python unittest实现api自动化测试

项目测试对于一个项目的重要性,大家应该都知道吧,写python的朋友,应该都写过自动化测试脚本。
最近正好负责公司项目中的api测试,下面写了一个简单的例子,对API 测试进行梳理。

首先,编写restful api接口文件 testpost.py,包含了get,post,put方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import request
from flask_restful import Resource
from flask_restful import reqparse

test_praser = reqparse.RequestParser()
test_praser.add_argument('ddos')

class TestPost(Resource):
  def post(self, PostData):
    data = request.get_json()
    user = User('wangjing')
    if data['ddos']:
     return {'hello': 'uese', "PostData": PostData, 'ddos': 'data[\'ddos\']'}
    return {'hello': 'uese', "PostData": PostData}

  def get(self, PostData):
    data = request.args
    if data and data['ddos']:
      return "hello" + PostData + data['ddos'], 200
    return {'hello': 'uese', "PostData": PostData}

  def put(self, PostData):
    data = test_praser.parse_args()
    if data and data['ddos']:
      return "hello" + PostData + data['ddos'], 200
    return {'hello': 'uese', "PostData": PostData}

ps:对于request的取值,我这里定义了常用的三种方法:

post方法:request.get_json(),在调用API时,传值是json方式
get和put方法:request.args 或者reqparse.RequestParser(),调用API时,传的是字符串

其次,定义Blueprint(蓝图)文件 init.py

#!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  from flask import Blueprint
  from flask_restful import Api
  from testpost import TestPost

  testPostb = Blueprint('testPostb', __name__)
  api = Api(testPostb)
  api.add_resource(TestPost, '/<string:PostData>/postMeth')

然后,编写测试脚本testPostM.py

#!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  import unittest
  import json
  from secautoApp.api.testPostMeth import api
  from flask import url_for
  from run import app
  from secautoApp.api.testPostMeth import TestPost

  headers = {'Accept': 'application/json',
        'Content-Type': 'application/json'
        }

  class APITestCase(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
      # self.app = create_app(os.getenv("SECAUTOCFG") or 'default')
      self.app = app
      #   self.app_context = self.app.app_context()
      #   self.app_context.push()
      self.client = self.app.test_client()

    #
    # def tearDown(self):
    #   self.app_context.pop()

    def test_post(self):
      # with app.test_request_context():

      response = self.client.get(api.url_for(TestPost, PostData='adb', ddos='123'))
      self.assertTrue(response.status_code == 200)

      response = self.client.get(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb', ddos='123'))
      self.assertTrue(response.status_code == 200)
      self.assertTrue(json.loads(response.data)['PostData'] =='adb')

      response = self.client.post(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb'), headers=headers,
                    data=json.dumps({"ddos": '123'}))
      print json.loads(response.data)
      self.assertTrue(response.status_code == 200)

      response = self.client.put(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb', ddos='123'))
      self.assertTrue(json.loads(response.data) == 'helloadb123')

      response = self.client.put(url_for('testPostb.testpost', PostData='adb'))
      print json.loads(response.data)['PostData']
      self.assertTrue(response.status_code == 200)

ps:调用的api url 主要用的是flask_restful 的api.url_for,或者是flask的url_for,下面我来说下这2种方法的具体使用

flask_restful 的api.url_for说明

api.url_for(TestPost,PostData='adb'),这里的TestPost指的是restful api接口文件中定义的class,因为我们在api蓝图中,已经通过api.add_resource(TestPost, ‘//postMeth')添加类的方式定义过

flask的url_for的使用说明

url_for(‘testPostb.testpost', PostData='adb', ddos='123'),'testPostb.testpost'这个字符串中
testPostb指的是蓝图的名称,也就是testPostb = Blueprint(‘testPostb', name)中Blueprint(‘testPostb',name)中的testPostb。
testpost指的是蓝图下endpoit的端点名称,flask_restful中,指的是api.add_resource(TestPost, ‘//postMeth')中 类名TestPost的小写

启动测试脚本:

C:\secauto3>python run.py test
test_post (testPostM.APITestCase) ... ok

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.056s

OK

小总结:url_for的传值和request中的取值是有对应关系的,最后就是flask_restful中端点的方式,一定要是api.add_resource中类名的小写。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • Python Unittest自动化单元测试框架详解
  • python如何使用unittest测试接口
  • python单元测试unittest实例详解
  • Python单元测试框架unittest使用方法讲解
  • Python中的测试模块unittest和doctest的使用教程
  • Python中unittest模块做UT(单元测试)使用实例
  • Python单元测试框架unittest简明使用实例
  • python+requests+unittest API接口测试实例(详解)
  • 利用Python中unittest实现简单的单元测试实例详解
  • unittest+coverage单元测试代码覆盖操作实例详解
(0)

