接口/UI自动化面试题

一、UI自动化

1.1、接口和UI自动化有多少用例？

回答策略：根据接口设定用例，100个接口，自动化case在1500-2000左右。结合自身的项目，回答覆盖的主功能流程。
示例：
- 接口自动化的测试case一般需要根据接口数量来确定，我当时将主功能流程接口实现了自动化，大概将近有80个的接口，case数量将近1000个；主要涵盖了账户体系管理、合约簿记、出入金管理、流水录入、资金清算、生成报表等核心业务流。通过数据驱动（YAML文件）实现参数化。
- UI自动化一般根据业务功能进行设计，实现近200个用例自动化，涵盖主回归流程测试。主要需要考虑其底层的稳定以及后续维护成本，通常是30%的自动化覆盖率。

1.2、什么是POM模式

概述：POM全称叫page object model，页面对象模型。意思是把一个页面当成一个对象，页面的元素就是对象的属性，页面的操作就是对象的行为（方法）。一般情况分三层：基础封装层BasePage、PO页面对象层、TestCase测试用例层。

我这里是采用PO的设计模式，大致分成了基础驱动层用于元素的定位和浏览器的操控；第二层是页面对象层，将整个页面的元素和功能进行封装；第三个是业务逻辑层，是通过组合不同页面中的功能实现用例中的业务流程；第四个数据管理层管理测试数据；用例执行层，用于用例的执行、断言、日志和报告生成等。

优点：
- 使得用例更简单、更清晰，把很多业务操作封装到PO页面对象层，用例只需要调用即可。
- 如果页面有变动，只需要修改PO页面对象层的属性即，增加代码的可维护性。

1.3、如何提高UI自动化的稳定性

尽量使用相对路径定位元素
定位元素使用封装显示等待，增加条件
用例和用例之间尽量避免依赖
加入用例失败重跑机制
自动化测试的环境区分其他环境

1.4、谈谈印象最深的bug

1.4.1、脚本定位问题

在编写自动化脚本时，遇到过像浏览器更新后，自动化测试用例会出现误报的问题。

解决方式：1. 针对这个问题，我首先是思考影响范围，比如其它浏览器是否有类似的情况存在，并对比不同浏览器原因是否都一致；2. 当我将一些影响因素排除之后，自己就通过网上查阅官方的文档，学习和借鉴其他人的一些更改方法；尝试去调整代码的定位策略，如元素属性和层
级关系，尽可能用相对路径进行定位；以及更改了等待方式，通过在显示等待中加了一些判定条件；增加用例失败重跑机制等多种方式去规避这类问题，最终
问题得到了解决，并且我在后续会定期的去更新测试代码，保证稳定性。

1.4.2、对比工具性能问题

在开发报表对比工具时，遇到了数据量大导致处理慢和数据格式不一致的问题。

解决方式：1. 首先，通过使用Pandas库中的chunksize分块读取数据，避免内存过载，同时利用Pandas的向量化操作和分组聚合功能，提高处理能力；并行计算:
利用Dask加速计算；数据库优化：添加索引的方式，减少查询时间。2.  另外，针对格式问题，读取数据后 统一设置相关列的数据格式。通过这些方法，解决了上述的问题。

1.5、遇到的挑战

发现整体版本流程自动化覆盖率很低，开发提测质量差，严重影响版本交付进度。

解决方法：1. 首先，我通过优先整理主功能流程，将回归用例实现自动化全覆盖，在开发脚本的过程中，我也在思考后续的用例如何便于维护，因此我通过引入PO
设计模式，并结合产品业务，大致分成了元素定位层、页面操作层、业务逻辑层、数据管理层和用例执行层；此外，针对开发提测质量差的问题，我通过
Jenkins集成了自动化打包与用例执行自动化，在开发代码提测后，会自动进行打包，并执行主功能用例，如果执行不通过，则代码打回，将报错的截图和日志发送给开发。2.  需要将相关的依赖包批量移动和替换到指定的位置。3.  正则表达式+递归搜索的方式，筛选指定的路径以及文件名称解决了这个问题。

二、接口自动化

2.1、接口关联是如何处理的

通过一个yaml文件独立保存所有接口提取的变量，并且这个变量在执行用例之前清空；(truncat())

在测试用例的yaml文件里通过一个关键字extract提取标量：json或者正则表达式提取

在下一个接口通过{{}}或${}的（热加载）方式进行获取。

热加载：代码执行过程中，动态调用Python中的方法达到或得到动态参数的目的。

2.2、requests中的Session会话管理的作用是什么

首先，因为很多接口都需要cookie和session来记录登录状态，并且必须要有这个登录状态才可以请求成功；
Requests中的Session会话管理的作用就是自动记录cookie和Session的登录状态，不需要再手动去记录。

