python自动化接口自动化：2.接口测试requests模块

Posted 2021-05-23 new nm个对象

一.requests介绍

• requests模块是python的第三方库，使用它我们可以非常方便的发起get，post等接口请求。并且获取接口的返回值。在自动化中我们常常使用requests模块来编写接口自动化测试用例。

• requests的官方文档为：https://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/

二.requests详解

1.安装

pip install requests

2.常用API

2.1发送请求相关的API

(1) 发送get请求API

requests.get('https://github.com/ouyi-github/') # 不带参数
requests.get(url='http://dict.baidu.com/s', params={'wd':'python','from':'zici'}) # 带参数。方式1
requests.get(url='https://dict.baidu.com/s?wd=python&from=zici') # 带参数。方式2

(2)发送post请求API

r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'}) #以form表单形式提交数据
r = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', data=json.dumps({'some': 'data'})) # 以json形式提交数据，方式1
r = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', json={'some': 'data'}) # 以json形式提交数据，方式2

# xml格式提交数据
heards = {'Content-type': 'text/xml'}
XML = '<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><soap:Envelope xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:soap="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/"><soap:Body><Request xmlns="http://tempuri.org/"><jme><JobClassFullName>WeChatJSTicket.JobWS.Job.JobRefreshTicket,WeChatJSTicket.JobWS</JobClassFullName><Action>RUN</Action><Param>1</Param><HostIP>127.0.0.1</HostIP><JobInfo>1</JobInfo><NeedParallel>false</NeedParallel></jme></Request></soap:Body></soap:Envelope>'
url = 'http://jobws.push.mobile.xxxxxxxx.com/RefreshWeiXInTokenJob/RefreshService.asmx'
r = requests.post(url=url, heards=heards, data=XML)

(3)发送其他请求API

r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'})
r = requests.delete('http://httpbin.org/delete')
r = requests.head('http://httpbin.org/get')
r = requests.options('http://httpbin.org/get')

2.2 获取响应相关的API

r.encoding                       #获取当前的编码
r.encoding = 'utf-8'             #设置编码
r.text                           #以encoding解析返回内容。字符串方式的响应体，会自动根据响应头部的字符编码进行解码。
r.content                        #以字节形式（二进制）返回。字节方式的响应体，会自动为你解码 gzip 和 deflate 压缩。
r.headers                        #以字典对象存储服务器响应头，但是这个字典比较特殊，字典键不区分大小写，若键不存在则返回None
r.status_code                     #响应状态码
r.raw                             #返回原始响应体，也就是 urllib 的 response 对象，使用 r.raw.read()   
r.ok                              # 查看r.ok的布尔值便可以知道是否登陆成功
 #*特殊方法*#
r.json()                         #Requests中内置的JSON解码器，以json形式返回,前提返回的内容确保是json格式的，不然解析出错会抛异常
r.raise_for_status()             #失败请求(非200响应)抛出异常
r.cookies                        # 响应中的cookies

2.3 文件上传API

url = 'http://127.0.0.1:8080/upload'
files = {'file': open('/home/rxf/test.jpg', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)

2.4 请求中添加头部信息

data = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json',
           'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:22.0) Gecko/20100101 Firefox/22.0'}
           
r = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', data=data, headers=headers)

2.5 请求中添加cookie信息

data = {'some': 'data'}
cookie = {'key':'value'}
r = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint',data=data,cookies=cookie)

2.6 复杂数据添加到请求中

实战：企业微信添加成员API

第一步：分析企业微信接口文档

https://work.weixin.qq.com/api/doc/90000/90135/90195

第二步：将请求数据写入json文件

{
    "userid": "{{userid}}",
    "name": "{{name}}",
    "department": [1, 2],
    "mobile": "{{phone}}"
}

