接口测试时如何上传文件(图片、安装包等)

在做接口测试时,针对需要上传文件(图片、安装包等)的 POST 请求,一般都是通过 HTTP 的 multipart/form-data 方式来传输。下面分别介绍在 Postman 和 Python(requests 库)里如何实现。

一、Postman 中上传文件

1. 选择请求方法和 URL

  • Method 选 "POST"(或接口文档指定的方法)
  • 在地址栏填入接口 URL

    2. 设置 Body 为 form‑data
  • 点击 "Body" 标签
  • 选中 "form‑data" 选项

    3. 新增字段并设置类型为 File
  • 在 Key 列输入字段名(与后台约定一致)
  • 下拉选择 "File",Value 列会出现文件选择按钮
    4. 如果还有其他普通文本参数,继续在 form‑data 中以 Text 类型添加即可。

5. 添加对应的请求参数,并发送请求

  • 点击 "Send"
  • 查看返回,确认文件是否上传成功

二、Python(requests)自动化脚本

使用 requests 库发送 multipart/form-data 请求:

python 复制代码
import requests

def upload_file(api_url, params, file_paths):
    """
    api_url: 接口地址
    params: dict, 普通表单字段
    file_paths: dict, 文件字段名 -> 本地文件路径
    """
    # 构造 files 参数
    files = {}
    for field_name, path in file_paths.items():
        # 'rb' 以二进制模式打开文件
        files[field_name] = open(path, 'rb')

    try:
        response = requests.post(api_url, data=params, files=files)
        response.raise_for_status()  # 如果返回码不是200-399,会抛出异常
        return response.json()
    finally:
        # 关闭文件句柄
        for f in files.values():
            f.close()

if __name__ == "__main__":
    api_url = "https://api.example.com/upload"
    params = {
        "username": "test_user",
        "description": "这是一个测试上传"
    }
    file_paths = {
        "image": "path/to/logo.png",
        "installer": "path/to/app.apk"
    }

    result = upload_file(api_url, params, file_paths)
    print("接口返回:", result)
  • data=params:普通文本字段
  • files=files:文件字段,requests 会自动将 Content-Type 设置为 multipart/form-data
  • 调用时,只需将文件路径和字段名对应好即可

三、在测试框架(pytest/unittest)中集成

如果使用 pytest 进行自动化,可以这样写:

python 复制代码
import pytest
import requests

@pytest.fixture
def api_url():
    return "https://api.example.com/upload"

@pytest.fixture
def common_params():
    return {
        "username": "pytest_user",
        "description": "pytest 上传测试"
    }

def test_upload(api_url, common_params):
    files = {
        "image": open("tests/data/logo.png", "rb"),
        "installer": open("tests/data/app.apk", "rb"),
    }
    resp = requests.post(api_url, data=common_params, files=files)
    for f in files.values(): f.close()

    assert resp.status_code == 200
    json_body = resp.json()
    # 根据接口文档断言
    assert json_body.get("success") is True
    assert "fileUrl" in json_body
  • 用 pytest.fixture 分离公共配置
  • 在测试函数里直接调用 requests.post
  • 断言 HTTP 状态码和返回字段

注意点

  • 超大文件 :若文件非常大,考虑分片上传或流式上传,详见 requests 的 stream 机制。

  • 自定义 Headers :如果需要授权(如 Bearer Token),可在请求中加入

    python 复制代码
    headers={"Authorization": "Bearer xxx"}
  • 超时与重试:生产脚本中建议加上 timeout=(连接超时, 读取超时),并结合 requests.adapters.HTTPAdapter 实现重试。

相关推荐
StarPrayers.2 分钟前
用 PyTorch 搭建 CIFAR10 线性分类器:从数据加载到模型推理全流程解析
人工智能·pytorch·python
程序员杰哥4 分钟前
UI自动化测试实战:从入门到精通
自动化测试·软件测试·python·selenium·测试工具·ui·职场和发展
SunnyRivers6 分钟前
通俗易懂理解python yield
python
mortimer7 分钟前
Python 进阶:彻底理解类属性、类方法与静态方法
后端·python
小叮当⇔2 小时前
PYcharm——获取天气
ide·python·pycharm
霍志杰2 小时前
记一次csv和xlsx之间的转换处理
python
测试19982 小时前
Jmeter是如何实现接口关联的?
自动化测试·软件测试·python·测试工具·jmeter·职场和发展·接口测试
小蕾Java2 小时前
PyCharm 2025:最新使用图文教程!
ide·python·pycharm
java1234_小锋3 小时前
TensorFlow2 Python深度学习 - 卷积神经网络(CNN)介绍
python·深度学习·tensorflow·tensorflow2
java1234_小锋3 小时前
TensorFlow2 Python深度学习 - 循环神经网络(RNN)- 简介
python·深度学习·tensorflow·tensorflow2