Python接口自動化測試面試題解析

一、如何進行接口測試用例的設計？

在進行接口測試用例設計時，首先需要了解接口的功能和返回值。然後根據需求文檔或API文檔，對每個接口進行分類，例如基礎接口、業務接口、邊界條件接口等。

接着，針對每個接口，可以從以下幾個方面考慮：

1. 輸入參數：測試用例的設計應該覆蓋到接口所有的輸入參數，包括輸入值為空、輸入值非法、特殊字符等情況。

2. 返回結果：測試用例應該考慮到所有可能的返回結果，包括成功返回、失敗返回、錯誤碼等。

3. 接口性能：可能需要對接口的響應時間、吞吐量等進行測試。

4. 接口安全：可能需要對接口的權限控制、身份驗證等進行測試。

5. 其他：一些需要考慮的特殊情況，例如網絡異常、服務器宕機等。

# 以請求方法為分類的測試用例模板
import pytest
import requests

# 測試用例-GET請求
@pytest.mark.parametrize("url, expect_code", [
    ("https://api.github.com/",200),
    ("https://api.github.com/users/octocat/orgs",200),
    ("https://api.github.com/404",404)
])
def test_get(url, expect_code):
    r = requests.get(url)
    assert r.status_code == expect_code

# 測試用例-POST請求
@pytest.mark.parametrize("url, payload, expect_code", [
    ("https://httpbin.org/post", {"key1": "value1", "key2": "value2"}, 200),
    ("https://httpbin.org/status/500", {"key1": "value1", "key2": "value2"}, 500)
])
def test_post(url, payload, expect_code):
    r = requests.post(url, json=payload)
    assert r.status_code == expect_code

二、如何處理接口返回結果？

接口測試中，返回結果的處理是至關重要的。在設計測試用例時，要考慮預期結果的構造，以及實際結果和預期結果的比對。

通常，接口的返回結果可以包含以下幾個部分：

1. 返回碼：表示接口調用的成功或失敗

2. 返回信息：對返回碼的詳細解釋，例如錯誤原因、錯誤信息等。

3. 返回數據：根據接口的具體功能而定，可以是json串、xml、html等。

對於RESTful API，通常會使用json作為數據交換格式，處理返回結果時，可以使用Python自帶的json庫來解析json。

import requests
import json

def test_api():
    # 發起請求
    url = "http://test.api.com/api/v1/login"
    data = {"username": "test", "password": "123456"}
    r = requests.post(url, json=data)

    # 解析返回結果
    response = json.loads(r.text)

    # 斷言
    assert response["code"] == 0
    assert response["msg"] == "登錄成功"

三、如何處理接口依賴？

在進行接口測試時，有時候會出現接口之間的依賴關係，例如登錄接口成功後才能操作其他接口。這時候，我們需要解決接口之間的依賴問題。

解決接口依賴的方法有很多，例如：

1. 在測試用例中依次調用多個接口。

2. 使用Python的unittest框架，利用setUp()和tearDown()方法，在不同的測試用例中共享數據。

3. 使用pytest插件pytest-ordering，按照指定的順序執行測試用例。

import requests
import pytest

# 登錄接口
def login():
    url = "http://test.api.com/api/v1/login"
    data = {"username": "test", "password": "123456"}
    r = requests.post(url, json=data)
    token = r.json()["data"]["token"]
    return token

# 其他接口
def test_api_with_token(token):
    url = "http://test.api.com/api/v1/message"
    headers = {"Authorization": "Bearer " + token}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    assert r.status_code == 200

# 測試用例-登錄 -> 其他接口
def test_login(test_api_with_token):
    token = login()
    test_api_with_token(token)

四、如何優化接口自動化測試？

在進行接口自動化測試時，我們需要考慮優化測試過程，包括以下幾個方面：

1. 代碼重用性高：在編寫測試代碼時，盡量遵循DRY原則（即不要重複自己）。可以抽象一些常用的方法或工具類，避免重複編寫代碼。

2. 測試數據統一管理：測試數據盡量採用數據驅動的方式管理，將測試數據和測試邏輯分離開來，便於管理和維護。

3. 日誌和報告的規範化：編寫規範化的日誌和測試報告，便於開發人員和測試人員查看測試結果和分析問題。

4. 引入高效的工具和框架：例如Requests、Unittest、Pytest等，可以加快接口測試的速度。

# 請求封裝類
class Request:

    def __init__(self, url, data=None, headers=None):
        self.url = url
        self.data = data
        self.headers = headers

    def send(self, method):
        if method.upper() == "GET":
            r = requests.get(self.url, headers=self.headers)
        elif method.upper() == "POST":
            r = requests.post(self.url, data=self.data, headers=self.headers)
        else:
            raise Exception("請求方法錯誤！")
        return r

# 測試套件
class APITestCase(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        self.base_url = "http://test.api.com"
        self.login_url = "/api/v1/login"
        self.other_url = "/api/v1/message"

    def test_login(self):
        url = self.base_url + self.login_url
        data = {"username": "test", "password": "123456"}
        r = Request(url, data)
        response = r.send("POST")
        self.assertEqual(response.status_code, 200)
        self.assertIn("token", response.json()["data"])

    def test_api_with_token(self):
        url = self.base_url + self.other_url
        headers = {"Authorization": "Bearer " + self.token}
        r = Request(url, headers=headers)
        response = r.send("GET")
        self.assertEqual(response.status_code, 200)

    def tearDown(self):
        pass

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()