数据驱动API测试

简介: 数据驱动API测试

大家好,我是阿萨。先总结下今天的文章,然后大家看详情。


数据驱动API测试是指使用外部数据源驱动API测试的方法。在这种方法中,测试数据和测试代码被分离,测试代码通过读取数据驱动测试。这使得测试更灵活,更容易维护和更新。

举个例子:假设你正在测试一个API,它接受用户名和密码作为请求参数,并返回一个令牌。在数据驱动测试中,你可以在外部数据源中存储多组用户名和密码的数据,然后在测试代码中读取这些数据并循环遍历它们。每一次遍历,测试代码都会使用当前遍历到的数据作为请求参数发送请求,并验证响应是否正确。

API是软件互操作性的重要组成部分。合理设计和实现的API允许一个程序安全地访问另一个程序的数据或操作。


提供数据或服务的程序和访问数据或服务的程序彼此不了解也不依赖。因此,API开发人员面临着独特的挑战。数据驱动的API测试为开发人员提供了对API了解的关键途径。


什么是数据驱动的API测试?


开发人员可以构建应用程序组件,根据一系列命令和输入执行一系列任务。然后,软件测试人员按照步骤模拟用户行为,完成这些不同的任务。例如,软件测试模拟一系列用户输入,然后根据预期输出衡量实际输出。如果实际结果与预期结果一致,则软件通过测试。


API不像其他软件组件那样执行一系列任务。它们促进了请求者和提供者之间的数据传输。API测试强调的是数据访问,而不是用户操作背后的逻辑。这是数据驱动API测试的核心。流程测试使用各种测试逻辑来模拟用户操作,而数据驱动测试依赖于有限的逻辑。API测试提供了一系列数据测试用例,以运行API的设置测试逻辑。必须有足够多的不同数据来验证软件的底层操作规则和边界条件正确工作。


因此,数据访问和处理驱动了这类API测试。它们遵循请求/响应模型,包括三个关键组件:


1. 数据集或源,例如文件、电子表格、Java数据库源、开放数据库源和以逗号分隔的文本文件;


2.测试逻辑,学习API的功能,并驱动额外的步骤,如数据库查询,加密和计算结果;


3. 一个测试脚本或框架,它提供了一系列总体测试,以及对实际结果和预期结果的通过/失败比较检查。


例如,假设一家企业使用其专有数据提供分析服务。该业务为用户开发API,以便对该数据进行分析性查询和请求。在测试中,API请求包括搜索选定的数据、转换或规范化不同的数据集以及进行计算。数据驱动的API测试通过这个API调用一系列分析请求,然后比较每个请求的实际结果和预期结果。


数据分析在API测试中的作用


随着持续开发范式加速软件开发周期,测试的需求也在增加。当开发人员添加或更新功能时,API可以进行频繁的测试。软件测试人员无法实际地手动跟上所需的主线测试量。


开发人员、项目经理甚至执行人员都需要了解自动化层下面发生了什么。


因此,自动化已经成为软件测试和更大的CI/CD工具链的一个关键特征。仅仅自动化是不够的。开发人员、项目经理甚至执行人员都需要了解自动化层下面发生了什么。


在API和其他软件开发中,当自动化增加测试速度和量时,分析提供了这些必要的见解。分析工具摄取并分析大量测试结果,以提供关于测试周期的详细信息。然后,开发团队可以审查这些信息,以评估结果并确定要解决的失败。


API测试中使用的分析通常为每种类型的测试提供直接的通过/失败结果。确切的测试取决于API、API的用途以及为其创建的测试套件。例如,支持在线购物的API可能会对一系列用户活动进行测试分析,包括以下内容:


1. 登录成功或失败;

2. 验证安全特性,例如安全套接字层/传输层安全性;

3. 能够访问和浏览库存;

4. 与虚拟购物车的交互;

5. 使用地址和支付数据订购。


随着自动化通过不同的场景和数据集驱动每个测试,分析工具评估并记录每个测试的成功或失败。工具通常在人类可读的报告中总结和共享结果,比如仪表板。


API测试中的数据分析可以带来以下好处:


1. 加速测试。团队可以在没有人工干预的情况下执行自动化测试,通常是在非工作时间。


2.更少的错误。自动化减少了测试错误和疏忽,确保每个测试周期以相同的方式包含所有测试。


3. 更好的测试清晰度。自动化和分析记录每个测试。开发团队可以使用分析工具来了解给定测试失败的确切原因。


4. 更快的修复。与其他测试方法相比,更广泛的测试和更好的测试清晰度可以更快地导致问题。反过来,这可以加快下一个迭代的代码修正。在持续或广泛的测试失败的情况下,管理人员应该将重点转移到培训、编码技术或其他最佳实践上,以获得更好的整体代码质量。


用于数据驱动API测试的工具


数据分析需要工具,这些工具通常被添加到CI/CD工具链中。有许多API测试自动化和测试数据管理工具供开发人员使用,包括Curiosity Software、Datprof Runtime、Delphix、GenRocket和Loadmill。这些工具的功能包括自动测试设计、合成测试数据生成和数据屏蔽。


软件团队在将任何潜在的API测试工具添加到CI/CD工具链之前,都应该研究和评估它们的可用性和互操作性。


如何分析失败的测试


在生产中,IT团队监视API以收集诸如请求数量、正常运行时间、响应时间和错误率等指标。然而,在开发中,测试关注的是通过/失败的结果。每个API都做不同的工作,因此测试依赖于特定的API及其暴露的后端功能。


测试的目的是使用不同的输入驱动对API的调用,然后衡量结果的成功或失败。例如,测试人员可以使用不同的数据集重复1000次功能测试。这些API函数调用中有多少是成功的?更重要的是,失败测试的情况和标准是什么?这种洞察力可以帮助开发人员快速理解和修复问题。


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