前情简介
本集我们要探讨的就是接口自动化方向工程师的学习路线了
接口自动化
【难度】****
【市场】*****
【点评】相较于ui层来说，接口自动化的难度上其实稍稍高一点但也没高太多，但因为面向的是更为深层次的接口数据，所以可能更无聊一点。但也是因为全是数据的缘故，自动化技术得以更加稳定和高效，能做的事情更多，在市场上也是更加受欢迎的。
学习路线
代码
这里用python举例，其他语言小伙伴可以找同类代替函数。
- python所有数据类型的互相变化和操作，大家理解下，接口自动化函数的要求的确高，大部分都和数据打交道。
- python正则re库，用于返回值参数化，多接口脚本串联。
- python线程，并发，进程。
- python操作excel,txt,csv等文件。
- python读取log日志
- python操作linux shell，数据库能力。
- python的requests库，这个一定要精通。
- python的unittest/pytest 以及测试报告。
- python发邮件,调脚本，调钉钉/微信机器人等。
- python类和函数基本操作即可。
- python递归思想，用于解析多层json。
- python断言，可主要学习unittest的断言，学习1-3种基本断言即可。
- python定时执行等，接口的回归代价小一些，所以线上监控功能必做！
设计
- 相对于ui自动化来说，接口自动化因为无图像，所以更偏重于数据本身。所以数据分离是一定要设计的。
- 相对于ui层，接口更加稳定，变化很小，所以会更少的需要人为进行维护，那么人为的交互抓手则可以省略很多，动态维护的ai策略也可以降低优先级
- 接口的数据获取，要从多方向，除了自动生成外，还应该去读取一些线上log日志，力求接口请求数据五花八门。
- 接口因为执行速度较快，所以在稳定性和速度上，我们可以偏重于稳定性，何况测试环境本身服务器就不行，所以时间等待该加就加。
- 接口的报告密密麻麻都是数据，我们在统一整合后可以做成很漂亮直观的图表，方便其他人查看和依据。
- 接口测试的报告中对于单接口，一定要详细的指出错误，比如某字段类型错误，预期应该是什么等等，接口的请求时间，环境全部都要详细。
- 接口的异常测试，对各个字段的自动异常数据测试
- 接口用例脚本分组，可以实现各种需求下的任意组合，保证高内聚低耦合。
- 接口自动化当中穿插的token和cookie俩种身份验证关键，可以进行组件化设计。
- 接口自动化可以穿插和性能压测联合，这方面可以留好衔接准备。
好了本节就说这么多了。
