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怎样才算完整的接口自动化测试案例

343 2023-07-19

代码 VS 低(零)代码平台

你在公司里开展自动化测试,是使用纯代码的方式还是利用已有的低代码或者零代码平台?本人的观点,一直很清晰,自动化测试,最佳的方案就是走纯代码。为啥?一定会有人跳出来反驳我,说“我们公司的低代码平台/零代码平台就很好用啊,很方便啊”。没错,好用的一定会有,但是大概率没有深入去实现一个自动化测试用例,能把一个自动化测试用例写清楚,并且具备高可维护性的低代码/零代码平台不是没有,而是需要很多年去打磨,才能做得出来。有公司愿意去付出这样的代价吗?投入产出比未免有点低。纯代码的方式去实现自动化测试其实更合理一些。也许有人会反驳我,觉得低代码/零代码平台能让更多编码能力不行的测试人员上手自动化测试。我倒觉得这是一种退步,技术方向的退步。测试工程师作为IT从业人员,而且是技术类的,不会写代码首先就是不合理的,而且降低行业要求,其实等于降低行业门槛,从而也毁了这个行业,从这个角度,我更是反对低代码或者零代码平台。当然,这是我的个人观点,也代表了个人的坚持,不代表观点一定正确。

接口测试自动化案例的要素

一个好的接口自动化测试应该包含哪些要素?总结一下,基本需要这些:

  • 环境

  • 前置条件(比如数据准备、登录信息等)

  • 测试数据

  • 接口定义

  • 操作步骤

  • 断言

  • 清理

所有语言都是苍白的,咱们来具体看个例子。

目标接口

我们这里不举登录接口的例子,那都臭了街了,网上说的太多,这里举一个具有典型性的例子:修改订单接口————modify

先看接口的定义:

路径:/order/{orderNbr}/modify

请求方式:GET

URL参数:address="新地址"

Header:Access-Token: Token串

返回:

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{
"code": 1000,
"message": "success"
}

orderNbr为订单编号

这个接口需要先有登录后的Token,需要存在一份已有订单,才可以成功修改,并且这样的修改,影响了数据库的数据(写接口的特点)。

编写接口测试代码

我们这里用Rust为例来写测试代码。

代码文件组织

我们用一个文件对应一个接口,这样有利于接口测试的管理。这里我们创建一个文件叫modify.rs,同modify接口名称保持一致。

至于其他的,比如数据库操作的通用方法,cache操作的通用方法等等,可以另建mod来整理。

准备第三方依赖

根据接口测试的特点,我们需要准备好我们所需要用到的第三方库,比如请求库数据库连接库等。看如下清单:

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# 请求库
reqwest = { version = "0.11", features = ["json"] }
# 异步库
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
# 序列化库
serde_json = "1.0.88"
serde_derive = "1.0.147"
serde = "1.0.147"
# 测试参数化库
rstest = "0.15.0"
# url解析库
url = "2.3.1"
# redis库
redis = "0.22.1"
# mysql库
mysql = "23.0.1"
# 日志库
tracing = "0.1.37"
tracing-test = "0.2.3"

定义接口

我们首先在modify.rs中定义好这个接口的请求结构和响应结构,当然这个接口因为是GET请求,没有请求的body,所以请求结构这里就不定义了:

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// modify.rs
// Modify接口定义返回结构体
#[derive(Deserialize, Serialize, Debug)]
pub struct ModifyResponse {
pub code: u32,
pub message: String,
}

然后定义接口调用的方法:

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// modify.rs

// 定义Modify接口调用函数
pub async fn modify(base_url: &str, token: &str, order_number: &str, address: &str) -> ResultBoxdyn std::error::Error>> {
let client = reqwest::Client::new();

// address字符串因为要放在URL中,所以需要进行URL编码
let address = url::form_urlencoded::byte_serialize(address.as_bytes()).collect::String>();

// 根据环境拼装接口地址
let url = format!("{}/order/{}/modify?address={}", base_url, order_number, address);