第三步;在代码中修改json文件内容，并作为请求的数据发送

import requests
import pystache

class TestDemo:
    def test_demo(self):
        with open('data/add_remenber.json','r',encoding='utf-8') as f:
            contect = f.read()
            rewrite = {
                'userid':'ojbkdsb1',
                'name':'ojbkdsbsd2',
                'phone':'13118175697'
            }
            re_contect = pystache.render(contect,rewrite) # 替换内容中的变量，contect为代替换的内容（需要为str），rewrite为替换规则
            print(re_contect)
            url = 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/user/create?access_token=3pFM-B9TUPfVp1LXzADf91gnk1Nuxlr92AlyZg0QYWF0G8VnXS5OIUOykSLBhAswELF_' \\
                  'IcKkZ2cWlRtaXObX0fh6KpWv4-MgdAxtZJ' \\
                  'j19zqxnWlHgWQfXeB9i3zPRgVt3Ohb1WPR9kRj72O1QXy9L1z1azQGmE_2RnIIqDcChIKEorbpSWj_ez0iHchE-9dkzIHsDZoMtNDekY3RVvCkyw&debug=1'
            r = requests.post(url,data=re_contect)
            print(r.json())

这样我们可以将复杂的请求数据存放在文件中，在使用代码修改数据内容后使用。

2.7 使用响应中的复杂内容断言

在做接口自动化测试时，有时我们需要使用响应的json或者xml数据作为断言。而有些数据嵌套特别深，这时我们如果从第一层往里取这个数据，会使得表达式特别长。

这时我们可以使用json path来获取json中的数据

（1）json path

安装：

pip install jsonpath
from jsonpath import jsonpath
jsonpath(json_content,'$.store.book[0].price') # 两个参数：json_content就是json内容，'$.store.book[0].price'是jsonpath表达式

JsonPath中的“根成员对象”始终称为$，无论是对象还是数组。

JsonPath表达式可以使用点表示法

$.store.book [0].title

或括号表示法

$['store']['book'][0]['title']

操作	说明
$	查询根元素。这将启动所有路径表达式。
@	当前节点由过滤谓词处理。
*	通配符，必要时可用任何地方的名称或数字。
…	深层扫描。 必要时在任何地方可以使用名称。
.	点，表示子节点
[’’ (, ‘’)]	括号表示子项
[ (, )]	数组索引或索引
[start:end]	数组切片操作
[?()]	过滤表达式。 表达式必须求值为一个布尔值。

函数可以在路径的尾部调用，函数的输出是路径表达式的输出，该函数的输出是由函数本身所决定的。

函数	描述	输出
min()	提供数字数组的最小值	Double
max()	提供数字数组的最大值	Double
avg()	提供数字数组的平均值	Double
stddev()	提供数字数组的标准偏差值	Double
length()	提供数组的长度	Integer

过滤器是用于筛选数组的逻辑表达式。一个典型的过滤器将是[?(@.age > 18)]，其中@表示正在处理的当前项目。 可以使用逻辑运算符&&和||创建更复杂的过滤器。 字符串文字必须用单引号或双引号括起来([?(@.color == ‘blue’)] 或者 [?(@.color == “blue”)]).

操作符	描述
==	left等于right（注意1不等于’1’）
!=	不等于
<	小于
<=	小于等于
>	大于
>=	大于等于
=~	匹配正则表达式[?(@.name =~ /foo.*?/i)]
in	左边存在于右边 [?(@.size in [‘S’, ‘M’])]
nin	左边不存在于右边
size	（数组或字符串）长度
empty	（数组或字符串）为空

实例：

{
    "store": {
        "book": [
            {
                "category": "reference",
                "author": "Nigel Rees",
                "title": "Sayings of the Century",
                "price": 8.95
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "Evelyn Waugh",
                "title": "Sword of Honour",
                "price": 12.99
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "Herman Melville",
                "title": "Moby Dick",
                "isbn": "0-553-21311-3",
                "price": 8.99
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "J. R. R. Tolkien",
                "title": "The Lord of the Rings",
                "isbn": "0-395-19395-8",
                "price": 22.99
            }
        ],
        "bicycle": {
            "color": "red",
            "price": 19.95
        }
    },
    "expensive": 10
}

