python介面自動測試難嗎

『壹』 怎麼搭建 python 的介面自動化測試框架

1.框架搭建
1.1 將struts2中的jar文件導入到項目中
commons-fileupload-1.2.1.jar,commons-io-1.3.2.jar,freemarker-2.3.15.jar,ognl-2.7.3.jar
struts2-core-2.1.8.1.jar,xwork-core-2.1.6.jar
1.2 將struts.xml文件拷貝到項目的src目錄下
1.3 修改web.xml文件
添加：
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter</filter-class>
</filter>

<filter-mapping>
<filter-name>struts2</filter-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>
2.action中方法的調用方式
2.1 自動方法調用（只能調用execute）
2.2 指定方法調用(通過設置action標簽中的method屬性)
2.3 動態方法調用(在調用時，在action後加！方法名稱，如：login!deletUser)
注意：<constant name="struts.enable.DynamicMethodInvocation" value="true" />
2.4 通配符調用
3. action接收客戶端參數的方式
3.1 直接在action中定義參數變數，並生成set和get方法
3.2 定義接收參數的類
注意：都要為action的成員變數提供get和set方法
3.3 讓action實現ModelDriven介面，並實現裡面的getModel方法
4.獲取request，session，application的方式
4.1 用ActionContext獲取,實際上獲取到的都是Map對象
4.2 用ServletActionContext獲取，獲取到的是基於Servlet API的對象

『貳』 無涯老師的 Python介面自動化測試實戰教程 視頻誰有

Python實戰：四周實現爬蟲系統（高清視頻）網路網盤

鏈接: https://pan..com/s/1sdsVPB8uf80pHU8rJI1JVQ

若資源有問題歡迎追問~

『叄』 什麼是Python介面自動化測試，具體能做什麼，說明白點

就是使python去實現介面測試，說白了就是寫一些測試邏輯。python去寫，速度快，簡單python也有很多自動化測試相關的工具。roboframework，是一個自動化測試框架，寫自動化非常簡單。

『肆』 如何用python做自動化測試

當然可以

1、編寫Python版本的minicom，這個是自動化測試日誌記錄的需要
用於控制串口輸出的字元顏色，高亮顯示出錯信息，方便開發者在線調試問題
2、控製程式控制電源、程式控制開關，這些可以自動化測試的硬體基礎
3、寫整套測試框架，控制整個測試交互流程，Case管理等等
Python運行起來效率沒那麼高，但是對於編寫來說是非常高效的。

『伍』 怎麼用python做自動化測試

用python做自動化測試，主要是介面測試和UI自動化測試。 自動化測試還要學習的有很多，selinum、webdriver、monkey、APP測試等等這些都要學習的，建議你去魯德，課程多樣化，學習比較扎實，自動化測試是主打課程

『陸』 如何使用python根據介面文檔進行介面測試

1，關於requests
requests是python的一個http客戶端庫，設計的非常簡單，專門為簡化http測試寫的。
2，開發環境
mac下面搭建開發環境非常方便。
sudo easy_install pip
sudo pip install requests

測試下：python命令行
import requests
>>> r = requests.get('', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
u'{type:User...'
>>> r.json()
{u'private_gists': 419, u'total_private_repos': 77, ...}

開發工具，之前使用sublime，發現運行報錯，不識別table字元。
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

非常抓狂的錯誤，根本找不到代碼哪裡有問題了。甚至開始懷疑人生了。
python的這個空格區分代碼真的非常讓人抓狂。開始懷念有大括弧，分號的語言了。
徹底解決辦法，直接換個IDE工具。使用牛刀，IDA開發。

直接下載社區版本即可，因為就是寫個腳本啥的，沒有用到太復雜的框架。

果然效果非常好，直接格式下代碼，和java的一樣好使，可以運行可以debug。右鍵直接運行成功。
3，測試介面
沒有啥太復雜的，直接使用requests框架即可。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

################

import requests

#測試網路
def _func(url):
headers = {}
params = {}
req = requests.post(url, headers=headers, params=params)
print(req.text)
if __name__ == '__main__':
url =
_func(url)

4，總結
測試非常重要，尤其是對外的介面出現的漏洞，需要花時間去仔細測試，同時要仔細分析代碼。
安全是挺重要的事情，要花時間去琢磨。
python學習還是非常容易學習的，一個小時就能把語法學會。
同時滲透測試，安全掃描的好多工具也是python寫的。PyCharm CE版本的開發工具足夠強大，能夠幫你快速學習python。
如果想快速做點界面的開發，wxPython是非常不錯的選擇。

『柒』 python能夠做軟體的自動化測試嗎

可以，Python是可以做自動化測試的。
目前，Python自動化測試開始逐漸替代傳統的軟體測試，吸取了功能、性能、介面、自動化等專項測試領域的優勢，以後將在多個領域漸漸成為國內大部分質量控制、質量管理的首選，而且已經有很多公司使用Python自動化測試框架。

