Python을 사용하여 인터페이스 자동화 테스트 스크립트를 빠르게 구축하는 방법에 대한 실제 요약

​테스트 요구 사항 소개

일반적으로 우리 프로젝트에서 인터페이스 테스트 요구 사항은 일반적으로 다양한 요청 데이터를 구성한 다음 요청을 인터페이스로 보내고 인터페이스 반환을 받은 후 반환된 필드를 추출 및 확인하고 마지막으로 쉽게 참조할 수 있도록 결과를 Excel 표에 저장합니다. 인터페이스는 일반적으로 http 또는 https 요청이며 전송되는 구조는 일반적으로 일부 파일 첨부와 결합된 json입니다. 테스트 사례는 모두 Excel 또는 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 결과는 데이터베이스에 저장되거나 직접 존재할 수 있습니다. Excel에서 다음은 요구 사항을 구체적으로 해체하고 구현 프로세스를 단계별로 소개합니다.

요청 본문을 사용자 정의하고 요청 보내기

매번 전송되는 요청 내용을 구성하고 자동으로 인터페이스에 요청을 보내는 것이 자동화 테스트 스크립트 구성의 핵심이며 주로 Python의 요청 라이브러리를 사용하여 구현합니다. 아래에서 자세히 소개해드리겠습니다.

1. 간단한 http 게시물 요청 보내기

요청 본문을 명확히 해야 합니다. 구체적인 내용은 다음과 같습니다.

이를 다음과 같이 저장할 수 있습니다. text.json 파일을 템플릿으로 템플릿으로서 나중에 요청 본문 구성을 준비하기 위해 직접 읽을 수 있습니다. yaml 패키지의 도움으로 json을 사전으로 변환하거나 Python과 함께 제공되는 json을 사용할 수 있으며 효과는 동일합니다.

요청 본문 템플릿을 얻은 후 사전 유형 데이터인 request_body 변수를 얻습니다. 이를 매개변수화하여 필요한 요청 본문을 구성할 수 있습니다. 예를 들어 요청 ID, 사용자 이름을 수정하려고 합니다. , 이 요청의 텍스트 콘텐츠를 사용하면 왼쪽은 수정해야 하는 필드이고 오른쪽은 필요한 변수입니다.

전송할 데이터를 구성한 후 요청 전송을 준비할 수 있습니다. 요청을 전송하기 전에 요청 인터페이스의 일부 매개변수를 설정하고 일부 요청 헤더를 사용자 정의하는 작업이 남아 있습니다. 여기에는 다음과 같은 간단한 예가 나와 있습니다.

요청 매개변수와 요청 헤더를 사용자 정의한 후 다음 URL과 유사한 요청을 보낼 수 있습니다.

그런 다음 이전에 구성된 본문을 추가합니다. 그런 다음 요청 라이브러리의 post 메소드를 사용하여 요청을 보냅니다. 여기서는 메소드의 데이터 매개변수가 사용되므로 전송하기 전에 이전 사전 변수를 변환해야 합니다. python을 사용하고 dump 메소드를 사용합니다. 사전을 json으로 변환합니다.

이 시점에서 기본 http post 요청이 r이라는 이름으로 전송되었습니다. 우리는 이 객체로부터 원하는 모든 정보를 얻을 수 있습니다.

2. 더 복잡한 요청

앞서 가장 간단한 http 포스트 요청을 소개했습니다. 이를 바탕으로 때로는 파일 가져오기, https 요청 등과 같은 더 복잡한 요청이 필요할 수도 있습니다. 구현 방법을 간략하게 설명하겠습니다. 예를 들어, pcm 형식의 오디오 파일을 인터페이스로 보내려고 하는데 인터페이스는 https입니다.

https 요청을 보내려면 SSL 인증이 필요합니다. 이 매개변수의 기본값은 True입니다. 일반적으로 확인이 필요하지 않은 경우 False로 설정해야 합니다. 주목해야 할 또 다른 사항은 요청 프로세스가 시간 초과되어 프로그램이 응답하지 않게 되는 것을 방지하기 위해 시간 초과를 설정했다는 것입니다.