[$.store.book[*].author]	获取json中store下book下的所有author值
[$..author]	获取所有json中所有author的值
[$.store.*]	store下的所有的东西
[$.store..price]	获取json中store下所有price的值
[$..book[2]]	获取json中book数组的第3个值
[$..book[-2]]	倒数的第二本书
[$..book[0,1]]	前两本书
[$..book[:2]]	从索引0（包括）到索引2（排除）的所有图书
[$..book[1:2]]	从索引1（包括）到索引2（排除）的所有图书
[$..book[-2:]]	获取json中book数组的最后两个值
[$..book[2:]]	获取json中book数组的第3个到最后一个的区间值
[$..book[?(@.isbn)]]	获取json中book数组中包含isbn的所有值
[$.store.book[?(@.price < 10)]]	获取json中book数组中price<10的所有值
[`$…book[?(@.price <= $[‘expensive’])]	获取json中book数组中price<=expensive的所有值
[$..book[?(@.author =~ /.*REES/i)]]	获取json中book数组中的作者以REES结尾的所有值（REES不区分大小写）
[$..*]	逐层列出json中的所有值，层级由外到内
[$..book.length()]	获取json中book数组的长度

2.8 jsonschema断言

（1）什么是jsonschema

JSON Schema是基于JSON格式，用于定义JSON数据结构以及校验JSON数据内容。

（2）为什么需要jsonschema断言

在实际开发过程中，接口返回的json数据十分庞大，如果我们需要对每一个数据都做断言，会导致断言代码量过大，且不灵活。

使用JSON Schema可以自动判断json数据类型是否符合我们预期

（3）使用jsonschema

第一步：编写jsonschema文件，来定义json数据类型格式

// filename = my_schema.json
{
    "$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
    "title": "TestInfo",
    "description": "some information about test",
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {
            "description": "Name of the test",
            "type": "string"
        },
        "age": {
            "description": "age of test",
            "type": "integer"
        }
    },
    "required": [
        "name", "age"
    ]
}

jsonschema关键字的含义和作用

关键字	描述
$schema	表示该JSON Schema文件遵循的规范
title	为该JSON Schema文件提供一个标题
description	外层表示关于该JSON Schema文件的描述信息，内层表示关于该JSON数据的描述信息
type	表示待校验元素的类型（例如，最外层的type为object表示待校验的是一个JSON对象，内层type分别表示待校验的元素类型为，整数，字符串，数字）
properties	定义待校验的JSON对象中，各个key-value对中value的限制条件
required	定义待校验的JSON对象中，必须存在的key
minimum	用于约束取值范围，表示取值范围应该大于或等于minimum
exclusiveMinimum	如果minimum和exclusiveMinimum同时存在，且exclusiveMinimum的值为true，则表示取值范围只能大于minimum
maximum	用于约束取值范围，表示取值范围应该小于或等于maximum
exclusiveMaximum	如果maximum和exclusiveMaximum同时存在，且exclusiveMaximum的值为true，则表示取值范围只能小于maximum
multipleOf	用于约束取值，表示取值必须能够被multipleOf所指定的值整除
maxLength	字符串类型数据的最大长度
minLength	字符串类型数据的最小长度
pattern	使用正则表达式约束字符串类型数据

type常见的取值

type取值	对应的python数据类型
object	Object
array	List
integer	int
number	float或int
null	None
boolean	.Boolean
string	String

第二步：代码中使用jsonschema断言

import json
from jsonschema import validate
class TestDemo:
    def test_demo(self):
        # json内容
        json_content = {
            "name": "python",
            "age": 25
        }

        # schema文件
        with open('data/my_schema.json','r',encoding='utf-8') as f:
            my_schema = json.load(f)

        # 校验
        validate(instance=json_content,schema=my_schema) # 参数instance表示待校验的json数据，schema表示schema规则

2.9 请求中添加认证信息

一些http请求需要在请求数据中添加认证信息，才能正确响应。

那么如何在requests中添加认证信息呢？？

2.10 requests请求发送图片

以企业微信上传图片为例：

class MaterialPage(BasePage):
    """素材管理page类"""
    def up_image(self,filename):
        """
        上传图片
        :return:
        """
        filedir = os.path.join(IMAGESDIR,filename)
        with open(file=filedir,mode='rb') as f:
            file = {"file": f}
            r = self.requests.post("https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/media/upload?type=image",files=file)
        return r

第一步：将图片读取为二进制文件

第二步：将读取的二进制文件，存进字典中，key为“file”

第三步：将字典传递到参数files中，发送请求