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wzjs 2025/8/3 1:45:34

工业软件开发技术专业,seo技术培训课程,wordpress写简历,毕业设计模板网站接口自动化测试是验证 API 是否按预期工作的过程，常用 RESTful API，通过 HTTP 方法如 GET、POST、PUT、DELETE 操作资源。Python 的 requests 库是一个流行的 HTTP 客户端库，易于发送请求和处理响应。根据 requests: HTTP for Humans&#xf…

接口自动化测试是验证 API 是否按预期工作的过程，常用 RESTful API，通过 HTTP 方法如 GET、POST、PUT、DELETE 操作资源。Python 的 requests 库是一个流行的 HTTP 客户端库，易于发送请求和处理响应。根据 requests: HTTP for Humans，它支持 cookies、headers 和 JSON 数据，适合测试工程师用于自动化测试。

接口自动化测试是提升测试效率的关键，而Python的requests库因其简洁易用、功能强大，成为测试工程师的“瑞士军刀”。
但你是否还在用requests.get()和requests.post()写重复代码？是否遇到过文件上传失败、Cookie管理混乱、响应断言复杂的问题？

本文从零到一拆解requests库的进阶用法，手把手教你打造高可用的接口自动化框架！

一、requests库的“核心六式”

1. 基础请求：GET/POST轻松上手

安装 requests 库
- 运行命令 pip install requests 安装库。
- 选择测试框架：unittest 或 pytest，安装 pytest 可运行 pip install pytest。
- 示例：确保环境配置正确，测试前验证 requests 版本。
定义 API 基础 URL 和测试结构
- 示例：requests如下：

import requests# GET请求：查询用户列表
response = requests.get(    url="https://api.example.com/users",    params={"page": 1, "size": 10}  # 自动拼接URL参数
)# POST请求：创建新用户
payload = {"name": "哪吒", "role": "tester"}
response = requests.post(    url="https://api.example.com/users",    json=payload  # 自动设置Content-Type为application/json
)print(response.status_code)  # 状态码
print(response.json())       # 解析JSON响应

2. 会话管理：保持登录态（Session对象）

痛点：每次请求手动传Cookie/Token太麻烦！
解决：用Session对象自动保持会话！

# 登录并保持会话
with requests.Session() as s:login_data = {"username": "admin", "password": "test123"}s.post("https://api.example.com/login", data=login_data)# 后续请求自动携带Cookieprofile = s.get("https://api.example.com/profile")print(profile.json())

3. 文件上传：测试文件接口必备

# 上传图片文件
files = {'file': open('test_image.jpg', 'rb')}  # 二进制模式打开
response = requests.post("https://api.example.com/upload",files=files,headers={"Authorization": "Bearer xyz123"}
)# 多文件上传（如测试批量导入）
multiple_files = [('files', ('report1.xlsx', open('report1.xlsx', 'rb'))),('files', ('report2.xlsx', open('report2.xlsx', 'rb')))
]
response = requests.post(url, files=multiple_files)

4. 超时与重试：提升测试稳定性

# 设置超时（连接超时3秒，读取超时10秒）
try:response = requests.get("https://api.example.com/data",timeout=(3, 10))
except requests.exceptions.Timeout:print("请求超时，请检查网络或服务状态！")# 自动重试（需安装requests-retry库）
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retryretry_strategy = Retry(total=3,              # 最大重试次数status_forcelist=[500, 502, 503, 504],  # 遇到这些状态码重试backoff_factor=1      # 重试等待时间间隔
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)session = requests.Session()
session.mount("https://", adapter)
response = session.get(url)

5. 响应断言：自动化测试的灵魂

# 断言状态码和关键字段
assert response.status_code == 200, f"状态码异常：{response.status_code}"
response_data = response.json()assert response_data["code"] == 0, "接口返回错误码"
assert "user_id" in response_data["data"], "未返回用户ID"
assert len(response_data["data"]["roles"]) >= 1, "用户角色至少一个"# 使用JSON Schema验证数据结构（需安装jsonschema库）
schema = {"type": "object","properties": {"code": {"type": "number"},"data": {"type": "object","properties": {"user_id": {"type": "string"},"roles": {"type": "array"}},"required": ["user_id"]}},"required": ["code", "data"]
}
import jsonschema
jsonschema.validate(instance=response_data, schema=schema)

6. 高级配置：代理、SSL验证与Mock

# 设置代理（用于测试环境隔离或抓包调试）
proxies = {"http": "http://10.10.1.10:3128","https": "http://10.10.1.10:1080"
}
requests.get("https://api.example.com", proxies=proxies)# 禁用SSL证书验证（测试环境临时使用，生产环境慎用！）
response = requests.get(url, verify=False)# 结合Mock服务（如使用pytest-mock）
def test_api(mocker):mock_response = mocker.Mock()mock_response.json.return_value = {"code": 0, "data": "mocked"}mocker.patch("requests.get", return_value=mock_response)result = requests.get("https://api.example.com")assert result.json()["code"] == 0

二、接口自动化框架设计实战

1. 封装工具类：拒绝重复代码

class APIClient:def __init__(self, base_url):self.base_url = base_urlself.session = requests.Session()self.session.headers.update({"User-Agent": "AutoTest/1.0"})def get(self, path, params=None):url = f"{self.base_url}{path}"return self.session.get(url, params=params)def post_json(self, path, data):url = f"{self.base_url}{path}"return self.session.post(url, json=data)# 使用示例
client = APIClient("https://api.example.com")
response = client.post_json("/users", {"name": "敖丙"})

2. 参数化测试：数据驱动

import pytesttest_data = [("正常登录", {"username": "admin", "password": "123456"}, 200),("密码错误", {"username": "admin", "password": "wrong"}, 401),("用户名为空", {"username": "", "password": "123456"}, 400)
]@pytest.mark.parametrize("case_name, data, expected_code", test_data)
def test_login(case_name, data, expected_code):response = requests.post("https://api.example.com/login", json=data)assert response.status_code == expected_code, f"用例失败：{case_name}"

3. 测试报告生成：Allure集成

import allure@allure.title("测试创建用户接口")
def test_create_user():with allure.step("步骤1：准备测试数据"):payload = {"name": "接口测试用户"}with allure.step("步骤2：发送POST请求"):response = requests.post(url, json=payload)with allure.step("步骤3：验证响应结果"):assert response.status_code == 201assert response.json()["id"] is not None

三、常见坑点与解决方案

❌ 坑1：响应内容乱码

原因：服务器返回的编码与requests自动检测不一致。
解决：手动指定编码：

response.encoding = 'utf-8'  # 或 'gbk'
print(response.text)

❌ 坑2：文件上传接口报错

排查：检查是否以二进制模式（'rb'）打开文件，且服务端要求的字段名是否正确。

❌ 坑3：Cookie失效问题

解决：使用Session对象保持会话，或定期刷新Token。

四、拓展：接口性能监控小技巧

import timestart_time = time.time()
response = requests.get("https://api.example.com/heavy-api")
end_time = time.time()assert end_time - start_time < 2.0, f"接口响应超时：{end_time - start_time}秒"
print(f"接口响应时间：{round(end_time - start_time, 2)}秒")

使用 Python requests 库进行接口自动化测试，需掌握请求发送、响应验证和复杂场景处理。这不仅是技术技能，更是提升软件质量的关键。