接口自动化测试面试题

接口自动化测试面试题

前言

前面总结了一篇关于接口测试的常规面试题，现在接口自动化测试用的比较多，也是被很多公司看好。那么想做接口自动化测试需要具备哪些能力呢？也就是面试的过程中，面试官会考哪些问题，知道你是不是真的做过接口自动化测试？总的来说问的比较多的就是以下几个问题：

1. json 和字典的区别？ -对基础数据类型的考察

json 本质上还是字符串，只是按 key：value 这种键值对的格式来的字符串

import json
# a 是字典 dict
a = {"a": 1, "b": 2, "c": True}
# b 是 json
b = '{"a": 1, "b": 2, "c": true}'
print(type(a))
print(json.dumps(a)) # a 转 json
运行结果
<class 'dict'>
{"a": 1, "b": 2, "c": true}
<class 'str'>
{'a': 1, 'b': 2, 'c': True} 

2. 测试的数据你放在哪？ -数据与脚本分离

首先测试的数据是分很多种的，有登录的账户数据，也有注册的账户数据，还有接口的参数，还有邮箱配置的数据等等等等，
所以这个题不能一概而论给答死了。要不然就是给自己挖坑。
以下两个大忌不能回答：

• 测试的数据是不能写死到代码里面的，这个是原则问题，也是写代码的大忌（你要是回答写在代码里面，估计就是回去等通知了）
• 测试数据放到.py 的开头，这种其实很方便，对于少量的，固定不变的数据其实是可以放的，但是面试时候，千万不能这样说，面试官喜欢装逼的方法

测试数据存放总结：

1. 对于账号密码，这种管全局的参数，可以用命令行参数，单独抽出来，写的配置文件里（如 ini）
2. 对于一些一次性消耗的数据，比如注册，每次注册不一样的数，可以用随机函数生成
3. 对于一个接口有多组测试的参数，可以参数化，数据放 yaml,text,json,excel都可以
4. 对于可以反复使用的数据，比如订单的各种状态需要造数据的情况，可以放到数据库，每次数据初始化，用完后再清理
5. 对于邮箱配置的一些参数，可以用 ini 配置文件
6. 对于全部是独立的接口项目，可以用数据驱动方式，用 excel/csv 管理测试的接口数据
7. 对于少量的静态数据，比如一个接口的测试数据，也就 2-3 组，可以写到 py脚本的开头，十年八年都不会变更的

总之不同的测试数据，可以用不同的文件管理

3. 参数化 - 数据驱动模式

参数化和数据驱动的概念这个肯定要知道的，参数化的思想是代码用例写好了后，不需要改代码，只需维护测试数据就可以了，并且根据不同的测试数据生成多个用例
** python 里面用 unittest 框架**

import unittest
import ddt
# 测试数据
datas = [ {"user": "admin", "psw": "123", "result": "true"},
 {"user": "admin1", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin2", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin3", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin4", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin5", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin6", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin7", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin8", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin9", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin10", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin11", "psw": "1234", "result": "true"}]
@ddt.ddt
class Test(unittest.TestCase):
 @ddt.data(*datas)
 def test_(self, d):
 """测试：{0}"""
 print("测试数据：%s" % d)
if __name__ == "__main__":
 unittest.main()
unittest 框架还有一个 paramunittest 也可以实现
import unittest
import paramunittest
import time
# python3.6
# 作者：测试
@paramunittest.parametrized(
 {"user": "admin", "psw": "123", "result": "true"},
 {"user": "admin1", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin2", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin3", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin4", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin5", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin6", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin7", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin8", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin9", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin10", "psw": "1234", "result": "true"},
 {"user": "admin11", "psw": "1234", "result": "true"},
)
class TestDemo(unittest.TestCase):
 def setParameters(self, user, psw, result):
 '''这里注意了，user, psw, result 三个参数和前面定义的字典一一
对应'''
 self.user = user
 self.user = psw
 self.result = result
 def testcase(self):
 print("开始执行用例：--------------")
 time.sleep(0.5)
 print("输入用户名：%s" % self.user)
 print("输入密码：%s" % self.user)
 print("期望结果：%s " % self.result)
 time.sleep(0.5)
 self.assertTrue(self.result == "true")
if __name__ == "__main__":
 unittest.main(verbosity=2)
如果用的是 pytest 框架，也能实现参数化
# content of test_canshu1.py
# coding:utf-8
import pytest
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",
 [ ("3+5", 8),
 ("2+4", 6),
("6 * 9", 42),
 ])
def test_eval(test_input, expected):
 assert eval(test_input) == expected
if __name__ == "__main__":
 pytest.main(["-s", "test_canshu1.py"])

