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这篇CFSDN的博客文章python unittest实现api自动化测试由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
项目测试对于一个项目的重要性,大家应该都知道吧,写python的朋友,应该都写过自动化测试脚本。 最近正好负责公司项目中的api测试,下面写了一个简单的例子,对API 测试进行梳理.
首先,编写restful api接口文件 testpost.py,包含了get,post,put方法 。
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from
flask
import
request
from
flask_restful
import
Resource
from
flask_restful
import
reqparse
test_praser
=
reqparse.RequestParser()
test_praser.add_argument(
'ddos'
)
class
TestPost(Resource):
def
post(
self
, PostData):
data
=
request.get_json()
user
=
User(
'wangjing'
)
if
data[
'ddos'
]:
return
{
'hello'
:
'uese'
,
"PostData"
: PostData,
'ddos'
:
'data[\'ddos\']'
}
return
{
'hello'
:
'uese'
,
"PostData"
: PostData}
def
get(
self
, PostData):
data
=
request.args
if
data
and
data[
'ddos'
]:
return
"hello"
+
PostData
+
data[
'ddos'
],
200
return
{
'hello'
:
'uese'
,
"PostData"
: PostData}
def
put(
self
, PostData):
data
=
test_praser.parse_args()
if
data
and
data[
'ddos'
]:
return
"hello"
+
PostData
+
data[
'ddos'
],
200
return
{
'hello'
:
'uese'
,
"PostData"
: PostData}
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ps:对于request的取值,我这里定义了常用的三种方法:
post方法:request.get_json(),在调用API时,传值是json方式 get和put方法:request.args 或者reqparse.RequestParser(),调用API时,传的是字符串 。
其次,定义Blueprint(蓝图)文件 init.py 。
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from
flask
import
Blueprint
from
flask_restful
import
Api
from
testpost
import
TestPost
testPostb
=
Blueprint(
'testPostb'
, __name__)
api
=
Api(testPostb)
api.add_resource(TestPost,
'/<string:PostData>/postMeth'
)
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然后,编写测试脚本testPostM.py 。
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import
unittest
import
json
from
secautoApp.api.testPostMeth
import
api
from
flask
import
url_for
from
run
import
app
from
secautoApp.api.testPostMeth
import
TestPost
headers
=
{
'Accept'
:
'application/json'
,
'Content-Type'
:
'application/json'
}
class
APITestCase(unittest.TestCase):
def
setUp(
self
):
# self.app = create_app(os.getenv("SECAUTOCFG") or 'default')
self
.app
=
app
# self.app_context = self.app.app_context()
# self.app_context.push()
self
.client
=
self
.app.test_client()
#
# def tearDown(self):
# self.app_context.pop()
def
test_post(
self
):
# with app.test_request_context():
response
=
self
.client.get(api.url_for(TestPost, PostData
=
'adb'
, ddos
=
'123'
))
self
.assertTrue(response.status_code
=
=
200
)
response
=
self
.client.get(url_for(
'testPostb.testpost'
, PostData
=
'adb'
, ddos
=
'123'
))
self
.assertTrue(response.status_code
=
=
200
)
self
.assertTrue(json.loads(response.data)[
'PostData'
]
=
=
'adb'
)
response
=
self
.client.post(url_for(
'testPostb.testpost'
, PostData
=
'adb'
), headers
=
headers,
data
=
json.dumps({
"ddos"
:
'123'
}))
print
json.loads(response.data)
self
.assertTrue(response.status_code
=
=
200
)
response
=
self
.client.put(url_for(
'testPostb.testpost'
, PostData
=
'adb'
, ddos
=
'123'
))
self
.assertTrue(json.loads(response.data)
=
=
'helloadb123'
)
response
=
self
.client.put(url_for(
'testPostb.testpost'
, PostData
=
'adb'
))
print
json.loads(response.data)[
'PostData'
]
self
.assertTrue(response.status_code
=
=
200
)
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ps:调用的api url 主要用的是flask_restful 的api.url_for,或者是flask的url_for,下面我来说下这2种方法的具体使用 。
flask_restful 的api.url_for说明 。
api.url_for(TestPost,PostData='adb'),这里的TestPost指的是restful api接口文件中定义的class,因为我们在api蓝图中,已经通过api.add_resource(TestPost, ‘//postMeth')添加类的方式定义过 。
flask的url_for的使用说明 。
url_for(‘testPostb.testpost', PostData='adb', ddos='123'),'testPostb.testpost'这个字符串中 testPostb指的是蓝图的名称,也就是testPostb = Blueprint(‘testPostb', name)中Blueprint(‘testPostb',name)中的testPostb。 testpost指的是蓝图下endpoit的端点名称,flask_restful中,指的是api.add_resource(TestPost, ‘//postMeth')中 类名TestPost的小写 。
启动测试脚本:
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C:\secauto3>python run.py test
test_post (testPostM.APITestCase) ... ok
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Ran
1
test
in
0.056s
OK
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小总结:url_for的传值和request中的取值是有对应关系的,最后就是flask_restful中端点的方式,一定要是api.add_resource中类名的小写.
