Wenn Sie ein SDET sind, der Playwright für API-Tests verwendet, sind Sie möglicherweise nur allzu vertraut mit den Frustrationen, die der Umgang mit Datenbankabhängigkeiten, der Datenverwaltung und dem endlosen Bedarf an Bereinigung mit sich bringt. Seien wir ehrlich – Playwright eignet sich zwar hervorragend für UI-Tests, kann jedoch beim API-Testen umständlich sein. Aber was wäre, wenn es einen besseren Weg gäbe, damit umzugehen?
In diesem Beitrag zeige ich Ihnen, wie Sie auf Keploy umsteigen, ein Open-Source-API-Testtool und die beste Dramatiker-Alternative, wenn es um API-Tests und Mock-APIs geht. Wenn Sie Ihren Testprozess optimieren und Datenbankprobleme beseitigen möchten, bleiben Sie dabei. Diese Migration könnte der Game-Changer sein, auf den Sie gewartet haben.
Dramatiker-Übersicht für API-Tests
Playwright Test wurde speziell für die Anforderungen von End-to-End-Tests entwickelt. Es ist beliebt für die Automatisierung von Browserinteraktionen und hat seine Fähigkeiten auf API-Tests ausgeweitet. Mit den API-Testfunktionen von Playwright können Sie HTTP-Anfragen stellen, Antworten validieren und sogar Endpunkte simulieren. Aber wenn Sie sich beim API-Testen in komplexen Umgebungen auf Playwright verlassen, summieren sich die Herausforderungen schnell.
Obwohl Playwright ein solides Werkzeug ist, sind dies einige der Gründe, warum ich in Schwierigkeiten geraten bin:
Manuelles Mock-Setup: Mit Playwright müssen Sie Mock-Antworten für jede API-Interaktion manuell definieren. Dazu gehört das Einrichten von Routen mit page.route() oder das Abfangen von Netzwerkanfragen mithilfe von Fixtures, was repetitiv und fehleranfällig sein kann. Bei großen Anwendungen mit vielen Endpunkten führt dies zu einer erheblichen Menge an Code, der verwaltet und gewartet werden muss.
Die Abdeckung ist möglicherweise nicht umfassend: Da sich Playwright hauptsächlich auf End-to-End-Tests und die Simulation von Benutzerinteraktionen konzentriert, ist es möglich, dass nur der UI-Code getestet wird und die zugrunde liegende Logik ( API-Aufrufe, Backend-Verarbeitung) werden möglicherweise nicht vollständig abgedeckt.
Overhead für die Testeinrichtung: Das Einrichten einer Testumgebung in Playwright, insbesondere beim Verspotten von API-Aufrufen, ist sehr zeitaufwändig. Da bei diesem Setup Routen, Antworten und Daten konfiguriert werden müssen, ist zusätzlicher Zeit- und Arbeitsaufwand erforderlich, bevor überhaupt die eigentlichen Tests ausgeführt werden.
Langsame Testläufe: Die manuelle Simulation von API-Antworten in Playwright erfordert oft die Einrichtung einer großen Anzahl von Mocks für verschiedene Endpunkte und Antworten. Dies erhöht die Ausführungszeit, da jeder Test mehrere simulierte Interaktionen durchlaufen muss und die Verarbeitung einer erheblichen Anzahl von Simulationen den Prozess verlangsamen kann, insbesondere bei großen Testsuiten.
Eingeschränkte Integration mit Backend-Logik: Playwright ist so konzipiert, dass es sich auf Browserinteraktionen konzentriert, nicht auf API- oder serverseitige Tests. Wenn Sie also Interaktionen testen, die auf Backend-APIs oder -Diensten basieren, bietet dies natürlich keinen Einblick, ob Ihr Backend-Code vollständig abgedeckt ist.
Testisolationsprobleme: Playwright-Tests erfordern häufig echte oder simulierte Daten, und die Einrichtung einer ordnungsgemäßen Testisolation kann schwierig sein, insbesondere wenn man sich auf externe Datenbanken, Dienste oder APIs von Drittanbietern verlässt.
Als diese Probleme zunahmen, begann ich nach einer Lösung zu suchen, die API-Tests einfacher und effizienter machen könnte. Hier kam Keploy ins Spiel.
Warum zu Keploy migrieren?
Keploy ist ein großartiges Tool für API-Tests, das auch beim Erstellen von Daten-Mocks/Stubs hilft. Im Gegensatz zu Playwright, das oft komplexe Setups für die Datenbankverwaltung und Testdatenerstellung erfordert, automatisiert Keploy viele dieser Prozesse. Hier erfahren Sie, warum die Migration zu Keploy für mich sinnvoll war:
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Kein manuelles Mock-Setup mehr
Keploy nimmt Ihnen die mühsame Arbeit ab, sich wiederholenden API-Testcode zu schreiben. Anstatt Anfragen, Antworten und Scheindaten manuell zu definieren, erfasst Keploy echte API-Interaktionen und ermöglicht Ihnen, diese später wiederzugeben. Dadurch entfällt die Notwendigkeit eines umfangreichen Testcodes und der Zeitaufwand für die Testerstellung wird drastisch reduziert.