// 发送请求
let resp = client.get(&url).header("Access-Token", token).send().await;
info!("modify resp: {:?}", resp);


// 处理返回结果
return match resp {
Ok(resp) => {
let resp = resp.json::().await;
match resp {
Ok(resp) => Ok(resp),
Err(err) => Err(Box::new(err)),
}
}
Err(err) => Err(Box::new(err)),
};
}

注意一定要把请求的url拆成两部分,一部分是主机地址(base_url),一部分是路径。这样针对不同的环境,只需要更换主机地址就可以了。这样的调用,可以匹配不同的环境。

测试案例

接下来就是写针对这个接口的测试案例了。

首先我们要考虑这个接口的依赖,这个接口必须在header中传递Access-Token,来传递登录信息。我们可以有两种方式处理,一种,是在调用这个接口之前,先调用登录接口来获取这个Token,并把这个Token加入到当前这个接口调用中。这种方式我并不是很推荐,因为这样一来,这个接口的测试就必须依赖登录接口,如果登录接口出了问题,就会造成这个接口的测试统统失败。不符合测试独立性的原则。当然,如果实在没有办法绕过,这种方法也是可以考虑的。

另一种,就是根据登录获取Token的实际原理,绕过登录接口。在这个例子中,服务端是通过登录成功后,生成一个Token存入redis中,作为key,并把用户的一些信息序列化成一个json串作为value。当需要Token的接口请求进来是,就去redis中找到对应的进行校验。那么我们可以直接往redis中写入Tokenjson值,那么用这个Token就直接可以通过校验了:

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// redis mod.rs
#[derive(Deserialize, Serialize, Clone)]
pub struct UserInfo {
#[serde(rename = "accountId")]
pub account_id: u32,
#[serde(rename = "accountName")]
pub account_name: String,
pub cellphone: String,
pub gender: u8,
}

impl UserInfo {
pub fn new(account_id: u32, account_name: String, cellphone: String, gender: u8) -> Self {
Self {
account_id,
account_name,
cellphone,
gender,
}
}

pub fn prepare_login_user(self, url: &str, token: &str) -> ResultBoxdyn std::error::Error>>{
let client = redis::Client::open(url)?;
let mut con = client.get_connection()?;
let value = serde_json::to_string(&self)?;
let _ : () = con.set(token, value)?;
Ok(())
}
}

我们这样就可以使用prepare_login_user方法直接实现登录,而不需要去调用登录接口,解除了对其他接口的耦合性。

另外,调用这个接口,需要在数据库中已经存在一张订单,才可以修改订单地址。这也有多种方式实现。

一种是先调用创建订单接口,把订单准备好,再调用当前这个修改订单地址的接口。但是同样的道理,也会造成接口间的依赖。

另一种,就是在测试环境准备时,数据库就事先埋好一些数据,包括用于这个测试的订单。这种环境准备时埋入的数据,我称为铺底数据,适合于不太会变化,大部分案例都需要用的数据。比如一些基础用户信息,一些产品信息等等。而这个订单信息,可能就这一个case会用,并且会被这个接口变更,我们不可能在这个案例执行一边后,就重新执行铺底数据的初始化,这样每次执行显得太了。

这类数据,我更推荐在案例执行之前,写在方法的init中,单独为这个案例准备一条数据,案例执行完成后,就清理掉:

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// modify.rs

fn init_db(db_conf: &MySQLConfig, account_id: u32, order_number: &str) {
info!("init db data");
let mut conn = db_conf.get_conn();
let result = conn.exec_drop(
r"INSERT INTO `t_order` (`orderNbr`, `orderStatus`, `buyerId`, `address`, `createTime`, `updateTime`)
VALUES (?, ?, ?, ?, now(), now());",
(
order_number,
0,
account_id,
"Streat Z, Pudong district, Shanghai",),
);
assert!(result.is_ok(), "init db failed");
}

fn clean_db(db_conf: &MySQLConfig, order_number: &str) {
info!("clean db data in `t_order`");
let mut conn =db_conf.get_conn();
let result = conn.exec_drop(
r"DELETE FROM `t_order` WHERE `orderNbr` = ?;",
(order_number,),
);
assert!(result.is_ok(), "clean db failed");
}