요청 반환 데이터에서 주요 데이터 캡처

요청을 보내는 단계에는 r이라는 응답 개체가 있습니다. 우리는 이 객체로부터 원하는 모든 정보를 얻을 수 있습니다.

콘텐츠를 얻는 방법에는 여러 가지가 있으며 필요에 따라 사용할 수 있습니다.

얻은 텍스트는 일반적으로 json 형식입니다.

json을 변환하고 json.loads 방법을 사용할 수 있습니다. , json 객체를 Python 사전으로 변환하면 원하는 필드 중 일부를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 단계는 매우 간단하므로 자세히 소개하지 않습니다.

사례 실행 및 테스트 결과 저장 방법

먼저 사례를 살펴보겠습니다. 우리 사례는 다음과 같이 Excel을 사용하여 작성되었습니다.

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Excel을 읽고 가져오는 방법 사건은 어떻습니까? 우리는 Python에서 pandas 라이브러리를 사용했습니다. 이 라이브러리는 매우 강력하며 데이터를 처리하는 방법이 많습니다. 우리는 Excel을 읽는 방법만 사용합니다. 구체적인 코드는 다음과 같습니다.

이러한 방식으로 테이블 데이터를 목록으로 변환하고 각 목록을 작성합니다. 는 사전 형식으로 우리의 경우이며 구체적인 형식은 다음과 같습니다.

이 목적은 테이블 헤더를 각 사례에 매핑하여 사전을 형성함으로써 사례를 보다 유연하게 운영할 수 있도록 하는 것입니다. 그리고 데이터를 비교합니다.

사례 목록과 요청 보내기 및 결과 가져오기의 이전 단계를 사용하여 일괄 인터페이스 테스트를 수행할 수 있습니다. 여기서는 for 루프를 사용하여 일괄 실행할 수 있습니다.

우리는 매번 결과를 반환합니다. ​​결과 데이터인 케이스 형식에 따라 사전에 저장합니다. 전체 결과 사전 목록을 얻으려면 목록에 저장합니다. 이때 이름은 pandas 라이브러리를 사용하여 이 목록을 변환할 수 있습니다. 데이터 프레임 형식으로:

그런 다음 데이터 프레임을 Excel 파일로 저장합니다.

이제 사례 가져오기부터 결과 가져오기 요청 보내기 및 결과 저장까지 모든 작업이 완료되었습니다. .

결과 데이터 식별

위 작업 후에 일괄 요청을 보내고 결과를 얻는 프로세스가 완료되었습니다. 결과 셀에 빨간색과 굵게 표시하는 등의 일부 처리가 필요한 경우 테스트 결과를 만들 수 있습니다. 오류 메시지가 더 명확해졌습니다. 어떻게 해야 합니까? 여기서는 Python에서 openpyxl 라이브러리를 사용합니다. 이 라이브러리는 Excel 테이블을 읽고 쓸 수 있으며 일부 수식과 스타일을 삽입할 수도 있습니다. 여기서 사용하는 것은 셀의 데이터에 따라 결과를 빨간색과 굵은 글씨로 강조 표시하는 것입니다.

최종 테스트 결과는 다음과 같습니다. openpyxl을 사용하면 결과에 행을 추가할 수도 있습니다. 테스트 결과에 대한 사례 수, 오류 수, 오류율, 정확도 등 일부 통계 정보를 추가합니다.

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위는 자동 요청 실현, 결과 획득, 데이터 비교 분석, Excel로 결과 내보내기 및 기타 기능을 수행할 수 있는 완전한 인터페이스 자동화 테스트 스크립트 구성입니다. 신속하게 서버 인터페이스를 확인하기 위해 요구 사항을 충족하는 자동화된 테스트 스크립트를 만듭니다.

사용된 요청 라이브러리와 팬더 라이브러리는 Python에서 일반적으로 사용되는 라이브러리이며 깊이 있는 이해를 위해 해당 공식 문서를 참조할 수 있습니다.

위 내용은 Python을 사용하여 인터페이스 자동화 테스트 스크립트를 빠르게 구축하는 방법에 대한 실제 요약의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!