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市面上主流接口测试工具对比

news 2025/9/11 8:33:52

公司计划系统的开展接口自动化测试，需要我这边调研一下主流的接口测试框架给后端测试（主要测试接口）的同事介绍一下每个框架的特定和使用方式。后端同事根据他们接口的特点提出一下需求，看哪个框架更适合我们。

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需求

1、接口编写方便。
2、方便调试接口。
3、支持数据初始化。
4、生成测试报告。
5、支持参数化。

### robot framework

优点

关键字驱动，自定义用户关键字。
支持测试日志和报告生成。
支持系统关键字开发，可扩展性好。
支持数据库操作。

缺点

接口测试用例写起来不简洁。
需要掌握特定语法。

*** Settings ***
Library    RequestsLibrary
Library    Collections*** Test Cases ***
test_get_event_list    # 查询发布会（GET请求）${payload}=    Create Dictionary    eid=1Create Session    event    http://127.0.0.1:8000/api${r}=    Get Request    event    /get_event_list/    params=${payload}Should Be Equal As Strings    ${r.status_code}    200log    ${r.json()}${dict}    Set variable    ${r.json()}#断言结果${msg}    Get From Dictionary    ${dict}   messageShould Be Equal    ${msg}    success${sta}    Get From Dictionary    ${dict}    status${status}    Evaluate    int(200)Should Be Equal    ${sta}    ${status}

结果：不考虑，没人愿意这么写接口用例。

###JMeter

优点

支持参数化
不需要写代码

缺点

创建接口用例效率不高。
不能生成查看每一个接口执行情况的测试报告。

总结：不考虑，接口编写不方便，最主要是不能生成测试报告，如果做接口性能的话可以考虑。

###HttpRunner

优点:

基于YAML/JSON格式，专注于接口本身的编写。
接口编写简单
生成测试报告
接口录制功能。

缺点:

没有编辑器插件对语法校验，容易出错。
官方文档没有详细的说明。
扩展不方便。

[{"config": {"name": "testcase description","variables": [],"request": {"base_url": "http://127.0.0.1:5000","headers": {"User-Agent": "python-requests/2.18.4"}}}},{"test": {"name": "test case name","request": {"url": "/api/get-token","headers": {"device_sn": "FwgRiO7CNA50DSU","user_agent": "iOS/10.3","os_platform": "ios","app_version": "2.8.6","Content-Type": "application/json"},"method": "POST","date": {"sign": "958a05393efef0ac7c0fb80a7eac45e24fd40c27"}},"validate": [{"eq": ["status_code", 200]},{"eq": ["headers.Content-Type", "application/json"]},{"eq": ["content.success", true]},{"eq": ["content.token", "baNLX1zhFYP11Seb"]}]}}]

总结：可以考虑，至于接口数据的初始化可能需要单独处理。

doc: https://cn.httprunner.org/quickstart/

###gauge

BDD行为驱动测试框架。

优点:

行为文件与脚本文件分离，本质上实现了数据驱动。
功能强大灵活，本质上还用Python写接口用例。
自动生成测试报告。
VS Code有支持插件

缺点:

门槛略高，需要了解BDD的用法。
需要会markdworn语法

行为描述文件：

## test post request* post "http://httpbin.org/post" interface     |key  | status_code|     |------|-----------|     |value1|200        |     |value2|200        |     |value3|200        |

测试脚本：

……@step("post <url> interface <table>")
def test_get_request(url, table):values = []status_codes = []for word in table.get_column_values_with_name("key"):values.append(word)for word in table.get_column_values_with_name("status_code"):status_codes.append(word)for i in range(len(values)):r = requests.post(url, data={"key": values[i]})result = r.json()assert r.status_code == int(status_codes[i])

总结：推荐使用，BDD有一定门槛，看测试人员的学些能力和接受速度。

doc: https://docs.gauge.org/latest/writing-specifications.html#special-parameter-csv

###Unittest+Request+HTMLRunner

利用现有的框架和库自己定制。

优点:

足够灵活强大: 分层测试、数据驱动、测试报告，集成CI...

缺点:

有一定的学习成本

数据文件：

{"test_case1": {"key": "value1","status_code": 200},"test_case2": {"key": "value2","status_code": 200},"test_case3": {"key": "value3","status_code": 200},"test_case4": {"key": "value4","status_code": 200}}

测试用例：

import requests
import unittest
from ddt import ddt, file_data@ddtclass InterfaceTest(unittest.TestCase):def setUp(self):self.url = "http://httpbin.org/post"def tearDown(self):print(self.result)@file_data("./data/test_data_dict.json")def test_post_request(self, key, status_code):r = requests.post(self.url, data={"key": key})self.result = r.json()self.assertEqual(r.status_code, status_code)

总结：推荐使用，代码相对简单，功能足够灵活。


我花了两天时间整理这些框架，其实重点就是了解HttpRunner 和 gauge 。
yg
HttpRunner 没有编辑器插件，本身就是一个YAML/JSON配置文件，所以配置写错了，但只要是合法的YAML/JSON格式，也看不出来，只有运行的过后才知道。就像你用记事本写代码一样，只有运行了才知道代码有没有写错。另外，扩展起来也不是特别方便，单独用python实现一些函数：在json文件中```{"device_sn": "${gen_random_string(15)}"}```以这样的方式引用```gen_random_string()``` 函数。gauge我已经分享过两篇基础文章了，虽然用BDD拿来做接口理念不搭，但并不是不可以，唯一的缺点是用BDD来描述接口行为不合适，其他的都没毛病，可以参数化，断言写起来也简单，测试报告也漂亮，本质上还是用Python实现一些功能，所以非常灵活。unittest + requests + HTMLTestRunner是我最熟悉的方案，几乎没什么短板。以前通过这种方案写过很多测试用例，这次把ddt加上似乎更完美了。