公司計劃系統的開展接口自動化測試，需要我這邊調研一下主流的接口測試框架給后端測試（主要測試接口）的同事介紹一下每個框架的特定和使用方式。后端同事根據他們接口的特點提出一下需求，看哪個框架更適合我們。

需求

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1、接口編寫方便。
2、方便調試接口。
3、支持數據初始化。
4、生成測試報告。
5、支持參數化。

### robot framework

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優點

• 關鍵字驅動，自定義用戶關鍵字。

• 支持測試日志和報告生成。

• 支持系統關鍵字開發，可擴展性好。

• 支持數據庫操作。

缺點

• 接口測試用例寫起來不簡潔。

• 需要掌握特定語法。

*** Settings ***
Library    RequestsLibrary
Library    Collections*** Test Cases ***
test_get_event_list    # 查詢發布會（GET請求）${payload}=    Create Dictionary    eid=1Create Session    event    http://127.0.0.1:8000/api${r}=    Get Request    event    /get_event_list/    params=${payload}Should Be Equal As Strings    ${r.status_code}    200log    ${r.json()}${dict}    Set variable    ${r.json()}#斷言結果${msg}    Get From Dictionary    ${dict}   messageShould Be Equal    ${msg}    success${sta}    Get From Dictionary    ${dict}    status${status}    Evaluate    int(200)Should Be Equal    ${sta}    ${status}

結果：不考慮，沒人愿意這么寫接口用例。

###JMeter

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優點

• 支持參數化

• 不需要寫代碼

缺點

• 創建接口用例效率不高。

• 不能生成查看每一個接口執行情況的測試報告。

總結：不考慮，接口編寫不方便，最主要是不能生成測試報告，如果做接口性能的話可以考慮。

###HttpRunner

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優點:

• 基于YAML/JSON格式，專注于接口本身的編寫。

• 接口編寫簡單

• 生成測試報告

• 接口錄制功能。

缺點:

• 沒有編輯器插件對語法校驗，容易出錯。

• 官方文檔沒有詳細的說明。

• 擴展不方便。

[{"config": {"name": "testcase description","variables": [],"request": {"base_url": "http://127.0.0.1:5000","headers": {"User-Agent": "python-requests/2.18.4"}}}},{"test": {"name": "test case name","request": {"url": "/api/get-token","headers": {"device_sn": "FwgRiO7CNA50DSU","user_agent": "iOS/10.3","os_platform": "ios","app_version": "2.8.6","Content-Type": "application/json"},"method": "POST","date": {"sign": "958a05393efef0ac7c0fb80a7eac45e24fd40c27"}},"validate": [{"eq": ["status_code", 200]},{"eq": ["headers.Content-Type", "application/json"]},{"eq": ["content.success", true]},{"eq": ["content.token", "baNLX1zhFYP11Seb"]}]}}]

總結：可以考慮，至于接口數據的初始化可能需要單獨處理。

doc:?https://cn.httprunner.org/quickstart/

###gauge

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BDD行為驅動測試框架。

優點:

• 行為文件與腳本文件分離，本質上實現了數據驅動。

• 功能強大靈活，本質上還用Python寫接口用例。

• 自動生成測試報告。

• VS Code有支持插件

缺點:

• 門檻略高，需要了解BDD的用法。

• 需要會markdworn語法

行為描述文件：

## test post request* post "http://httpbin.org/post" interface     |key  | status_code|     |------|-----------|     |value1|200        |     |value2|200        |     |value3|200        |

測試腳本：

……@step("post <url> interface <table>")
def test_get_request(url, table):values = []status_codes = []for word in table.get_column_values_with_name("key"):values.append(word)for word in table.get_column_values_with_name("status_code"):status_codes.append(word)for i in range(len(values)):r = requests.post(url, data={"key": values[i]})result = r.json()assert r.status_code == int(status_codes[i])

總結：推薦使用，BDD有一定門檻，看測試人員的學些能力和接受速度。

doc:?https://docs.gauge.org/latest/writing-specifications.html#special-parameter-csv

###Unittest+Request+HTMLRunner

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利用現有的框架和庫自己定制。

優點:

• 足夠靈活強大: 分層測試、數據驅動、測試報告，集成CI...

缺點:

• 有一定的學習成本

數據文件：

{"test_case1": {"key": "value1","status_code": 200},"test_case2": {"key": "value2","status_code": 200},"test_case3": {"key": "value3","status_code": 200},"test_case4": {"key": "value4","status_code": 200}}

測試用例：

import requests
import unittest
from ddt import ddt, file_data@ddtclass InterfaceTest(unittest.TestCase):def setUp(self):self.url = "http://httpbin.org/post"def tearDown(self):print(self.result)@file_data("./data/test_data_dict.json")def test_post_request(self, key, status_code):r = requests.post(self.url, data={"key": key})self.result = r.json()self.assertEqual(r.status_code, status_code)

總結：推薦使用，代碼相對簡單，功能足夠靈活。

我花了兩天時間整理這些框架，其實重點就是了解HttpRunner 和 gauge 。
yg
HttpRunner 沒有編輯器插件，本身就是一個YAML/JSON配置文件，所以配置寫錯了，但只要是合法的YAML/JSON格式，也看不出來，只有運行的過后才知道。就像你用記事本寫代碼一樣，只有運行了才知道代碼有沒有寫錯。另外，擴展起來也不是特別方便，單獨用python實現一些函數：在json文件中```{"device_sn": "${gen_random_string(15)}"}```以這樣的方式引用```gen_random_string()``` 函數。gauge我已經分享過兩篇基礎文章了，雖然用BDD拿來做接口理念不搭，但并不是不可以，唯一的缺點是用BDD來描述接口行為不合適，其他的都沒毛病，可以參數化，斷言寫起來也簡單，測試報告也漂亮，本質上還是用Python實現一些功能，所以非常靈活。unittest + requests + HTMLTestRunner是我最熟悉的方案，幾乎沒什么短板。以前通過這種方案寫過很多測試用例，這次把ddt加上似乎更完美了。