文未有福利 | BAT 名企大厂做接口自动化如何高效使用 Requests ?

简介: ![](https://ceshiren.com/uploads/default/original/3X/d/e/de45ab029ee81b1a02ed3702078ca2f2795f3d46.jpeg)Requests是一个优雅而简单的python HTTP库,其实python内置了用于访问网络的资源模块,比如urllib,但是它不如requests简单,优雅,而且缺少许多实用功能。接下来


Requests是一个优雅而简单的python HTTP库,其实python内置了用于访问网络的资源模块,比如urllib,但是它不如requests简单,优雅,而且缺少许多实用功能。接下来的接口测试的学习和实战,都与requests库息息相关。

Requests官方文档:https://2.python-requests.org/en/master/ 接下来就会使用最流行的requests进行接口测试

requests提供了几乎所有的HTTP请求构造方法,以及通过传入参数的方法,对发送的请求进行定制化的配置。可以用来应对各种不同的请求场景。
pip命令安装requests。

pip install requests

发送get请求

import requestsr = requests.get('https://api.github.com/events')

在请求中添加data参数,并发送post请求

import requestsr = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'})

在请求中添加data参数,并发送put请求

import requestsr = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'})

发送delete请求

import requestsr = requests.delete('http://httpbin.org/delete')

发送head请求

mport requestsr = requests.head('http://httpbin.org/get')

发送options请求

import requestsr = requests.options('http://httpbin.org/get')

也可以直接使用request函数,传入不同的method,例如使用这个方法发送get请求

import requestsrequests.request("get", "http://www.baidu.com")

下面的参数都是非必须参数,但是如果需要对请求做额外的定制化,则需要以下这些参数的作用。

  • header参数,通过传入dict定制请求头
import requests
url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'}
r = requests.get(url, headers=headers)
  • data参数发送编码为表单形式的数据单
>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
>>> print(r.text)

{
  ...
  "form": {
    "key2": "value2",
    "key1": "value1"
  },
  ...
}
  • files参数,上传文件,dict格式。
>>> url = 'http://httpbin.org/post'
>>> files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
>>> r = requests.post(url, files=files)
>>> r.text

{
  ...
  "files": {
    "file": "<censored...binary...data>"
  },
  ...
}

注意:建议用二进制模式(binary mode)打开文件。这是因为 Requests 可能会试图为你提供 Content-Length header,在它这样做的时候,这个值会被设为文件的字节数(bytes)。如果用文本模式(text mode)打开文件,就可能会发生错误。

  • timeout参数设定超时时间(秒),到达这个时间之后会停止等待响应:
>>> requests.get('http://github.com', timeout=0.001)

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
requests.exceptions.Timeout:\
 HTTPConnectionPool(host='github.com', port=80):\
  Request timed out. (timeout=0.001)

注意:timeout 仅对连接过程有效,与响应体的下载无关。 timeout 并不是整个下载响应的时间限制,而是如果服务器在 timeout 秒内没有应答,将会引发一个异常(更精确地说,是在 timeout 秒内没有从基础套接字上接收到任何字节的数据时),如果不设置 timeout,将一直等待。

  • allow_redirects参数

控制是否启用重定向,bool类型,选择True为启用,选择False为禁用

import requests
>>> r = requests.get('http://github.com', allow_redirects=False)
>>> r.status_code

301
  • proxies参数

设置代理,dict格式,key值为选择的协议,可以分别设置http请求和https请求的代理。

import requests

proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}

requests.get('https://api.github.com/events', proxies=proxies)
  • verify参数可以传入bool值或者string,默认为True。

如果设置为False的即为忽略对SSL证书的验证;反之就是需要做验证;如果传入值为string的话,代表指定本地的证书作为客户端证书。

  • 从本地传入证书
import requests>>> requests.get('https://github.com', verify='/path/to/certfile')
  • 忽略对SSL证书的验证
import requests>>> requests.get('https://kennethreitz.org', verify=False)

另外三个重要参数json、cookies、auth则会在后面的章节进行详细的介绍。

接口请求断言是指在发起请求之后,对返回的响应内容去做判断,用来查看是否响应内容是否与规定的返回值相符。

在发起请求后,我们使用一个变量r存储响应的内容,也就是Response对象。

>>> import requests
>>> r = requests.get('http://httpbin.org/get')
>>> print(r)
<Response [200]>
>>> import requests
>>> r = requests.get('http://httpbin.org/get')
>>> print(r)
<Response [200]>