pytest 里面还有一个更加强大的功能，获得多个参数化参数的所有组合，可以堆叠参数化装饰器

import pytest

@pytest.mark.parametrize("x", [0, 1])
@pytest.mark.parametrize("y", [2, 3])
def test_foo(x, y):
 print("测试数据组合：x->%s, y->%s" % (x, y))
if __name__ == "__main__":
 pytest.main(["-s", "test_canshu1.py"])

4. 下个接口请求参数依赖上个接口的返回数据 - 参数关联

这个很容易，不同的接口封装成不同的函数或方法，需要的数据 return 出来，用一个中间变量 a 去接受，后面的接口传 a 就可以了
参考这篇 python 接口自动化 26-参数关联和 JSESSIONID(上个接口返回数据作为下个接口请求参数

5. 依赖于登录的接口如何处理 -token 和 session 的管理

登录接口依赖 token 的，可以先登录后，token 存到一个 yaml 或者 json，或者ini 的配置文件里面，后面所有的请求去拿这个数据就可以全局使用了
参考之前分享的一篇 python 接口自动化 24-有 token 的接口项目使用 unittest框架设计
如果是 cookies 的参数，可以用 session 自动关联s=requests.session()后面请求用 s.get()和 s.post()就可以自动关联 cookies 了

6. 依赖第三方的接口如何处理 -mock 模拟数据返回

这个需要自己去搭建一个 mock 服务，模拟接口返回数据，参考python 笔记25-mock-server 之 moco
moco 是一个开源的框架，在 github 上可以下载到传送
moco 服务搭建需要自己能够熟练掌握，面试会问你具体如何搭建 ，如何模拟返回的数据，是用的什么格式，如何请求的

7. 不可逆的操作，如何处理，比如删除一个订单这种接口如何测试 -造数据

此题考的是造数据的能力，接口的请求数据，很多都是需要依赖前面一个状态的
比如工作流这种，流向不同的人状态不一样，操作权限不一样，测试的时候，每种状态都要测到,就需要自己会造数据了。

平常手工测试造数据，直接在数据库改字段状态。
那么自动化也是一样，造数据可以用 python 连数据库了，做增删改查的操作,
测试用例前置操作，setUp 做数据准备后置操作，tearDown 做数据清理

8. 接口产生的垃圾数据如何清理 - 数据清理

跟上面一样，造数据和数据清理，需用 python 连数据库了，做增删改查的操作
测试用例前置操作，setUp 做数据准备
后置操作，tearDown 做数据清理

9. 一个订单的几种状态如何全部测到，如：未处理，处理中，处理失败，处理成功 - 造数据，改数据库订单状态

如：未处理，处理中，处理失败，处理成功
跟上面一样，也是考察造数据，修改数据的状态

10. python 如何连接数据库操作？

这个就是详细的考察你是如何用 python 连数据库的，并且最好能现场写代码那种（有的笔试题就是 python 连数据库）
具体问你用到哪个模块，查询的数据是什么类型？如何删除数据？如何新增数据？如何修改数据？
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2 中则使用 mysqldb。
详情参考教程 传送

#!/usr/bin/python3
# 查询 EMPLOYEE 表中 salary（工资）字段大于 1000 的所有数据：
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
 WHERE INCOME > %s" % (1000)
try:
 # 执行 SQL 语句
 cursor.execute(sql)
 # 获取所有记录列表
 results = cursor.fetchall()
 for row in results:
 fname = row[0]
 lname = row[1]
 age = row[2]
 sex = row[3]
 income = row[4]
 # 打印结果
 print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % \
 (fname, lname, age, sex, income ))
except:
 print ("Error: unable to fetch data")
# 关闭数据库连接
db.close()

其它的就是运行出报告、代码管理（git）、运行策略和持续集成 jenkins 相关了，这个所以的自动化但是一样的，后面会单独讲一篇 jenkins 持续集成相关

注：此文参考上海悠悠-测试面试相关