Keine Datenbankabhängigkeit
Keploy zeichnet tatsächliche API-Interaktionen auf und gibt sie für zukünftige Testläufe wieder, sodass Sie zum Ausführen von Tests keine Live-Datenbank mehr benötigen. Dadurch entfällt der Aufwand für die Pflege einer laufenden Datenbank und deren Bereinigung nach jedem Test.-
Schnellere Testdurchführung*
Da für Keploy kein Einrichten oder Abbauen einer Datenbank erforderlich ist, wird die Testausführung viel schneller. Da die Tests bereits aufgezeichnet sind, gehört die Notwendigkeit, Testdaten aufzubereiten oder mit Datenbanken zu interagieren, der Vergangenheit an. -
Einfache Integration mit CI/CD
Keploy lässt sich nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren, sorgt für schnelleres Feedback und verbessert die Gesamtproduktivität. Sie können aufgezeichnete API-Tests ganz einfach als Teil Ihres kontinuierlichen Integrationsprozesses ausführen, ohne sich Gedanken über den Datenbankstatus oder die manuelle Testeinrichtung machen zu müssen. -
Umfassende Testabdeckung
Da Keploy reale API-Interaktionen aufzeichnet, können Sie eine genauere und vollständigere Testabdeckung erreichen. Durch die Wiedergabe dieser aufgezeichneten Interaktionen kann Keploy reale Randfälle simulieren, die mit manuell geschriebenen Tests möglicherweise nicht vollständig erfasst werden.
Wir werden für dieses Handbuch eine einfache Benutzerverwaltungsanwendung in NextJS mit Postgres als Datenbank ausführen.
Schritt 1: Bewerten Sie Ihr aktuelles API-Test-Setup
Bevor ich mich mit der Migration befasste, evaluierte ich zunächst die vorhandenen API-Tests, die ich in Playwright geschrieben hatte. Dazu gehörte:
Überprüfung aller API-Anfragen und -Antworten, die ich getestet habe.
Dokumentation des für jeden Test erforderlichen Setups (z. B. Datenbankstatus und Scheindaten).
Ausführen einer vollständigen Testsuite, um nach vorhandenen Problemen zu suchen und Testabdeckungsdaten zu sammeln.
Der Dramatikertest für meine Bewerbung ist in app.spec.ts im Testordner vorhanden.
import { test, expect } from '@playwright/test'; const apiUrl = 'http://localhost:3000/api/users'; // Application is running on port 3000 test.describe('User API Tests', () => { // Test GET request (Fetch all users) test('GET /api/users should return a list of all users', async ({ request }) => { const response = await request.get(apiUrl); expect(response.status()).toBe(200); // Ensure status code is 200 const body = await response.json(); expect(body.users).toBeInstanceOf(Array); }); });
Sobald ich meine aktuelle Testsituation klar verstanden hatte, war es Zeit, den Schritt zu wagen.
Schritt 2: Keploy installieren und Umgebung einrichten
Der nächste Schritt bestand darin, Keploy in meiner Testumgebung zu installieren. Der Installationsprozess von Keploy ist einfach und unkompliziert. Detaillierte Anweisungen finden Sie im Keploy GitHub-Repository. Nach der Installation können wir das Setup überprüfen, indem wir im Terminal einen Schnellcheck durchführen:
Dadurch wurde bestätigt, dass Keploy korrekt installiert und betriebsbereit war.
Schritt 3: API-Interaktionen mit Keploy aufzeichnen
Keploy zeichnet tatsächliche API-Interaktionen auf, die während der Testausführung auftreten. Um diese Interaktionen zu erfassen, müssen wir meine Playwright-Tests wie gewohnt ausführen, dieses Mal jedoch mit Keploy im Aufzeichnungsmodus. So habe ich es eingerichtet:
Starten Sie Ihre Anwendung und Datenbank mit Docker Compose oder einem anderen Setup.
Führen Sie Keploy im Aufzeichnungsmodus aus, um echte API-Interaktionen zu erfassen:
keploy record -c "npm run dev"
Mit diesem Befehl wurde Keploy angewiesen, alle von den Playwright-Tests generierten HTTP-Anfragen und -Antworten zu erfassen.
Lassen Sie uns unsere Dramatiker-Testsuite ausführen -
Wir können feststellen, dass Keploy jeden Testfall aufzeichnet, der Teil einer vorhandenen Testsuite war, die in Dramawright geschrieben wurde.
