主流接口测试框架对比,究竟哪个更好用

公司计划系统的开展接口自动化测试,需要我这边调研一下主流的接口测试框架给后端测试(主要测试接口)的同事介绍一下每个框架的特定和使用方式。后端同事根据他们接口的特点提出一下需求,看哪个框架更适合我们。

需求

1、接口编写方便。
2、方便调试接口。
3、支持数据初始化。
4、生成测试报告。
5、支持参数化。

### robot framework

优点

  • 关键字驱动,自定义用户关键字。

  • 支持测试日志和报告生成。

  • 支持系统关键字开发,可扩展性好。

  • 支持数据库操作。

缺点

  • 接口测试用例写起来不简洁。

  • 需要掌握特定语法。

 
  1. *** Settings ***

  2. Library RequestsLibrary

  3. Library Collections

  4. *** Test Cases ***

  5. test_get_event_list # 查询发布会(GET请求)

  6. ${payload}= Create Dictionary eid=1

  7. Create Session event http://127.0.0.1:8000/api

  8. ${r}= Get Request event /get_event_list/ params=${payload}

  9. Should Be Equal As Strings ${r.status_code} 200

  10. log ${r.json()}

  11. ${dict} Set variable ${r.json()}

  12. #断言结果

  13. ${msg} Get From Dictionary ${dict} message

  14. Should Be Equal ${msg} success

  15. ${sta} Get From Dictionary ${dict} status

  16. ${status} Evaluate int(200)

  17. Should Be Equal ${sta} ${status}

结果:不考虑,没人愿意这么写接口用例。


###JMeter

优点

  • 支持参数化

  • 不需要写代码

缺点

缺点:

  • 创建接口用例效率不高。

  • 不能生成查看每一个接口执行情况的测试报告。

    总结:不考虑,接口编写不方便,最主要是不能生成测试报告,如果做接口性能的话可以考虑。

    ###HttpRunner

    优点:

  • 基于YAML/JSON格式,专注于接口本身的编写。

  • 接口编写简单

  • 没有编辑器插件对语法校验,容易出错。

  • 官方文档没有详细的说明。

  • 扩展不方便。

  • 生成测试报告

  • 接口录制功能。

 
  1. [

  2. {

  3. "config": {

  4. "name": "testcase description",

  5. "variables": [],

  6. "request": {

  7. "base_url": "http://127.0.0.1:5000",

  8. "headers": {

  9. "User-Agent": "python-requests/2.18.4"

  10. }

  11. }

  12. }

  13. },

  14. {

  15. "test": {

  16. "name": "test case name",

  17. "request": {

  18. "url": "/api/get-token",

  19. "headers": {

  20. "device_sn": "FwgRiO7CNA50DSU",

  21. "user_agent": "iOS/10.3",

  22. "os_platform": "ios",

  23. "app_version": "2.8.6",

  24. "Content-Type": "application/json"

  25. },

  26. "method": "POST",

  27. "date": {"sign": "958a05393efef0ac7c0fb80a7eac45e24fd40c27"}

  28. },

  29. "validate": [

  30. {"eq": ["status_code", 200]},

  31. {"eq": ["headers.Content-Type", "application/json"]},

  32. {"eq": ["content.success", true]},

  33. {"eq": ["content.token", "baNLX1zhFYP11Seb"]}

  34. ]

  35. }

  36. }]

总结:可以考虑,至于接口数据的初始化可能需要单独处理。


###gauge


BDD行为驱动测试框架。

优点:

  • 行为文件与脚本文件分离,本质上实现了数据驱动。

  • 功能强大灵活,本质上还用Python写接口用例。

  • 自动生成测试报告。

  • VS Code有支持插件

缺点:

  • 门槛略高,需要了解BDD的用法。

  • 需要会markdworn语法

行为描述文件:

 
  1. ## test post request

  2. * post "http://httpbin.org/post" interface

  3. |key | status_code|

  4. |------|-----------|

  5. |value1|200 |

  6. |value2|200 |

  7. |value3|200 |

测试脚本:

 
  1. ……

  2. @step("post <url> interface <table>")

  3. def test_get_request(url, table):

  4. values = []

  5. status_codes = []

  6. for word in table.get_column_values_with_name("key"):

  7. values.append(word)

  8. for word in table.get_column_values_with_name("status_code"):

  9. status_codes.append(word)

  10. for i in range(len(values)):

  11. r = requests.post(url, data={"key": values[i]})

  12. result = r.json()

  13. assert r.status_code == int(status_codes[i])

总结:推荐使用,BDD有一定门槛,看测试人员的学些能力和接受速度。


###Unittest+Request+HTMLRunner

利用现有的框架和库自己定制。

优点:

  • 足够灵活强大: 分层测试、数据驱动、测试报告,集成CI...

缺点:

  • 有一定的学习成本

数据文件:

 
  1. {

  2. "test_case1": {

  3. "key": "value1",

  4. "status_code": 200

  5. },

  6. "test_case2": {

  7. "key": "value2",

  8. "status_code": 200

  9. },

  10. "test_case3": {

  11. "key": "value3",

  12. "status_code": 200

  13. },

  14. "test_case4": {

  15. "key": "value4",

  16. "status_code": 200

  17. }}

测试用例:

 
  1. import requests

  2. import unittest

  3. from ddt import ddt, file_data

  4. @ddtclass InterfaceTest(unittest.TestCase):

  5. def setUp(self):

  6. self.url = "http://httpbin.org/post"

  7. def tearDown(self):

  8. print(self.result)

  9. @file_data("./data/test_data_dict.json")

  10. def test_post_request(self, key, status_code):

  11. r = requests.post(self.url, data={"key": key})

  12. self.result = r.json()

  13. self.assertEqual(r.status_code, status_code)

总结:推荐使用,代码相对简单,功能足够灵活。

 
  1. 我花了两天时间整理这些框架,其实重点就是了解HttpRunner 和 gauge 。

  2. yg

  3. HttpRunner 没有编辑器插件,本身就是一个YAML/JSON配置文件,所以配置写错了,但只要是合法的YAML/JSON格式,也看不出来,只有运行的过后才知道。就像你用记事本写代码一样,只有运行了才知道代码有没有写错。

  4. 另外,扩展起来也不是特别方便,单独用python实现一些函数:在json文件中

  5. ```{"device_sn": "${gen_random_string(15)}"}```

  6. 以这样的方式引用```gen_random_string()``` 函数。

  7. gauge我已经分享过两篇基础文章了,虽然用BDD拿来做接口理念不搭,但并不是不可以,唯一的缺点是用BDD来描述接口行为不合适,其他的都没毛病,可以参数化,断言写起来也简单,测试报告也漂亮,本质上还是用Python实现一些功能,所以非常灵活。

  8. unittest + requests + HTMLTestRunner是我最熟悉的方案,几乎没什么短板。以前通过这种方案写过很多测试用例,这次把ddt加上似乎更完美了。

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