1.接口自动化框架搭建

Python+pytest+requests+openpyxl+pymysql+logure+allure+jenkins
分为common层 testcases层 testdatas层 conf层 outPuts层
common层：工具类，读取Excel，存放文件的路径，连接数据库并进行查询，接口请求，存放数据，数据替换，结果断言，装饰器
testcases层：测试案例，conftest.py中夹具共享
testdatas层：管理测试用例数据
conf层：配置文件，存放全局数据和一些容易变动的数据
outPuts层 ：日志输出
main.py:案例执行入口（收集用例，执行用例，生成报告）

2.常用的库

requests、pytest、openpyxl、pymysql、logger、jsonpath、re、allure

3.接口关联的处理

   接口中的返回值利用jsonpath提取动态存储到类属性中，当其他接口需要用到时，再提取出放到请求参数中

4.数据驱动

相同的测试脚本使用不同的测试数据来执行，测试数据和测试行为完全分离，利用第三方库pytest的装饰器实现数据驱动@pytest.mark.parametrize(“case”, cases)

5.数据的存放

• 对于账号密码，系统url,数据库信息，这种管全局的参数，单独抽出来，写的配置文件里（如ini）
• 对于一些一次性消耗的数据，比如注册或新增文章标题，每次注册或新增都是不一样的数，可以用随机函数生成，比如python的一个第三方模块faker，创建一些测试用的随机数据
• 对于一个接口经常更改的数据，可以参数化，数据放yaml
• 对于不经常改的的数据。 可以用数据驱动方式，用excel管理测试的接口数据
• 对于需要依赖于上个接口的数据存放在动态属性中

6.json和字典dict的区别

字典是python语言的一种数据类型， json是一种轻量级的数据交换格式，在网络中传输的通用数据。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

7.并发测试

一般是利用第三方插件pytest-xdist，前提是用例之间没有依赖关系且执行是没有顺序的，所以不适合接口自动化

8.失败重试

有利于提高自动化用例的稳定性，可以通过pytest的pytest-rerunfailures插件来实现用例重跑，具体有两种形式，一种是全局通过命令行： Pytest --reruns 2 --reruns-delay 5，一种是局部在案例方法上打标记@pytest.mark.flaky(reruns=2, reruns_delay=1)

9.遇到的问题

（1） 用例的入参过多时不小心有了空格，会报参数错误， 解决：case_str=case_str.replace(“\n”, “”).replace(“\r”, “”)#Enter = 回车+换行(\r\n)
（2）读取excel案例时，excel中整个空行有的也被读取了，导致读取执行时多执行了一条案例且这条案例报错.
解决：根据行获取列，循环列获取单元格中的值，如果有一个单元格有值，就代表这一行可取，如果都是空则不可取

（3）删除刚刚新增的数据时发现新增的接口返回值没有特定的标记，导致删除接口时入参不能确定就是刚新增的数据
解决：
获取数据库表中最新的一条数据，进行删除（弊端，有可能把别人的数据删掉）；
找开发把新增接口返回值标记加下

*10.提高案例执行的稳定性

• 执行时间，半夜定时执行
• 增加重试机制，排除环境干扰因素

11.做接口测试过程中发现过哪些bug？

短信群发功能，新建群发-短信类型选择直播短信时，直播时间前端合代码覆盖了，所以点击确定，没有请求接口，无反应

12.pytest的优势

• 直接使用assert进行断言
• 失败用例提供非常详细的错误信息
• 自动发现和收集测试模块和用例
• 灵活的fixture管理
• mark用例标记
• 丰富的插件系统
• 支持失败重试
• 兼容了unittest

13.get和post的区别

• 作用：get 获取资源 post 创建资源
• 请求主体： get 无请求主体 post 有请求主体
• 幂等性：get 幂等 post 非幂等
• 缓存： get可以缓存 post 一般不缓存
• 历史记录和书签： get 可存放 post 不可
• 安全性 get 低 post 高

14.三次握手

• 第一次握手时，客户端向服务端发送网络包，服务端收到后确认收到信息，主要目的确认客户端发送功能、服务端接收功能是正常的
• 第二次握手时，服务端向客户端发送网络确认收到报文，客户端接收，主要目的是确认服务端发送功能、接收功能正常、客户端接收功能、发送功能正常，但此时，服务端是不知道客户端的接收功能是否是正常的，因为没有返回信息来告诉它
• 第三次握手时，客户端发包，服务端接收，主要目的是确认客户端的接收、发送功能正常，服务器自己的发送、接收功能正常

15.http状态码

• 2XX，表示请求被正确处理
  200：请求被正确处理
  204：请求被受理但无资源返回
  206：客户端只请求资源的一部分
• 3XX，表示需要进一步操作（重定向）
  301：永久性重定向
  302：临时重定向
  303：与302类似，只希望客户端在请求一个URI时，能通过GET方法重定向到另一个URI上
  304：发送附带条件的请求时，条件不满足时返回，与重定向无关
  307：临时重定向，与302类似，只是强制要求使用POST方法
• 4XX，一般都是客户端相关问题
  400：请求报文语法有误，服务器无法识别
  401：请求需要认证
  403：请求的对应资源禁止访问
  404：服务器找不到对应资源
• 5XX，一般是服务器端相关问题
  500：服务器内部错误
  503：服务器正忙

16.接口自动产生的垃圾数据

1.数据库断言会把一条案例断言结果Ture或False放在一个字典里，为了不影响下条案例的断言结果，每条用例执行完后，需要清空对比结果，这时需要利用pytest的confest.py中装饰器@pytest.fixture的后置函数yield把字典置空
2.数据库脏数据一般都是新增接口导致的，所以新增成功后可以执行删除接口把新增的数据删除，（注意：如果新增接口返回值没有具体的内容，这时要利用数据库获取最新的一条数据（SELECT * FROM 数据库名.表名 t ORDER BY t.创建时间 DESC LIMIT 1 ;），有个弊端就是有可能把别人的数据删掉，所以尽量跟开发沟通新增接口返回值里有个标记）
3.专门有一个自动化数据库，定期清除数据

