python接口自动测试难吗

‘壹’ 怎么搭建 python 的接口自动化测试框架

1.框架搭建
1.1 将struts2中的jar文件导入到项目中
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 将struts.xml文件拷贝到项目的src目录下
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中方法的调用方式
2.1 自动方法调用（只能调用execute）
2.2 指定方法调用(通过设置action标签中的method属性)
2.3 动态方法调用(在调用时，在action后加！方法名称，如：login!deletUser)
注意：<constant name="struts.enable.DynamicMethodInvocation" value="true" />
2.4 通配符调用
3. action接收客户端参数的方式
3.1 直接在action中定义参数变量，并生成set和get方法
3.2 定义接收参数的类
注意：都要为action的成员变量提供get和set方法
3.3 让action实现ModelDriven接口，并实现里面的getModel方法
4.获取request，session，application的方式
4.1 用ActionContext获取,实际上获取到的都是Map对象
4.2 用ServletActionContext获取，获取到的是基于Servlet API的对象

‘贰’ 无涯老师的 Python接口自动化测试实战教程 视频谁有

Python实战：四周实现爬虫系统（高清视频）网络网盘

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

若资源有问题欢迎追问~

‘叁’ 什么是Python接口自动化测试，具体能做什么，说明白点

就是使python去实现接口测试，说白了就是写一些测试逻辑。python去写，速度快，简单python也有很多自动化测试相关的工具。roboframework，是一个自动化测试框架，写自动化非常简单。

‘肆’ 如何用python做自动化测试

当然可以

1、编写Python版本的minicom，这个是自动化测试日志记录的需要
用于控制串口输出的字符颜色，高亮显示出错信息，方便开发者在线调试问题
2、控制程控电源、程控开关，这些可以自动化测试的硬件基础
3、写整套测试框架，控制整个测试交互流程，Case管理等等
Python运行起来效率没那么高，但是对于编写来说是非常高效的。

‘伍’ 怎么用python做自动化测试

用python做自动化测试，主要是接口测试和UI自动化测试。 自动化测试还要学习的有很多，selinum、webdriver、monkey、APP测试等等这些都要学习的，建议你去鲁德，课程多样化，学习比较扎实，自动化测试是主打课程

‘陆’ 如何使用python根据接口文档进行接口测试

1，关于requests
requests是python的一个http客户端库，设计的非常简单，专门为简化http测试写的。
2，开发环境
mac下面搭建开发环境非常方便。
sudo easy_install pip
sudo pip install requests

测试下：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, ...}

开发工具，之前使用sublime，发现运行报错，不识别table字符。
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

非常抓狂的错误，根本找不到代码哪里有问题了。甚至开始怀疑人生了。
python的这个空格区分代码真的非常让人抓狂。开始怀念有大括号，分号的语言了。
彻底解决办法，直接换个IDE工具。使用牛刀，IDA开发。

直接下载社区版本即可，因为就是写个脚本啥的，没有用到太复杂的框架。

果然效果非常好，直接格式下代码，和java的一样好使，可以运行可以debug。右键直接运行成功。
3，测试接口
没有啥太复杂的，直接使用requests框架即可。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

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

import requests

#测试网络
def _func(url):
headers = {}
params = {}
req = requests.post(url, headers=headers, params=params)
print(req.text)
if __name__ == '__main__':
url =
_func(url)

4，总结
测试非常重要，尤其是对外的接口出现的漏洞，需要花时间去仔细测试，同时要仔细分析代码。
安全是挺重要的事情，要花时间去琢磨。
python学习还是非常容易学习的，一个小时就能把语法学会。
同时渗透测试，安全扫描的好多工具也是python写的。PyCharm CE版本的开发工具足够强大，能够帮你快速学习python。
如果想快速做点界面的开发，wxPython是非常不错的选择。

‘柒’ python能够做软件的自动化测试吗

可以，Python是可以做自动化测试的。
目前，Python自动化测试开始逐渐替代传统的软件测试，吸取了功能、性能、接口、自动化等专项测试领域的优势，以后将在多个领域渐渐成为国内大部分质量控制、质量管理的首选，而且已经有很多公司使用Python自动化测试框架。

‘捌’ 如何创建 python+requests接口自动化测试框架

需要对于读出来的数据进行相应的处理。 当然示例中只是简单列了一下关于POST,GET等二种方式，实际还有很多其它方式，如put,delete等，请求中也还会包括headers，这些都可以自忆添加上去。

‘玖’ 使用python做接口自动化测试容易吗

为什么要做接口自动化测试?
在当前互联网产品迭代频繁的背景下，回归测试的时间越来越少，很难在每个迭代都对所有功能做完整回归。但接口自动化测试因其实现简单、维护成本低，容易提高覆盖率等特点，越来越受重视。
为什么要自己写框架呢?
使用Postman调试通过过直接可以获取接口测试的基本代码，结合使用requets + unittest很容易实现接口自动化测试的封装，而且requests的api已经非常人性化，非常简单，但通过封装以后（特别是针对公司内特定接口），可以进一步提高脚本编写效率。
一个现有的简单接口例子
下面使用requests + unittest测试一个查询接口
接口信息如下
请求信息:
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测试方法见截图：

测试思路
1.获取Postman原始脚本
2.使用requests库模拟发送HTTP请求**
3.对原始脚本进行基础改造**
4.使用python标准库里unittest写测试case**
原始脚本实现
未优化
该代码只是简单的一次调用，而且返回的结果太多，很多返回信息暂时没用，示例代码如下
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)

优化 第一版
调整代码结构，输出结果Json出来，获取需要验证的response.status_code，以及获取结果校验需要用到的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接口调用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring)#对返回结果进行转义成json串
results = json.loads(response.text)#获取http请求的status_codeprint "Http code:",response.status_code#获取结果中的total的值print results['total']#print(response.text)

优化 第二版
接口调用异常处理，增加try，except处理，对于返回response.status_code，返回200进行结果比对，不是200数据异常信息。
#!/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接口调用
response = requests.request("POST", url, headers=headers, params=querystring) #对http返回值进行判断，对于200做基本校验 if response.status_code == 200:
results = json.loads(response.text) if results['total'] == 191: print "Success" else: print "Fail" print results['total'] else: #对于http返回非200的code，输出相应的code raise Exception("http error info:%s" %response.status_code)except:
traceback.print_exc()