件

（二）了解requests库

Requests库是python实现的最简单易用的HTTP库，允许发送各种 HTTP 请求，处理 cookies、会话、连接池、重定向、多种认证方式等，使得处理 HTTP 请求变得非常便捷。

通过pip命令安装：

python 复制代码

pip install requests

使用时，需要导入：

python 复制代码

import requests

（三）get请求实例

以下为get请求的实例，我打印了响应的代码，响应体文本和请求的地址，并且添加了一个断言。

python 复制代码

def test_case_get():
    """get请求示例"""
    url = "http://httpbin.org/get"
    resp = requests.get(url=url, params=None, headers=None)
    logger.info("响应代码为：{}".format(resp.status_code))
    logger.info("响应体为：{}".format(resp.text))
    logger.info("host为{}".format(resp.json()["headers"]['Host']))
    assert "headers" in resp.text
    return resp

实例的运行结果：

想要了解get请求可以添加什么参数，也可以查看get封装的源码，ctrl+b可以进入到关键字封装的源码，查看详细内容，可以看到，get请求除了url必填外，其余的参数都是可选的，比如params

（四）post请求实例

以下为post请求的实例，我打印了响应的代码，响应体文本和请求的地址，并且添加了一个断言。

python 复制代码

def test_case_post():
    """post请求示例"""
    url = "https://httpbin.org/post"
    data = {'key': 'value'}
    resp = requests.post(url=url, data=data)
    logger.info("响应代码为：{}".format(resp.status_code))
    logger.info("响应体为：{}".format(resp.text))
    logger.info("host为{}".format(resp.json()["headers"]['Host']))
    assert "form" in resp.text
    return resp

实例的运行结果：

post请求的参数，分享给大家了解：

当然，我们常见的请求之外，还有一些如put请求，delete请求，这些后续可以自行研究学习。

（五）初识pytest框架

pytest的特性：

自动识别测试用例。(unittest当中，需要引入TestSuite，主动加载测试用例。)
简单的断言表达：assert 表达式即可。(unittest当中，self.assert*)
有测试会话、测试模块、测试类、测试函数级别的fixture。(unittest当中是测试类、测试函数级别的fixture)
有非常丰富的插件，目前在600+，比如allure插件。(unittest无)
测试用例不需要封装在测试类当中。(unittest中需要自定义类并继承TestCase)

识别规则(文件命名规范）：

搜索根目录：默认从当前目录中搜集测试用例
搜索规则：
1）搜索文件：符合命名规则 test_*.py 或者 *_test.py 的文件
2）在满足1）的文件中识别用例的规则：
2.1）以test_开头的函数名；
2.2）以Test开头的测试类（没有__init__函数）当中，以test_开头的函数

（六）框架内各部分介绍

Common：存放常用工具，如自己封装的一些函数：数据库连接、日志定制封装
Outputs：测试输出，包括logs和reports
TestCase：放置测试用例，可根据实际业务情况创建模块，分类归档，用例脚本
Conftest.py：该文件主要用来做全局用例共享使用，如参数的共享、测试fixture的定义等，一些初始化的操作通常会放到该文件
Pytest.ini：为pytest本身自带的配置文件，文件位置必须为整个工程的根目录下
run.py：脚本运行入口

（七）常用的库

import requests ················get、post、delete、put...

Import pytest ················pytest库，pytest.main()执行脚本

import pymysql ················连接mysql，做数据校验

Import time ················time.sleep(5)控制运行等待时间

Import json················ 响应数据json字段提取