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在进行API接口测试时#xff0c;断言起着至关重要的作用。断言是用于验证预期结果与实际结果是否一致的过程。在Python中#xff0c;我们可以利用一些库来实现断言功能。
1. 安装必要的库
在Python中#xff0c;我们主要会使用两个库#xff1a;requests和jsonpath…
前言
在进行API接口测试时断言起着至关重要的作用。断言是用于验证预期结果与实际结果是否一致的过程。在Python中我们可以利用一些库来实现断言功能。
1. 安装必要的库
在Python中我们主要会使用两个库requests和jsonpath。requests库用于发送HTTP请求而jsonpath库则用于解析JSON数据。
首先我们需要安装这两个库。打开命令行输入以下命令
pip install requests
pip install jsonpath 2. 封装断言函数
接下来我们需要编写一个断言函数。该函数负责读取接口返回的信息并根据预先设定的条件进行断言。以下是一个基本的断言函数示例
import requests
import jsonpathdef assert_response(response, assertions):for assertion in assertions:actual_value jsonpath.jsonpath(response.json(), assertion[jsonpath])expected_value assertion[expected_value]assert actual_value[0] expected_value, f断言失败。期望值为 {expected_value}实际值为 {actual_value[0]}
在这个函数中我们首先使用jsonpath从JSON数据中提取实际值。然后我们使用assert语句来进行断言判断实际值是否等于预期值。
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现在我们可以在接口测试中使用这个断言函数了。
首先我们需要发送一个HTTP请求并获取返回的响应。然后我们可以使用断言函数来检查响应是否符合预期。
以下是一个示例
# 发送HTTP请求
url http://example.com/api
response requests.get(url)# 定义断言
assertions [{jsonpath: $.status,expected_value: success},{jsonpath: $.data[0].id,expected_value: 1}
]# 使用断言函数
assert_response(response, assertions)
在这个示例中我们首先发送一个GET请求到http://example.com/api。然后我们定义了两个断言一个是检查status是否为success另一个是检查第一条数据的id是否为1。最后我们调用assert_response函数进行断言。
4. 高级断言示例
除了基本的断言功能之外我们还可以进行更多的断言操作。以下是一些高级断言示例
检查列表长度
有时候我们需要检查返回结果中某个列表的长度是否符合预期。可以通过以下方式进行断言
assert len(response.json()[data]) expected_length
例如假设我们期望返回的数据列表长度为10我们可以使用上述断言来验证。
检查关键字存在
有时候我们需要检查返回结果中是否包含某个关键字。可以通过以下方式进行断言
assert keyword in response.json()[data]
例如假设我们期望返回的数据中包含关键字example我们可以使用上述断言来验证。
检查响应时间
有时候我们需要检查接口的响应时间是否在预期范围内。可以通过以下方式进行断言
assert response.elapsed.total_seconds() expected_time
例如假设我们期望接口的响应时间不超过5秒我们可以使用上述断言来验证。
检查状态码
在接口测试中我们经常需要检查返回的状态码是否符合预期。可以通过以下方式进行断言
assert response.status_code expected_status_code
例如假设我们期望返回的状态码为200我们可以使用上述断言来验证。
通过这些高级断言操作我们可以更加灵活地进行接口测试和结果验证。
5. 完全封装的断言方法
除了逐个断言检查外我们还可以将所有断言封装到一个方法中以便更方便地进行结果验证。以下是一个完全封装的断言方法示例
import requests
import jsonpathdef assert_responses(responses, assertions):for index, response in enumerate(responses):for assertion in assertions[index]:actual_value jsonpath.jsonpath(response.json(), assertion[jsonpath])expected_value assertion[expected_value]assert actual_value[0] expected_value, f断言失败。期望值为 {expected_value}实际值为 {actual_value[0]}
在这个方法中我们接受一个包含多个响应的列表和一个包含多个断言的列表。我们使用嵌套循环来遍历每个响应和断言并进行断言检查。
以下是一个示例
# 发送HTTP请求
urls [http://example.com/api1, http://example.com/api2, http://example.com/api3]
responses [requests.get(url) for url in urls]# 定义断言
assertions [[{jsonpath: $.status,expected_value: success},{jsonpath: $.data[0].id,expected_value: 1}],[{jsonpath: $.status,expected_value: success},{jsonpath: $.data[0].name,expected_value: example}],[{jsonpath: $.status,expected_value: success}]
]# 使用断言函数
assert_responses(responses, assertions)
在这个示例中我们发送了三个GET请求到不同的URL并获得了三个响应。然后我们定义了三个断言列表每个列表对应一个响应。我们可以通过调整断言列表来适应不同的测试场景。
通过完全封装的断言方法我们可以更加灵活地进行多个响应的结果验证。
总结
Python中的断言封装主要涉及到了requests和jsonpath两个库的使用。通过这两个库我们可以方便地发送HTTP请求解析JSON数据以及进行断言。希望这篇文章对于Python中断言封装的理解有所帮助。