Jeder der von Keploy generierten Testfälle ist ein Playwrigth-Testfall: –
test('POST /api/users should create a new user', async ({ request }) => { const newUser = { name: 'John Do', email: 'johndoee@xyz.com' }; const response = await request.post(apiUrl, { data: newUser }); expect(response.status()).toBe(200); // Ensure status code is 200 const body = await response.json(); expect(body.users[0]).toHaveProperty('id'); // Check if the first user in the array has an ID expect(body.users[0].name).toBe(newUser.name); expect(body.users[0].email).toBe(newUser.email); }); // Test PUT request (Update an existing user) test('PUT /api/users should update an existing user', async ({ request }) => { // First, create a new user to update const newUser = { name: 'Jane Doe', email: 'janedoe@example.com' }; let response = await request.post(apiUrl, { data: newUser }); // Check if the POST request was successful expect(response.status()).toBe(200); // Ensure status code is 200 const createdUser = await response.json(); expect(createdUser.users).toHaveLength(1); const userId = createdUser.users[0].id; // Prepare the updated user data const updatedUser = { id: userId, name: 'John Deo', email: 'updated@example.com' }; // Make the PUT request to update the user response = await request.put(apiUrl, { data: updatedUser }); // Check if the PUT request was successful expect(response.status()).toBe(200); const body = await response.json(); // Check if the updated fields match the new values expect(body.users[0].name).toBe(updatedUser.name); expect(body.users[0].email).toBe(updatedUser.email); }); // Test DELETE request (Delete a user) test('DELETE /api/users should delete a user', async ({ request }) => { // First, create a user to delete const newUser = { name: 'Mark Doe', email: 'markdoe@example.com' }; let response = await request.post(apiUrl, { data: newUser }); // Check if the response body is empty or invalid if (!response.ok()) { console.error('Failed to create user', await response.text()); expect(response.ok()).toBe(true); // Fail the test if the response is not OK } const createdUser = await response.json(); if (!createdUser || !createdUser.users || createdUser.users.length === 0) { console.error('Invalid response format:', createdUser); throw new Error('Created user response format is invalid'); } const userId = createdUser.users[0].id; // Accessing the ID of the newly created user // Delete the created user response = await request.delete(apiUrl, { data: { id: userId } // Sending the ID of the user to be deleted }); // Check if the delete response is valid expect(response.status()).toBe(200); // Ensure status code is 200 const body = await response.json(); expect(body.users[0].id).toBe(userId); // Ensure the correct user is deleted });
Schritt 4: Wiederholen Sie aufgezeichnete Interaktionen als Tests
Sobald die Interaktionen aufgezeichnet wurden, generierte Keploy automatisch die entsprechenden Testfälle. Unten ist einer dieser Keploy-Testfälle: –
Diese Tests könnten unabhängig voneinander ausgeführt werden, ohne dass externe Abhängigkeiten wie eine Live-Datenbank erforderlich wären. Ich musste lediglich die Testsuite von Keploy ausführen:
import { test, expect } from '@playwright/test'; const apiUrl = 'http://localhost:3000/api/users'; // Application is running on port 3000 test.describe('User API Tests', () => { // Test GET request (Fetch all users) test('GET /api/users should return a list of all users', async ({ request }) => { const response = await request.get(apiUrl); expect(response.status()).toBe(200); // Ensure status code is 200 const body = await response.json(); expect(body.users).toBeInstanceOf(Array); }); });
Dieser Befehl löste die Wiedergabe der aufgezeichneten Interaktionen aus und testete die API, ohne dass eine echte Datenbank erforderlich war.
Abschluss
Die Migration von Playwright zu Keploy hat meinen API-Testprozess grundlegend verändert. Hier ist eine kurze Zusammenfassung, warum Keploy viel besser für moderne API-Tests geeignet ist:
Kein Datenbank-Problem mehr: Keploy macht eine Live-Datenbank überflüssig und macht Ihre Tests schneller und einfacher zu verwalten.
Null-Code-Tests: Kein sich wiederholender Testcode mehr – Keploy automatisiert alles vom Daten-Mocking bis zur Testgenerierung.
Nahtlose CI/CD-Integration: Keploy passt perfekt in bestehende CI/CD-Pipelines, beschleunigt Ihren Feedback-Zyklus und steigert die Produktivität.
Realistische Testabdeckung: Keploy erfasst echte API-Interaktionen und gewährleistet so eine umfassende Testabdeckung und zuverlässige Ergebnisse.
Wenn Sie mit der Komplexität von Playwright beim API-Testen zu kämpfen haben, empfehle ich Ihnen dringend, Keploy auszuprobieren. Dies ist eine einfache, leistungsstarke und effiziente Möglichkeit, Ihre API-Tests zu automatisieren, sodass Sie sich auf die Entwicklung hochwertiger Software konzentrieren können, anstatt sich mit der Einrichtung der Infrastruktur und der Datenverwaltung herumzuschlagen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDramatische Alternative für API-Tests. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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