API 自动化测试

在网上搜索了好多关于API自动化测试的文章，也看了一些书籍，从中总结了一些，自己写了一个简单的API测自动化框架（基于unittest的框架，利用了数据驱动，python的一个包ddt），适合用于回归测试（每个API关联较少的），中间还有一些小的问题，欢迎大家的指正。

主要框架结构：

1.一个用于写测试用例的excel文档（或其他格式的文档也可以），放在参数的文件夹中

2.关于log记录的文件夹

3.用于记录参数的文件夹

4.执行用例的文件

5.读取用例的文件

以下是各个部分的代码：

a.读取测试用例的部分代码

b.执行用例的代码：

import unittest
from ddt import ddt, data, unpack
from api_test.api_method import *
from api_test.base_method import *


@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):

    @data(*excel_n_Values)
    @unpack
    def test_something(self, num, method, url, headers, body, except_result):
        # if num == 22:
        # print base_url+operate_url(url)
        response = requests.request(method, base_url+operate_url(url), headers=eval(headers), data=json.dumps(eval(body)))
        response_body = operate_return_str(response.text)
        # if num == 22:
        # print response_body
        store_variable(response_body)
        # print environment_variables
        write_log(num, response, int(except_result), response_body)
        self.assertEqual(int(except_result), response.status_code)

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

c.日志的代码：

# _*_ coding=utf-8 _*_
__author__ = 'lucas'
import logging
import logging.config


class Logger(object):

    def __init__(self):
        logging.config.fileConfig("/Users/lucas/PycharmProjects/AutoTest_UI/api_test/log/logging.conf")   # 采用配置文件

    @staticmethod
    def debug(message):
        logger = logging.getLogger("debug")
        logger.debug(message)

    @staticmethod
    def info(message):
        logger = logging.getLogger("info")
        logger.info(message)

    @staticmethod
    def error(message):
        logger = logging.getLogger("error")
        logger.error(message)

    @staticmethod
    def warning(message):
        logger = logging.getLogger("warning")
        logger.warning(message)

    @staticmethod
    def critical(message):
        logger = logging.getLogger("critical")
        logger.critical(message)

instance = Logger()

d.关于参数的就具体看业务了，根据实际情况写

e.测试用例模板：

ok，暂时就这些了，尽管还有一点小问题，后期还需要进一步的优化，适合更复杂的场景，目前适合简单的回归测试的自动化，欢迎指正，共同努力优化。

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