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如何使用python根据接口文档进行接口测试
1，关于requests
requests是python的一个http客户端库，设计的非常简单，专门为简化http测试写的。
2，开发环境
mac下面搭建开发环境非常方便。
sudo easy_install pip
sudo pip install requests
测试下：python命令行
import requests
r = requests.get('', auth=('user', 'pass'))
r.status_code
200
r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
r.encoding
'utf-8'
r.text
u'{type:User...'
r.json()
{u'private_gists': 419, u'total_private_repos': 77, ...}
开发工具，之前使用sublime，发现运行报错，不识别table字符。
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
非常抓狂的错误，根本找不到代码哪里有问题了。甚至开始怀疑人生了。
python的这个空格区分代码真的非常让人抓狂。开始怀念有大括号，分号的语言了。
彻底解决办法，直接换个IDE工具。使用牛刀，IDA开发。
直接下载社区版本即可，因为就是写个脚本啥的，没有用到太复杂的框架。
果然效果非常好，直接格式下代码，和java的一样好使，可以运行可以debug。右键直接运行成功。
3，测试接口
没有啥太复杂的，直接使用requests框架即可。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
################
import requests
#测试百度
def baidu_func(url):
headers = {}
params = {}
req = requests.post(url, headers=headers, params=params)
print(req.text)
if __name__ == '__main__':
url =
baidu_func(url)
4，总结
测试非常重要，尤其是对外的接口出现的漏洞，需要花时间去仔细测试，同时要仔细分析代码。
安全是挺重要的事情，要花时间去琢磨。
python学习还是非常容易学习的，一个小时就能把语法学会。
同时渗透测试，安全扫描的好多工具也是python写的。PyCharm CE版本的开发工具足够强大，能够帮你快速学习python。
如果想快速做点界面的开发，wxPython是非常不错的选择。
接口自动化测试工具有哪些？
1、CTS，CTS 测试基于Android instrumentation 测试， 其又基于JUnit 测试。说白了， CTS 就是一堆单元测试用例。这也是Java 语言的擅长部分。
2、 Monkey工具，Monkey是Android中的一个命令行工具，可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，实现对正在开发的应用程序进行压力测试。Monkey测试是一种为了测试软件的稳定性、健壮性的快速有效的方法。
3、ASE，ASE 意思为Android 脚本环境， 即我们可以通过脚本（比如Python）调用Android 的功能，从而定制一些测试。比如打电话，发短信，浏览网页，等。我们可以扩充它的API（Java 部分）, 并用python 脚本调用这些API, 从而实现丰富的测试功能。用于API 部分可以访问到Android 全部API, python 又能灵活部署测试，所以ASE 的扩展性非常好。
4、Robotium，该工具用于黑盒的自动化测试。可以在有源码或者只有APK 的情况下对目标应用
进行测试。Robotimu 提供了模仿用户操作行为的API，比如在某个控件上点击，输入Text
等等。
分层的自动化测试
这个概念最近曝光度比较高，传统的自动化测试更关注的产品UI层的自动化测试，而分层的自动化测试倡导产品的不同阶段（层次）都需要自动化测试。
相信测试同学对上面的金字塔并不陌生，这不就是对产品开发不同阶段所对应的测试么！我们需要规范的来做单元测试同样需要相应的单元测试框架，如java的Junit、testNG，C#的NUnit ，python 的unittest、pytest 等，几乎所有的主流语言，都会有其对应的单元测试框架。
集成、接口测试对于不少测试新手来说不太容易理解，单元测试关注代码的实现逻辑，例如一个if 分支或一个for循环的实现；那么集成、接口测试关注的一是个函数、类（方法）所提供的接口是否可靠。例如，我定义一个add()函数用于计算两个参数的结果并返回，那么我需要调用add()并传参，并比较返回值是否两个参数相加。当然，接口测试也可以是url的形式进行传递。例如，我们通过get方式向服务器发送请求，那么我们发送的内容做为URL的一部分传递到服务器端。但比如 Web service 技术对外提供的一个公共接口，需要通过soapUI 等工具对其进行测试。
UI层的自动化测试，这个大家应该再熟悉不过了，大部分测试人员的大部分工作都是对UI层的功能进行测试。例如，我们不断重复的对一个表单提交，结果查询等功能进行测试，我们可以通过相应的自动化测试工具来模拟这些操作，从而解放重复的劳动。UI层的自动化测试工具非常多，比较主流的是QTP，Robot Framework、watir、selenium 等。
为什么要画成一个金字塔形，则不是长方形 或倒三角形呢？ 这是为了表示不同阶段所投入自动化测试的比例。如果一个产品从没有做单元测试与接口测试，只做UI层的自动化测试是不科学的，从而很难从本质上保证产品的质量。如果你妄图实现全面的UI层的自动化测试，那更是一个劳民伤财的举动，投入了大量人力时间，最终获得的收益可能会远远低于所支付的成本。因为越往上层，其维护成本越高。尤其是UI层的元素会时常的发生改变。所以，我们应该把更多的自动化测试放在单元测试与接口测试阶段进行。