17.unittest和pytest的区别

1.用例设计规则
unittest：
（1）试类必须继承unittest.TestCase
（2）测试函数必须以”test_”开头
pytest:
（1）测试文件的文件名必须以”test_”开头，或者以”_test”结尾
（2）测试类命名必须以”Test”开头
（3）测试函数名必须以”test”开头
2.断言
unittest：
assertXXX
pytest:
直接使用assert进行断言
3.用例前置和后置
unittest：
（1）通过setup每个用例执行前执行，teardown每个用例执行后执行
（2）通过setupclass类里面所有用例执行前执行，teardownclass类里面所有用例执行后执行
每个测试文件必须单独设置前后置
pytest：
通过fixture夹具可以自定义pytest的前置和后置，yield之前是为前置，yield之后为后置，格式@pytest.fixture(scope=“XXX”)，scope:有四个级别，function（默认）,class,module,session
创建conftest.py文件，当前目录下所有的测试文件都能自动调用该夹具
4.参数化
unittest：参数化需要依赖第三方库，使用ddt去做参数化
pytest:通过装饰器@pytest.mark.parametrize来实现
5.报告展示
unittest：通过HTMLTestRunner生成
pytest：可以集成allure插件生成
6.失败重运行
unittest：不支持
pytest：pytest --reruns=2（2表示重运行2次）
7.挑选用例执行
unittest：不支持
pytest：
（1）创建一个pytest.ini文件，
[pytest]
markers = demo（标记名） : just for display(备注名，如果不写 可以不加冒号)
（2） 在要执行的测试用例/测试类前面加上： @pytest.mark.标记名
（3）main.py文件中添加[-m ,‘要执行用例的标签名’] 根据标签名筛选用例并执行
8.安装需求不同
pytest为第三方单元测试库，需额外安装；unittest为标准库，无需额外安装

18.pytest跳过测试用例

1.无条件跳过------@pytest.mark.skip()
在测试方法或类前面加上装饰器@pytest.mark.skip(reason=None)，表示该条测试用例不执行，参数reason代表跳过的原因，reason可省略
2.有条件跳过------@pytest.mark.skipif()
@pytest.mark.skipif(condition, reason=“xxx”)
说明：condition—跳过的条件，如果为True则跳过该函数，如果为False则不跳过

19.测试用例执行流程

全局：测试报告清除处理，测试账号准备-》打开Excel，读取对应的接口测试数据 -》 定义一个测试类：写接口的测试用例，使用pytest的数据驱动 -》 处理请求数据，若有替换就替换 -》发起请求，有token就传token -》得到响应结果 -》如果有提取字段，那么需要从响应结果当中，提取对应的数据 -》响应结果断言 -》数据库断言

20.数据库断言遇到的问题

【条数比较】
用例里：
{"check_type":"count","check_sql":"select * from licaishi_td.bx_product_unique_name where name='#attrtext#'","expected":{"count":1}}
代码运行：
check_sql_str ='{"check_type":"count","check_sql":"select * from licaishi_td.bx_product_unique_name where name=\'精华84661108\'","expected":{"count":1}}'
【值比较】
用例里：
{"check_type":"value","check_sql":"select name from licaishi_td.bx_product_report_name where name='#attrtext#'","expected":{"name":'#attrtext#'}}    # '#attrtext#'应该用双引号
代码运行：
check_sql_str = '{"check_type":"value","check_sql":"select nachame from licaishi_td.bx_product_unique_name where name=\'自己46822194\'","expected":{"name":\'自己46822194\'}}'

需要把代码运行后的 字符串格式 转换成 字典，有以下两种格式

1. check_sql_dict = eval(check_sql_str)
2. check_sql_dict = json.loads(check_sql_str) #接口返回值有null用这个,例如{“code”: 0, “msg”: “成功”,“data”:“null”}
   当【值比较】时，用第2种报错了，原因是 案例中有单引号，而json.loads不认单引号，json中的字符串需要用双引号包起来

21:遇到接口入参是的字段是对象时
例如：接口请求：
[{‘pay_period’:‘3’}] 单引号 和 [{“pay_period”:“3”}]双引号 和 [{“pay_period”:“3”}]
双引号正常 和 斜杠 双引号(接口里用这个)正确:

单引号不正常，无基础配置等按钮了，前端报错
前端字符串转json 估计有些写法不能兼容单引号

22.接口响应慢的原因
1.网络异常：如果应用程序需要向远程服务器发送网络请求，而网络速度很慢或者请求的服务器响应时间很长，那么就会导致接口请求时间变长
2.缓存问题：缺乏适当的缓存机制也会导致响应时间变慢。如果接口发生大量的重复请求，而服务器没有缓存这些请求结果，每个请求都需要重新计算，导致响应时间变。
3.硬件问题：服务器硬件或存储设备的故障可能导致响应时间变慢。例如，硬盘空间不足或硬盘崩溃可能导致数据访问变慢
4.数据库查询，数量过大或者关联多个表
5.第三方接口，第三方接口响应时间很长或者出现错误，那么就会导致应用程序的接口请求时间变长
6.代码逻辑，在某些情况下，代码逻辑可能会导致程序进入死循环或者长时间阻塞状态，从而导致接口请求时间变长
7.接口过载：在一段时间内，如果接口有太多的并发请求，服务器可能会过载，导致响应时间变慢，或者服务不可用。