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/u010445540/article/details/56676003 。
最后此篇关于python unittest实现api自动化测试的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python unittest实现api自动化测试的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
在开发 API 时,我经常在 main 函数中编写测试代码,但因为 D 已经集成了 unittest,所以我想开始使用它们。 我当前的工作流程如下,我有一个脚本可以监视任何 .d 文件中的文件更改,如
我无法使用 pub 包语法导入文件,如下所示: #import("package:unittest/unittest.dart"); 我收到以下编译时错误: 找不到引用的源:包:unittest/un
我想问一下我是否应该将我正在测试的函数包含在 unittest 文件中(这样我就会有一个文件 unittest.py),或者我应该只将它导入到 unittest 文件中(我会有两个文件、unittes
我正在尝试使用 C++/Codelite 进行单元测试。我从 codelite-plugins 包(Ubuntu 18.04)安装了 UnitTest++ 插件。我也可以看到这个: $ ls -la
我正在用 python 进行单元测试。我没有使用任何自动测试发现。我正在手动将 TestCases 组装到 TestSuite 中。 我可以用 unittest.TextTestRunner().ru
我正在尝试学习 Python 中的单元测试,特别是 unittest 模块。 考虑以下几行: import unittest class abc(unittest.TestCase): def
我正在开发一个修改测试套件的程序。 在最初的实现中,只支持 unittest 框架。我现在正在尝试添加对 Pytest 的支持。 使用默认的 unitest 模块,我可以将修改后的测试作为 AST 保
我有一个带有两种不同方法的单元测试测试用例。如果第一个方法失败,我希望跳过我的第二个方法。 我正在使用装饰器 @unittest.skipIf 但我找不到合适的条件。 class myTest(uni
根据文档,我可以在调用 unittest.main 时设置 python unittest 的详细级别,例如 unittest.main(verbosity=2) 如何在 unittest.TestC
有没有人遇到过这样的情况,他们将自己代码的单元测试写到一个名为unittest.py的文件中,发现它与NumPy的unittest.py模块冲突?换句话说,如果我将其写入本地目录中的 unittest
似乎有两种使用方式 unittest.mock.patch : 有更好的方法吗? 使用上下文管理器和 with 语句: class MyTest(TestCase): def test_som
在装有 PyCharm 的两台不同机器上,我有相同的项目。我有简单的代码: import unittest from tests import test unittest.makeSuite(test
我正在尝试执行我的以下测试套件: import unittest from Login_Page import LoginPageAndLogout def test_suite(): # g
当我正常运行应用程序并在浏览器中登录时,它可以正常工作。但是使用 Unittest 它不会让我登录....,它会再次返回登录页面。 “print rv.data”都只是打印登录页面的内容,但它应该打印
我仍在使用 Django 1.2.1,我认为对于较新的 Django,我们不会 import unittest然后做unittest.TestCase . 插图 import unittest cla
基于上一篇文章,这篇文章是关于使用coverage来实现代码覆盖的操作实例,源代码在上一篇已经给出相应链接。 本篇文章字用来实现代码覆盖的源代码,整个项目的测试框架如下: 就是在源代码的基础
当被测试的模块需要导入其他模块时,我们的 Python 3.10 单元测试会中断。当我们使用其他帖子和文章推荐的打包技术时,要么单元测试导入模块失败,要么直接调用运行应用程序导入模块失败。我们读过的其
我已经定义了一个自定义错误,但是如果我测试是否得到了自定义错误 提出来,它失败了。 我的models.py: class CustomError(Exception): """ Thi
我目前正在做一个项目,其结构是: my_package │ README.md | setup.py │ └───my_package | | __init__.py │ │
这是我的项目设置: my_project ./my_project ./__init__.py ./foo ./__init__
我是一名优秀的程序员,十分优秀!