2.3、接口自动化测试中的断言是如何实现的

首先，把断言封装成一个方法，这个方法会读取yaml文件里的validate字段，包括断言的方式和数据；
然后，在后台实现了断言，并体现在报告中，不需要再写任何的Python代码。

2.4、数据驱动和关键字驱动的理解

数据驱动概念：从数据文件（Excel、CSV、数据库）读取输入、输出数据，然后通过变量传入自动化用例中，测试数据都是在数据文件中，通过修改数据达到自动化用例执行的方式叫做数据驱动；
关键字驱动：是从面向对像的思维出发，将同样的业务逻辑封装成一个函数，不同关键字实现不同的业务逻辑，这样业务逻辑就可以通过调用关键字来实现业务功能。

2.5、接口测试过程中遇到过哪些bug

常规Bug：接口没有实现、没有按照接口文档返回结果、接口报错。

如：我在测试资金账户接口时，其中当前名义本金参数，我改成了负值也能创建成功。

2.6、怎么校验结果是否正确

状态码校验：验证返回的状态码为200。
业务校验：
- 错误码为0。
- 当接口响应报文比较短，比较固定情况下，校验完全一致。
- 响应报文比较长，校验核心最核心的业务信息。
- 响应报文比较复杂，多层级XML或JSON格式，通过Xpath、正则表达式的匹配方式获取关键字的业务节点进行校验。
- 查询数据库校验或者通过其它接口进行校验。

2.7、碰见过哪些异常，用到了哪些Python库

异常
- NoSuchElementException 没有该元素
- NoSuchAttributeException 没有该属性
- NoSuchElementException 没有如此框架
- ElementNotVisibleException 元素不可见异常
- ElementNotSelectException 元素不可选
python库
- webdriver、os、time、json、request、pytest、pymysql

2.8、报表对比工具实现逻辑

数据接入：
1. 通过使用pandas解析报表（Excel/CSV）内容；
2. 通过pyodbc连接数据库，并查询相关的数据库表字段；
校验规则设计：
1. 静态校验：字段是否为空、数据类型（浮点、保留位数）；
2. 业务逻辑校验：将报表的字段与数据库查询的字段根据业务逻辑进行比较校验
结果通知：
1. 通过发送邮件的方式告知相关的执行结果。
遇到的问题：性能处理
1. 分块处理：chunksize读取报表数据，避免内存溢出
2. 并行计算：利用Dask加速计算
3. 数据库优化：添加索引的方式，减少查询时间

2.9、如何开展接口自动化测试（思维）

目的：为什么要做接口测试？
1. 提效。人工、持续集成、交付
首先，我需要自动化的可行性分析，自动化率可以实现到什么样的程度。
其次就是需要选择合适的测试工具，做一个小的demo进行演示。
第三就是制定详细的测试计划，包含测试环境、测试范围、测试用例设计，相对应的时间节点等；
第四就是用例的设计，我需要从新建波形到最后生成可执行文件，详细测试相关的文件是否符合标准规范。
第五根据业务对自动化框架进行分层便于后续的脚本更新和维护。
1. 我这里是采用PO的设计模式，大致分成了基础驱动层用于元素的定位和浏览器的操控；
2. 第二层是页面对象层，将整个页面的元素和功能进行封装；
3. 第三个是业务逻辑层，是通过组合不同页面中的功能实现用例中的业务流程；
4. 第四个数据管理层管理测试数据；
5. 用例执行层，用于用例的执行、断言、日志和报告生成等。
再考虑引入Jenkins的方式持续集成和定时运行。
将自动化流程化，出具相关的使用说明文档和规范文档。
后续持续不断完善框架功能。
比如在军工通信项目中，我对波形建模流程测试时，首先是确保页面元素没有问题，通过使用边界值、因果图法的测试方法测试输入值是否有异常；其次再对实际的接口进行调用测试，确保后台功能接口能够正常传参返参；之后再根据需求，设复杂的测试业务场景，通过mysql后台查询相关数据，确保实际结果与预期结果统一；
如果出现问题时，通过截图的方式，将报错页面以及后台报错日志通过加上时间戳的方式保存在本地，当时我也通过jenkins将截图和日志归档在构建完的产物中，便于后续的历史回溯。

2.10、对于加密接口、签名接口如何进行测试

加密接口：在调用接口时，需要清楚接口的方式是什么。如：
- 对称式的加密方式（私钥加密）：Base64。
- 非对称的加密方式（双钥加密）：RSA加密方式。
- 只加密不解密：MD5、SHA1。
- 自定义加密规则：混合加密方式。
清楚加密规则后，在请求接口之前，先对参数做对应的加密之后再发送请求。单一加密方式，postman和Jmeter有些支持。Poatman使用JavaScript脚本实现，Jmeter使用beanshell中的java代码实现。

2.11、依赖于第三方数据的接口如何进行测试

可以通过Postman搭建Mock服务，但是Postman的Mock服务由访问次数限制，一天只能访问1000次。