既然UI层的自动化测试这么劳民伤财，那我们只做单元测试与接口测试好了。NO! 因为不管什么样的产品，最终呈现给用户的是UI层。所以，测试人员应该更多的精力放在UI层。那么也正是因为测试人员在UI层投入大量的精力，所以，我们有必要通过自动化的方式帮助我们“部分解放”重复的劳动。
在自动化测试中最怕的是变化，因为变化的直接结果就是导致测试用例的运行失败，那么就需要对自动化脚本进行维护；如何控制失败，降低维护成本对自化的成败至关重要。反过来讲，一份永远都运行成功的自动化测试用例是没有价值。
至于在金字塔中三种测试的比例要根据实际的项目需求来划分。在《google 测试之道》一书，对于google产品，70%的投入为单元测试，20%为集成、接口测试，10% 为UI层的自动化测试。
python的哪个模块可以做接口测试
python接口测试
1.安装python环境
2.下载python IDE（pyCharm）
备注：
requests是python的要给HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似，那为什么要用requests而部用urllib2呢？官方文档中是这样说的：
python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但API太逆天了，一个简单的功能需要一大堆代码。而requests比较简洁，能用更少的代码实现。
3.下载 安装 requests第三方模块
下面就进行接口测试
要使用 requests 首先需要在文件中引用
[python] view plain
import requests
[python] view plain
# 解析json需要
[python] view plain
import json
[python] view plain
# url：接口地址
[python] view plain
# data： 接口需要的数据
[python] view plain
# headers：接口需要的传递的headers数据
[python] view plain
# files：若是接口中需要上传文件则需要用到该参数
[python] view plain
r = requests.post(url, data=data, headers=headers)
[python] view plain
r = requests.post(url, data=data, headers=headers, files=files)
[python] view plain
# 获取 接口返回的数据信息并解析（如果返回的是json格式的话）
[python] view plain
json_data = json.loads(r.text)
[python] view plain
我一直用这样的方法写了20个接口进行测试，突然发现好像代码有很多重复的呀，是不是可以把重复的内容进行封装一下了？
[python] view plain
封装如下：
[python] view plain
Basics_Requests.py
[python] view plain
import requests
import json
'''''
#xx_url:接口连接url
#data：接口data需要传递的数据（数据格式一般为Dictionary）
#headers：接口headers需要传递的数据（数据格式一般为Dictionary）
#variable:headers 中需要改变的参数字段（数据格式为list）
'''
class Basics():
# 初始化
def __init__(self, xx_url, data, headers, variable):
self.xx_url = xx_url
self.data = data
self.headers = headers
self.variable = variable
def basicsparameter(self):
# 发起post请求
url_data = requests.post(self.xx_url, data=self.data, headers=self.headers)
# 把得到的数据转成json格式
data_json = json.loads(url_data.text)
# 改变请求中的参数值
if self.variable != '':
for i in self.variable:
self.headers[i] = data_json[i.lower()]
# 把请求的 数据 和 headers 存入 list中
dic_data = {'data_json': data_json, 'headers': self.headers}
return dic_data
调用封装方法：
[python] view plain
Test.py
[python] view plain
Basics_Requests
[python] view plain
Basics_Requests.Basics(url, row_data, headers, variable).basicsparameter()
[python] view plain
常见接口测试工具有哪些？使用哪个好？
1.
主流接口测试工具：Jmeter、PostMan、RESTClient、Fiddler、Requests库，不同测试环境不同需求，选择不同工具。
1).
Jmeter：Java开发一款开源免费工具，适合接口功能测试、接口自动化测试、接口压力测试
【推荐】
2).
PostMan:谷歌公司开发的一款工具，分为浏览器插件版和客户端版。
适合开发自测接口、测试调试接口
3).
RESTClient：一款国人开发的火狐浏览器插件，界面简单，支持高亮显示，调试、自测
推荐。
4).
Fiddler：强大的抓包工具，支持接口请求、响应。
5).
Requests库：python语言中一个第三方请求库，使用代码测试接口不二选择。注意：适合python语言
以上内容均来自黑马程序员软件测试课程笔记