『捌』 如何創建 python+requests介面自動化測試框架

需要對於讀出來的數據進行相應的處理。 當然示例中只是簡單列了一下關於POST,GET等二種方式，實際還有很多其它方式，如put,delete等，請求中也還會包括headers，這些都可以自憶添加上去。

『玖』 使用python做介面自動化測試容易嗎

為什么要做介面自動化測試?
在當前互聯網產品迭代頻繁的背景下，回歸測試的時間越來越少，很難在每個迭代都對所有功能做完整回歸。但介面自動化測試因其實現簡單、維護成本低，容易提高覆蓋率等特點，越來越受重視。
為什么要自己寫框架呢?
使用Postman調試通過過直接可以獲取介面測試的基本代碼，結合使用requets + unittest很容易實現介面自動化測試的封裝，而且requests的api已經非常人性化，非常簡單，但通過封裝以後（特別是針對公司內特定介面），可以進一步提高腳本編寫效率。
一個現有的簡單介面例子
下面使用requests + unittest測試一個查詢介面
介面信息如下
請求信息:
Method：POST
URL：api/match/image/getjson
Request：
{
"category": "image",
"offset": "0",
"limit": "30",
"sourceId": "0",
"metaTitle": "",
"metaId": "0",
"classify": "unclassify",
"startTime": "",
"endTime": "",
"createStart": "",
"createEnd": "",
"sourceType": "",
"isTracking": "true",
"metaGroup": "",
"companyId": "0",
"lastDays": "1",
"author": ""
}

Response示例：
{
"timestamp" : xxx,
"errorMsg" : "",
"data" : {
"config" : xxx
}

Postman測試方法見截圖：

測試思路
1.獲取Postman原始腳本
2.使用requests庫模擬發送HTTP請求**
3.對原始腳本進行基礎改造**
4.使用python標准庫里unittest寫測試case**
原始腳本實現
未優化
該代碼只是簡單的一次調用，而且返回的結果太多，很多返回信息暫時沒用，示例代碼如下
import requests

url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"

querystring = {"category":"image","offset":"0","limit":"30","sourceId":"0","metaTitle":"","metaId":"0","classify":"unclassify","startTime":"","endTime":"","createStart":"","createEnd":"","sourceType":"","isTracking":"true","metaGroup":"","companyId":"0","lastDays":"1","author":""}

headers = { 'cache-control': "no-cache", 'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)

print(response.text)

優化 第一版
調整代碼結構，輸出結果Json出來，獲取需要驗證的response.status_code，以及獲取結果校驗需要用到的results['total']
#!/usr/bin/env python#coding: utf-8'''
unittest merchant backgroud interface
@author: zhang_jin
@version: 1.0
@see:http://www.python-requests.org/en/master/
'''import unittestimport jsonimport tracebackimport requests

url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"

querystring = { "category": "image", "offset": "0", "limit": "30", "sourceId": "0", "metaTitle": "", "metaId": "0", "classify": "unclassify", "startTime": "", "endTime": "", "createStart": "", "createEnd": "", "sourceType": "", "isTracking": "true", "metaGroup": "", "companyId": "0", "lastDays": "1", "author": ""
}

headers = { 'cache-control': "no-cache", 'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
}#Post介面調用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)#對返回結果進行轉義成json串
results = json.loads(response.text)#獲取http請求的status_codeprint "Http code:",response.status_code#獲取結果中的total的值print results['total']#print(response.text)

優化 第二版
介面調用異常處理，增加try，except處理，對於返回response.status_code，返回200進行結果比對，不是200數據異常信息。
#!/usr/bin/env python#coding: utf-8'''
unittest merchant backgroud interface
@author: zhang_jin
@version: 1.0
@see:http://www.python-requests.org/en/master/
'''import jsonimport tracebackimport requests

url = "http://cpright.xinhua-news.cn/api/match/image/getjson"

querystring = { "category": "image", "offset": "0", "limit": "30", "sourceId": "0", "metaTitle": "", "metaId": "0", "classify": "unclassify", "startTime": "", "endTime": "", "createStart": "", "createEnd": "", "sourceType": "", "isTracking": "true", "metaGroup": "", "companyId": "0", "lastDays": "1", "author": ""
}

headers = { 'cache-control': "no-cache", 'postman-token': "e97a99b0-424b-b2a5-7602-22cd50223c15"
}try: #Post介面調用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring) #對http返回值進行判斷，對於200做基本校驗 if response.status_code == 200:
results = json.loads(response.text) if results['total'] == 191: print "Success" else: print "Fail" print results['total'] else: #對於http返回非200的code，輸出相應的code raise Exception("http error info:%s" %response.status_code)except:
traceback.print_exc()