Response对象有很多功能强大的方法可以调用,比如直接获取响应头,获取Unicode编码后的响应内容,获取二进制的响应内容,获取原始的响应内容等等。

  • 获得响应头
>>> r.headers
{'Date': 'Sun, 05 Apr 2020 16:38:09 GMT', \
'Content-Type': 'application/json', \
'Content-Length': '308', 'Connection': 'keep-alive',\
 'Server': 'gunicorn/19.9.0', \
 'Access-Control-Allow-Origin': '*', \
 'Access-Control-Allow-Credentials': 'true'}
  • 获得编码后的响应值
>>> print(r.text)
{
  "args": {}, 
  "data": "", 
  "files": {}, 
  "form": {
    "hogwarts": [
      "a", 
      "b", 
      "c"
    ]
  }, 
  "headers": {
    "Accept": "*/*", 
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate", 
    "Content-Length": "32", 
    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", 
    "Host": "httpbin.org", 
    "User-Agent": "python-requests/2.22.0", 
    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e8a01e3-0913fca09ac605ccc911ccde"
  }, 
  "json": null, 
  "origin": "113.118.101.232", 
  "url": "http://httpbin.org/post"
}

还可以使用r.raw获得原始响应内容,r.content获得二进制的响应内容,另外还有编码为json格式的响应内容,会在后面的章节进行详述。

相关文章
|
2月前
|
JSON 移动开发 监控
快速上手|HTTP 接口功能自动化测试
HTTP接口功能测试对于确保Web应用和H5应用的数据正确性至关重要。这类测试主要针对后台HTTP接口,通过构造不同参数输入值并获取JSON格式的输出结果来进行验证。HTTP协议基于TCP连接,包括请求与响应模式。请求由请求行、消息报头和请求正文组成,响应则包含状态行、消息报头及响应正文。常用的请求方法有GET、POST等,而响应状态码如2xx代表成功。测试过程使用Python语言和pycurl模块调用接口,并通过断言机制比对实际与预期结果,确保功能正确性。
249 3
快速上手|HTTP 接口功能自动化测试
|
3月前
|
存储 测试技术 数据库
Python接口自动化测试框架(练习篇)-- 函数编程(一)
本文通过实际的编程练习,讲解了面向过程编程的概念和应用,包括如何定义函数、处理文件读写以及实现用户注册功能,最终将这些过程封装成函数,体现了Python作为脚本语言的面向过程编程特性。
28 2
|
3月前
|
测试技术 Python
Python接口自动化测试框架(练习篇)-- 函数编程(二)
本文通过具体的编程练习,深入探讨了Python中的函数编程,包括如何定义函数、使用参数和返回值,以及函数式编程的技巧和应用,如使用lambda表达式和递归函数解决实际问题。
28 1
|
3月前
|
测试技术 索引 Python
Python接口自动化测试框架:回顾Python3基础语法知识总览
本文是Python 3基础语法知识的全面总结,涵盖了标识符、数据类型、运算符、控制流程、函数、模块和文件操作、异常处理以及面向对象编程的各个方面,旨在为编写Python接口自动化测试框架提供必要的语法知识支持。
34 1
|
3月前
|
存储 测试技术 数据格式
Python接口自动化测试框架(练习篇)-- 数据类型及控制流程(二)
本文通过数据类型转换和文件读取的练习,复习了Python中的数据类型、循环、条件判断、内置函数等基础知识,并演示了如何将字符串数据转换为字典列表,以及如何从文本文件中读取和转换数据。
36 1
|
3月前
|
Web App开发 JSON 测试技术
精通Postman接口测试:关联技术与自动化实践指南
这篇文章详细介绍了如何使用Postman进行接口测试,包括关联技术、自动化实践,以及如何通过环境变量和全局变量解决接口之间的关联性问题。
104 0
精通Postman接口测试:关联技术与自动化实践指南
|
3月前
|
JSON jenkins 测试技术
Python接口自动化测试框架(工具篇)-- 接口测试工具HTTPRUNNER
本文介绍了Python接口自动化测试框架HTTPRunner,包括其安装、使用方法,并通过实际操作演示了如何利用HTTPRunner进行接口测试,同时还探讨了HTTPRunner作为接口自动化测试解决方案的可能性和实用性。
68 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
构建高效运维体系:从自动化到智能化的演进
本文探讨了如何通过自动化和智能化手段,提升IT运维效率与质量。首先介绍了自动化在简化操作、减少错误中的作用;然后阐述了智能化技术如AI在预测故障、优化资源中的应用;最后讨论了如何构建一个既自动化又智能的运维体系,以实现高效、稳定和安全的IT环境。
65 4
|
1月前
|
运维 Linux Apache
,自动化运维成为现代IT基础设施的关键部分。Puppet是一款强大的自动化运维工具
【10月更文挑战第7天】随着云计算和容器化技术的发展,自动化运维成为现代IT基础设施的关键部分。Puppet是一款强大的自动化运维工具,通过定义资源状态和关系,确保系统始终处于期望配置状态。本文介绍Puppet的基本概念、安装配置及使用示例,帮助读者快速掌握Puppet,实现高效自动化运维。
52 4
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
智能运维:从自动化到AIOps的演进与实践####
本文探讨了智能运维(AIOps)的兴起背景、核心组件及其在现代IT运维中的应用。通过对比传统运维模式,阐述了AIOps如何利用机器学习、大数据分析等技术,实现故障预测、根因分析、自动化修复等功能,从而提升系统稳定性和运维效率。文章还深入分析了实施AIOps面临的挑战与解决方案,并展望了其未来发展趋势。 ####