今回は、PythonのAPI自動テストを実装する方法と、PythonのAPI自動テストを実装する際の注意点について説明します。以下は実践的なケースですので、見てみましょう。
誰もがプロジェクトのプロジェクトテストの重要性を知っているはずです。Python を書く友人は自動テストスクリプトを書いているはずです。
最近、私は会社のプロジェクトで API テストを担当しています。 API テストを整理するための簡単な例を次に示します。
まず、get、post、put メソッドを含む RESTful API インターフェイス ファイル testpost.py を作成します
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from flask import request from flask_restful import Resource from flask_restful import reqparse test_praser = reqparse.RequestParser() test_praser.add_argument('ddos') class TestPost(Resource): def post(self, PostData): data = request.get_json() user = User('wangjing') if data['ddos']: return {'hello': 'uese', "PostData": PostData, 'ddos': 'data[\'ddos\']'} return {'hello': 'uese', "PostData": PostData} def get(self, PostData): data = request.args if data and data['ddos']: return "hello" + PostData + data['ddos'], 200 return {'hello': 'uese', "PostData": PostData} def put(self, PostData): data = test_praser.parse_args() if data and data['ddos']: return "hello" + PostData + data['ddos'], 200 return {'hello': 'uese', "PostData": PostData}
ps: request の値として、ここで一般的に使用される 3 つのメソッドを定義しました:
次に、ブループリント (blueprint) ファイルを定義します init.pypost メソッド: request get_json()、API を呼び出すときに、値が json モードで渡されます
get メソッドと put メソッド: request.args または reqparse.RequestParser()、API を呼び出すときに、値が渡されますstring
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Blueprint from flask_restful import Api from testpost import TestPost testPostb = Blueprint('testPostb', name) api = Api(testPostb) api.add_resource(TestPost, '/<postdata>/postMeth')</postdata>次に、テスト スクリプト testPostM.py
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import unittest import json from secautoApp.api.testPostMeth import api from flask import url_for from run import app from secautoApp.api.testPostMeth import TestPost headers = {'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json' } class APITestCase(unittest.TestCase): def setUp(self): # self.app = create_app(os.getenv("SECAUTOCFG") or 'default') self.app = app # self.app_context = self.app.app_context() # self.app_context.push() self.client = self.app.test_client() # # def tearDown(self): # self.app_context.pop() def test_post(self): # with app.test_request_context(): response = self.client.get(api.url_for(TestPost, PostData='adb', ddos='123')) self.assertTrue(response.status_code == 200) response = self.client.get(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb', ddos='123')) self.assertTrue(response.status_code == 200) self.assertTrue(json.loads(response.data)['PostData'] =='adb') response = self.client.post(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb'), headers=headers, data=json.dumps({"ddos": '123'})) print json.loads(response.data) self.assertTrue(response.status_code == 200) response = self.client.put(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb', ddos='123')) self.assertTrue(json.loads(response.data) == 'helloadb123') response = self.client.put(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb')) print json.loads(response.data)['PostData'] self.assertTrue(response.status_code == 200)を記述します。 ps: 呼び出される API の URL は主に flask_restful の api.url_for または flask の url_for を使用します。
flask_restful api.url_for の説明
api.url_for (TestPost, PostData='adb') の具体的な使用法、ここでの TestPost は、API ブループリント内にあるため、Restful API インターフェイス ファイルで定義されたクラスを指します。 api.add_resource(TestPost, '//postMeth') を通じてクラスを追加することで定義されています
flask の url_for の使用手順
url_for('testPostb.testpost', PostData='adb', ddos =' 123')、文字列テスト スクリプトを開始します:testPostb 内の 'testPostb.testpost' はブループリントの名前を参照します。つまり、Blueprint('testPostb', name) の testPostb = Blueprint('testPostb', name) です。
testpost は、ブループリント内のエンドポイントのエンドポイント名を指します。flask_restful では、api.add_resource(TestPost, '//postMeth') のクラス名 TestPost の小文字を指します。
C:\secauto3>python run.py test test_post (testPostM.APITestCase) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.056s OK
簡単な要約: url_for によって渡される値とリクエストの値の間には対応する関係があります。最後のものは flask_restful のエンドポイント メソッドであり、api.add_resource のクラス名の小文字である必要があります。
この記事の事例を読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、php 中国語 Web サイトの他の関連記事に注目してください。 推奨読書:Pythonでunittestテストインターフェイスを使用する手順の詳細な説明
以上がPython APIの自動テストを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

現実世界におけるJavaScriptのアプリケーションには、サーバー側のプログラミング、モバイルアプリケーション開発、モノのインターネット制御が含まれます。 2。モバイルアプリケーションの開発は、ReactNativeを通じて実行され、クロスプラットフォームの展開をサポートします。 3.ハードウェアの相互作用に適したJohnny-Fiveライブラリを介したIoTデバイス制御に使用されます。


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