这两个方法放在测试模块中待被调用。

现在可以正式写这个测试了:

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// modify.rs

#[tracing_test::traced_test]
#[rstest]
#[case("s001", "Streat A, Pudong district, Shanghai", 1000, "Modify address success")]
#[tokio::test]
async fn test_modify_success(#[case] order_nbr: &str, #[case] address: &str, #[case] code: u32, #[case] message: &str) {
info!("case: test_modify_success start, with params: order_nbr: {}, address: {}", order_nbr, address);
// ---- 初始化测试数据 ----
let env = super::super::get_env();
info!("get env: {:?}", env);
let mysql_conf = MySQLConfig::new(
env.db_conf.host.clone(),
env.db_conf.port,
env.db_conf.username.clone(),
env.db_conf.password.clone(),
"coffeedb".to_string(),
);
let token: &str = "eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJhdWQiOiJsaXVkYW8iLCJleHAiOjE2NzA5ODkyNDV9.aegReDbly0asm4lC6aOCvn1gW26_cFGqmxqBeV-JI90";
let user_info = UserInfo::new(
1,
"liudao".to_string(),
"13511111111".to_string(),
0,
);

init(&env.redis_conf.url, &mysql_conf, token, user_info.clone(), order_nbr);

// ---- 执行测试 ----
// 发起请求
let resp = modify(&env.url, token, order_nbr, address).await.unwrap();

// ---- 验证结果 ----
// 获取数据库数据
let mut conn = mysql_conf.get_conn();
let record = conn.exec_map(
r"SELECT `orderNbr`, `orderStatus`, `buyerId`, `address` FROM `t_order` WHERE `orderNbr` = ?",
(order_nbr,),
|(order_nbr, order_status, buyer_id, address): (String, u8, u32, String)| {
OrderInfo {
order_nbr,
order_status,
buyer_id,
address,
}
},
).unwrap();

let result = panic::catch_unwind( || {
//返回结果断言
assert_eq!(resp.code, code);
assert_eq!(resp.message, message);

// 数据库记录断言
assert_eq!(record.len(), 1);
assert_eq!(record, vec![OrderInfo {
order_nbr: order_nbr.to_string(),
order_status: 0,
buyer_id: user_info.account_id,
address: address.to_string(),
}]);
});

// ---- 清理测试数据 ----
clean(&mysql_conf, order_nbr);

if let Err(e) = result {
panic::resume_unwind(e);
}


}

在这个测试案例中,有数据参数化,有日志输出,有init准备,有clean清理测试数据,有接口调用,有结果校验。

可以通过在执行时加入环境变量ENV=xxx来指定被测环境,允许在多个测试环境间切换。

并且在结果校验中,包含了请求返回数据的校验,以及影响的数据库字段的校验。

这就是一个相当完整的接口测试案例了。

写在结尾

当然,这里只是用rust举了一个比较典型的例子,工作中一定还会遇到各种特殊的情况,多考虑案例的独立性,并且满足编程的基本原则,就不会出大的问题。

正是因为有这么多需要考虑的点,所以要做一个接口测试的低代码或者零代码平台,需要处理的细节太多了,没有几年的打磨,很难满足这么多要求。而我所展示的,只是接口测试的基本要求,任何一条不满足,这个接口测试就是存在问题的。所以使用代码形式来写接口测试,是最容易满足这一系列条件的。

如果您是使用其他编程语言来实现接口自动化测试的,也需要考虑这些条件。既然要写代码,那就请把它写好,写的像个样子。

完整代码,请看GitHub传送门。

https://github.com/jimmyseraph/api-test-demo

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODE2OTc1OQ==&mid=2247496216&idx=1&sn=88b3cf90b3b904cb01e5fa60ff448b7a