相关推荐

  • 利用Python中unittest实现简单的单元测试实例详解

    前言 单元测试的重要性就不多说了,可恶的是Python中有太多的单元测试框架和工具,什么unittest, testtools, subunit, coverage, testrepository, nose, mox, mock, fixtures, discover,再加上setuptools, distutils等等这些,先不说如何写单元测试,光是怎么运行单元测试就有N多种方法,再因为它是测试而非功能,是很多人没兴趣触及的东西.但是作为一个优秀的程序员,不仅要写好功能代码,写好测试代码一样

  • Python单元测试框架unittest使用方法讲解

    概述 1.测试脚手架(test fixture) 测试准备前要做的工作和测试执行完后要做的工作.包括setUp()和tearDown(). 2.测试案例(test case) 最小的测试单元. 3.测试套件(test suite) 测试案例的集合. 4.测试运行器(test runner) 测试执行的组件. 命令行接口 可以用命令行运行测试模块,测试类以及测试方法. 复制代码 代码如下: python -m unittest test_module1 test_module2 python -m

  • Python Unittest自动化单元测试框架详解

    本文实例为大家分享了Python Unittest自动化单元测试框架的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.python 测试框架(本文只涉及 PyUnit) 参考地址 2.环境准备 首先确定已经安装有Python,之后通过安装PyUnit,Python版本比较新的已经集成有PyUnit(PyUnit 提供了一个图形测试界面UnittestGUI.py) 参考:查看地址 3.代码实例 使用的IDE为 PyCharm,DEMO结构如图 1.简单地一个实例 # Test002_Fail.py #

  • python单元测试unittest实例详解

    本文实例讲述了python单元测试unittest用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 单元测试作为任何语言的开发者都应该是必要的,因为时隔数月后再回来调试自己的复杂程序时,其实也是很崩溃的事情.虽然会很快熟悉内容,但是修改和调试将是一件痛苦的事情,如果你在修改了代码后出现问题的话,而单元测试可以帮助我们很快准确的定位到问题的位置,出现问题的模块和单元.所以这是一件很愉快的事情,因为我们知道其它修改或没有修改的地方仍然是正常工作的,而我们目前的唯一问题就是搞定眼前这个有点问题的"家伙&qu

  • python如何使用unittest测试接口

    本文实例为大家分享了python使用unittest 测试接口的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.首先使用 python 的requests 对接口进行测试 # TestInface.py import requests,json url = visit.get_test_url() news_url = url+'news.info' headers = baseToken.basetoken_datas()['headers'] def new_data(data): r = requ

  • Python中unittest模块做UT(单元测试)使用实例

    待测试的类(Widget.py) # Widget.py # Python 2.7.6 class Widget: def __init__(self, size = (40,40)): self.size = size def getSize(self): return self.size def reSize(self,width,height): if width <0 or height < 0: raise ValueError, 'illegal size' else: self.

  • Python中的测试模块unittest和doctest的使用教程

    我要坦白一点.尽管我是一个应用相当广泛的公共域 Python 库的创造者,但在我的模块中引入的单元测试是非常不系统的.实际上,那些测试大部分 是包括在 gnosis.xml.pickle 的 Gnosis Utilities 中的,并由该子软件包(subpackage)的贡献者所编写.我还发现,我下载的绝大多数第三方 Python 包都缺少完备的单元测试集. 不仅如此,Gnosis Utilities 中现有的测试也受困于另一个缺陷:您经常需要在极其大量的细节中去推定期望的输出,以确定测试的成败

  • Python单元测试框架unittest简明使用实例

    测试步骤 1. 导入unittest模块 import unittest 2. 编写测试的类继承unittest.TestCase class Tester(unittest.TestCase) 3. 编写测试的方法必须以test开头 def test_add(self) def test_sub(self) 4.使用TestCase class提供的方法测试功能点 5.调用unittest.main()方法运行所有以test开头的方法 复制代码 代码如下: if __name__ == '__

  • python+requests+unittest API接口测试实例(详解)

    我在网上查找了下接口测试相关的资料,大都重点是以数据驱动的形式,将用例维护在文本或表格中,而没有说明怎么样去生成想要的用例, 问题: 测试接口时,比如参数a,b,c,我要先测a参数,有(不传,为空,整形,浮点,字符串,object,过短,超长,sql注入)这些情况,其中一种情况就是一条用例,同时要保证b,c的正确,确保a的测试不受b,c参数的错误影响 解决思路: 符合接口规范的参数可以手动去填写,或者准备在代码库中.那些不符合规范的参数(不传,为空,整形,浮点,字符串,object,过短,超长,

  • unittest+coverage单元测试代码覆盖操作实例详解

    基于上一篇文章,这篇文章是关于使用coverage来实现代码覆盖的操作实例,源代码在上一篇已经给出相应链接. 本篇文章字用来实现代码覆盖的源代码,整个项目的测试框架如下: 就是在源代码的基础上加了一个CodeCover.py文件,执行该文件会在目录CoverageReport生成相应的覆盖报告.如下是CodeCover.py的源码: #coding=utf8 import os import time def findTestWithPath(): current_dir=os.getcwd()

随机推荐