一个数据驱动的API测试框架

简介: 一个数据驱动的API测试框架

大家好,我是阿萨。昨天写了很多可用的python类库。今天针对数据驱动框架,写一个带源码的最简单的框架,只是示意代码,自己回去要修改的。


以下是一个简单的Python代码示例,演示如何创建一个数据驱动的API自动化测试框架,满足您的要求。请注意,这只是一个基本框架,您可以根据您的具体需求进行扩展和改进。

```python
import requests
import json
import csv
import unittest
from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner
# 1. 从单独文件中读取配置数据
def read_test_data_from_csv(csv_file):
test_data = []
with open(csv_file, 'r', newline='') as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
test_data.append(row)
return test_data
# 2. 接口输入参数使用json或者csv
def run_api_test(data):
test_results = []
for test_case in data:
url = test_case['url']
method = test_case['method']
headers = json.loads(test_case['headers'])
payload = json.loads(test_case['payload'])
expected_response_code = int(test_case['expected_response_code'])
response = None
try:
if method == 'GET':
response = requests.get(url, headers=headers)
elif method == 'POST':
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
# 检查响应状态码
if response.status_code == expected_response_code:
test_results.append({'test_case': test_case, 'result': 'Pass'})
else:
test_results.append({'test_case': test_case, 'result': 'Fail', 'reason': f'Expected {expected_response_code}, but got {response.status_code}'})
except Exception as e:
test_results.append({'test_case': test_case, 'result': 'Error', 'reason': str(e)})
return test_results
# 3. 输出结果使用html方式
def generate_html_report(test_results):
with open('test_report.html', 'w', encoding='utf-8') as file:
runner = HTMLTestRunner(stream=file, title='API Test Report', description='Test results for API tests')
runner.run(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(ApiTest))
# 4. 测试报告,要有统计测试用例失败以及失败原因
class ApiTest(unittest.TestCase):
def test_api(self):
test_data = read_test_data_from_csv('test_data.csv')
results = run_api_test(test_data)
for result in results:
self.assertEqual(result['result'], 'Pass', result.get('reason', ''))
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
generate_html_report()
```


请确保已安装必要的库,如requests、json、csv、unittest以及HTMLTestRunner。您需要将测试数据保存在名为'test_data.csv'的CSV文件中,并根据您的实际API测试需求进行配置。此示例中的测试报告将生成为'test_report.html'文件。l


