이번에는 Python의 API 자동화 테스트를 구현하는 방법과 Python의 API 자동화 테스트를 구현하기 위한 Notes가 무엇인지 보여드리겠습니다. 실제 사례를 살펴보겠습니다.
모든 사람은 프로젝트에 대한 프로젝트 테스트의 중요성을 알아야 합니다. Python을 쓰는 친구는 자동화된 테스트 스크립트를 작성해 봤을 것입니다.
최근에는 회사 프로젝트에서 API 테스트를 담당하고 있습니다. 다음은 API 테스트를 정리하는 간단한 예입니다.
먼저 get, post, put 메서드가 포함된 편안한 API 인터페이스 파일 testpost.py를 작성하세요
#!/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 값에 대해 여기서 일반적으로 사용되는 세 가지 메서드를 정의했습니다.
post 메서드: request .get_json(), API 호출 시 json 메소드
get 및 put 메소드(reqparse.RequestParser())에 값이 전달되며, API 호출 시 값이 전달됩니다string
둘째, Blueprint(blueprint ) 파일 init.py
#!/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>
를 정의한 다음 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)
ps를 작성합니다. 호출되는 api url은 주로 플라스크의 api.url_for 또는 플라스크의 url_for를 사용합니다.
flask_restful api.url_for 설명
api.url_for(TestPost, PostData='adb')의 특정 사용, 여기에서 TestPost는 API 청사진에 있기 때문에 Restful API 인터페이스 파일에 정의된 클래스를 참조합니다. api.add_resource(TestPost, '//postMeth')
flask의 url_for 사용 지침
url_for('testPostb.testpost', PostData='adb', ddos ='를 통해 클래스를 추가하여 정의되었습니다. 123'),
testPostb 문자열의 'testPostb.testpost'는 Blueprint의 이름, 즉 Blueprint('testPostb', name)의 testPostb = Blueprint('testPostb', name)를 나타냅니다.
testpost는 blueprint 아래 endpoit의 엔드포인트 이름을 의미합니다.Flask_restful에서는 api.add_resource(TestPost, '//postMeth')에 있는 클래스 이름 TestPost의 소문자를 의미합니다.
테스트 스크립트 시작:
C:\secauto3>python run.py test test_post (testPostM.APITestCase) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.056s OK
간단한 요약: url_for에 의해 전달된 값과 요청의 값 사이에는 상응하는 관계가 있습니다. 마지막 것은 api.add_resource의 클래스 이름이 소문자여야 하는 플라스크_restful의 엔드포인트 메소드입니다.
이 기사의 사례를 읽은 후 방법을 마스터했다고 생각합니다. 더 흥미로운 정보를 보려면 PHP 중국어 웹사이트의 다른 관련 기사를 주목하세요!
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예, JavaScript의 엔진 코어는 C로 작성되었습니다. 1) C 언어는 효율적인 성능과 기본 제어를 제공하며, 이는 JavaScript 엔진 개발에 적합합니다. 2) V8 엔진을 예를 들어, 핵심은 C로 작성되며 C의 효율성 및 객체 지향적 특성을 결합하여 C로 작성됩니다.

JavaScript는 웹 페이지의 상호 작용과 역학을 향상시키기 때문에 현대 웹 사이트의 핵심입니다. 1) 페이지를 새로 고치지 않고 콘텐츠를 변경할 수 있습니다. 2) Domapi를 통해 웹 페이지 조작, 3) 애니메이션 및 드래그 앤 드롭과 같은 복잡한 대화식 효과를 지원합니다. 4) 성능 및 모범 사례를 최적화하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

C 및 JavaScript는 WebAssembly를 통한 상호 운용성을 달성합니다. 1) C 코드는 WebAssembly 모듈로 컴파일되어 컴퓨팅 전력을 향상시키기 위해 JavaScript 환경에 도입됩니다. 2) 게임 개발에서 C는 물리 엔진 및 그래픽 렌더링을 처리하며 JavaScript는 게임 로직 및 사용자 인터페이스를 담당합니다.

JavaScript는 웹 사이트, 모바일 응용 프로그램, 데스크탑 응용 프로그램 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 사이트 개발에서 JavaScript는 HTML 및 CSS와 함께 DOM을 운영하여 동적 효과를 달성하고 jQuery 및 React와 같은 프레임 워크를 지원합니다. 2) 반응 및 이온 성을 통해 JavaScript는 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션을 개발하는 데 사용됩니다. 3) 전자 프레임 워크를 사용하면 JavaScript가 데스크탑 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다. 4) node.js는 JavaScript가 서버 측에서 실행되도록하고 동시 요청이 높은 높은 요청을 지원합니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.


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