这只是一个基本的框架,您可以根据您的项目需求进行扩展和优化。

相关文章
|
3天前
|
API 开发者
免费邮箱API发送邮件测试调试的方法和步骤
本文介绍了使用免费邮箱API如aoksend、Mailgun、SMTP2GO发送邮件的测试调试步骤:选择合适的API,获取访问密钥,配置邮件参数,编写测试代码,调试和测试,查看发送日志,以及优化改进邮件发送功能,确保其稳定运行。
|
3天前
|
测试技术 API 网络架构
Python的api自动化测试 编写测试用例
【4月更文挑战第18天】使用Python进行API自动化测试,可以结合`requests`库发送HTTP请求和`unittest`(或`pytest`)编写测试用例。以下示例: 1. 安装必要库:`pip install requests unittest` 2. 创建`test_api.py`,导入库,定义基础URL。 3. 创建继承自`unittest.TestCase`的测试类,包含`setUp`和`tearDown`方法。 4. 编写测试用例,如`test_get_users`,检查响应状态码和内容。 5. 运行测试:`python -m unittest test_api.py`
12 2
|
3天前
|
JSON 测试技术 API
Python的Api自动化测试使用HTTP客户端库发送请求
【4月更文挑战第18天】在Python中进行HTTP请求和API自动化测试有多个库可选:1) `requests`是最流行的选择,支持多种请求方法和内置JSON解析;2) `http.client`是标准库的一部分,适合需要低级别控制的用户;3) `urllib`提供URL操作,适用于复杂请求;4) `httpx`拥有类似`requests`的API,提供现代特性和异步支持。根据具体需求选择,如多数情况`requests`已足够。
9 3
|
7天前
|
Web App开发 JavaScript 前端开发
深入理解自动化测试框架Selenium的设计与实现
【4月更文挑战第20天】 在软件测试领域,自动化测试已成为提升测试效率和确保产品质量的关键手段。Selenium作为一款广泛使用的开源自动化测试框架,其设计精巧且功能强大,为Web应用提供了一种灵活、高效的测试解决方案。本文将深入探讨Selenium的核心架构与实现细节,解析其如何通过模拟用户操作来执行测试用例,以及它如何适应不断变化的Web技术标准。通过对Selenium内部机制的剖析,旨在帮助测试工程师更好地掌握该工具,并在测试实践中发挥其最大效能。
|
9天前
|
监控 测试技术 数据安全/隐私保护
如何将代理IP集成到自动化测试框架中?
如何将代理IP集成到自动化测试框架中?
|
11天前
|
敏捷开发 监控 前端开发
深入理解自动化测试框架Selenium的架构与实践
【4月更文挑战第16天】 在现代软件开发过程中,自动化测试已成为确保产品质量和加快迭代速度的关键手段。Selenium作为一种广泛使用的自动化测试工具,其开源、跨平台的特性使得它成为业界的首选之一。本文旨在剖析Selenium的核心架构,并结合实际案例探讨其在复杂Web应用测试中的高效实践方法。通过详细解读Selenium组件间的交互机制以及如何优化测试脚本,我们希望为读者提供深入理解Selenium并有效运用于日常测试工作的参考。
15 1
|
11天前
|
自然语言处理 测试技术 API
深入理解自动化测试框架Selenium的设计理念与实践
【4月更文挑战第15天】 在现代软件开发过程中,自动化测试已成为确保产品质量和加速迭代的关键手段。Selenium作为一种广泛使用的自动化测试框架,提供了对多种浏览器和平台的支持,极大地促进了Web应用的功能测试。本文旨在剖析Selenium的核心设计理念,探讨其在实际项目中的应用,并指出常见的误区及最佳实践,以期帮助测试工程师更高效地利用Selenium进行测试工作。
|
13天前
|
监控 测试技术 API
深入理解自动化测试框架Selenium的设计与实现
【4月更文挑战第14天】在软件开发过程中,自动化测试是确保代码质量、减少人工重复劳动的关键步骤。Selenium作为一款广泛使用的自动化测试工具,提供了对多种浏览器和操作系统的支持。本文将探讨Selenium的核心组件及其架构设计,分析其如何通过WebDriver与浏览器交互,以及它如何支持多种编程语言进行脚本编写。同时,我们还将讨论Selenium Grid的作用以及它如何实现并行测试,以缩短测试周期并提高测试效率。
178 59
|
15天前
|
Web App开发 前端开发 Java
框架分析(11)-测试框架
框架分析(11)-测试框架
|
19天前
|
人工智能 分布式计算 Kubernetes
人工智能,应该如何测试?(三)数据构造与性能测试篇
本文探讨了人工智能场景中的性能测试,区别于传统互联网测试,其复杂性更高。主要关注点包括两类AI产品——业务类和平台类,后者涉及AI全生命周期,测试难度更大。测试重点是模型训练的性能,特别是数据模拟。需要构造大量结构化数据,如不同规模、分布、分片和特征规模的数据,以评估算法效率。此外,还涉及模拟设备规模(如视频流)和节点规模(边缘计算),以测试在大规模负载下的系统性能。文中提到了使用工具如Spark、ffmpeg、流媒体服务器和Kubernetes(K8S)的扩展项目,如Kubemark,来模拟大规模环境。最后,文章介绍了使用Golang进行异步IO操作以构建海量小文件,优化IO性能。
42 0

热门文章

最新文章