8年测试经验,接口测试总结,测试进阶之路一篇打通...

本文介绍了Python编程在接口自动化测试中的应用,强调接口测试的重要性,包括其节省成本、保证系统质量以及在处理需求频繁变化时的策略。文章还详细讲解了接口测试的适用范围、测试用例设计以及如何应对需求变化带来的影响。


前言

1、什么是接口测试?

接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。

测试的重点是要检查数据的交换,传递和控制管理过程,以及系统间的相互逻辑依赖关系等。

2、为什么做接口测试?

首先,节省测试成本,数据模型推算,底层的一个bug能够引发上层的8个左右bug,而且底层的bug很容易引起全网的宕机。相反接口测试能够提供系统复杂度上升情况下的低成本高效率的解决方案。

其次接口测试不同于传统开发的单元测试,接口测试是站在用户的角度对系统接口进行全面高效持续的检测。

最后接口测试是自动化并且持续集成的,这也是为什么接口测试能够低成本高收益的根源。

总之接口测试是保证高复杂性系统质量的内在要求和低成本的经济利益的驱动作用下的最佳解决方案,接口测试是一个完整的体系,也包括功能测试、性能测试。

3、接口测试的适用范围

接口测试一般应用于多系统间交互开发,或者拥有多个子系统的应用系统开发的测试。接口测试适用于为其他系统提供服务的底层框架系统和中心服务系统,主要测试这些系统对外部提供的接口,验证其正确性和稳定性。

接口测试同样适用于一个上层系统中的服务层接口,越往上层,其测试的难度越大。接口测试在淘宝的应用是一个自下而上的发展过程。

接口测试实施在多系统多平台的构架下,有着极为高效的成本收益比。接口测试天生为高复杂性的平台带来高效的缺陷检测和质量监督能力。平台越复杂,系统越庞大,接口测试的效果越明显。

4、在接口测试中如何应对需求的频繁变化

在现在这个互联网软件时代,需求的频繁变动已经不是什么新鲜事。客户的需求变更、市场需求的变更,项目本身的调整,以及新需求的出现等等都会导致需求的变化。

这种需求的变化常会出现在项目开发阶段,根据需求的变化开发人员会对项目进行调整,而作为在项目开发阶段就接入进行测试的接口测试人员同样也会被影响。

这种影响有时是巨大的,影响着我们的工作效率,它会导致我们需要重复以前的部分测试工作,甚至会让我们以前所做的测试工作白费。而且越是大型的、复杂的项目,这种影响越大 ,暴露出的问题也越多。

针对这段期间我在项目中的体验,将需求变化对接口测试的影响和出现的问题罗列下:

①需求变化,接口测试人员不知道或过了很久才知道。由于某些原因,常常会导致新需求变动接口测试人员不知道,或是过了很久才知道。

往往接口测试人员是通过用例回归发现用例跑不通,然后会进行错误排查,最后发现问题后和开发确认后才知道是需求变化。

这样是很浪费时间,甚至会遗漏一些需要测试的新需求的功能点,导致测试不全,遗漏bug。

②需求变化,对原有测试用例及其代码的影响。这个也是最让我头痛的、最直接的影响。

需求变动有时会打乱了原有的测试规划,甚至包括对测试特性的划分原则,相应的测试结果分析验证、测试需求跟踪等都不到位。

并且我们接口测试会对一个项目写上百个测试用例,为了尽可能的发现bug,测试用例里面有无数的验证点。

往往一个很小的需求的改变会影响到很多的测试用例代码不通过,我们需要对很多测试用例进行调整,需要对测试数据以及测试代码进行修改,有时甚至需要修改我们的测试框架。

这对我们接口测试人员来说是一个不少的挑战。

③新需求变化测试时间短,开展详细的测试有难度。
由于新需求的提出已在开发期间,其测试时期短,接口测试有时没有人力和时间投入对新增修改需求的测试分析和设计上,基本上很难像对待老需求一样,开展详细的测试分析设计。

减少需求变更对接口测试的影响

1)良好的心态。从心态上,接口测试人员应该把需求变化当作是一种项目常态,平常心应对。但是,我们也要学会控制这种需求变化的趋势,不能任其发展。

2)及时沟通,最快知晓需求变更。和需求相关人员和开发人员做好即时沟通,第一时间知道需求的变更,及时做好测试策略更新。知道的越早对我们的影响越小,需要的测试成本也越低。

3)良好的团队合作。接口测试人员和开发人员的良好合作,分工明确,对新的改动及时通知对方,短时间内开展最有效的团队协作。接口测试人员要主动关注开发代码的修改,对测试用例和测试代码及时调整,做到小粒度的修改。

4)接口测试人员反应快,用例代码灵活性高。接口测试人员反应快,提前做好新需求的测试规划,包括测试设计和测试执行规划,并且在设计中要考虑新需求对老需求的影响;

并且我们原测试用例和代码也要有一定的灵活,可以在一定程度上适应需求变化,将未来的新需求的影响尽量降到很小。这里就不详细说了,下次就具体的MC的项目说说如何增强测试用例代码的灵活性,减少新需求对测试代码的影响。

5)做到及时的需求跟踪。通过测试用例代码的不断回归,尽早的主动的发现需求的变更。

我们接口测试人员要成熟、快速、有序、灵活、有责任心的应对需求的变化,把我们的接口测试工作做得更好。

5、如何简单设计接口测试用例

接口测试是项目测试的一部分,它测试的主要对象是接口 ,是测试系统组件间接口的一种测试。

接口测试主要用于检测外部系统与所测系统之间以及内部各系统之间的交互点。测试的重点是检查数据交互、传递、和控制管理过程以及系统间的相互依赖关系等。

如何设计接口测试用例?
首先,明确出发点,和所有的测试一样 ,接口测试出发点是你要证明所测的程序是错误的。以这个出发点为导向 ,你的设计行为就会尽量朝这个方向,更易发现问题

其次,选择好测试对象。对于一个系统做接口测试选择好的测试对象是接口测试关键。一个系统有无数的接口 ,每个接口如果分别测试 ,那将是很痛苦的一件事情,而且任何一个内部接口的变动 ,都将导致我们用例的不可用。

可将这些最外层的接口分为两类:一类是数据进入系统的接口;一类是数据流出系统的接口。
进入系统的接口实际是我们用例的执行调用的接口。可通过变化参数对这些接口进行调用 ,模拟外部的使用;

而流出的接口则是我们用例真正该验证的点。数据从哪里流出,流出时的状态如何 ,此时系统又是什么状态都是我们所应该验证的。

然后,确认完整的测试对象的功能:确认外部接口提供给使用这些接口的外部用户什么样的功能,外部用户真正需要什么样的功能。此两个功能一定要准确详细,用例的设计要严格按照测试对象功能设计才是正确的用例。

最后当出发点、对象、功能都确定了,就可以真正设计用例了。下面详细介绍下如何去设计一个结构好、可读性高、渗透性强的接口测试用例。

接口测试用例设计和测试用例设计一样,用例设计的内容应该包括:主要测试功能点、测试环境、测试数据、执行操作以及预期结果。

1)接口测试环境分为两种:一种是程序内部的环境;一种是程序的所调用外部接口的环境。

2)接口测试测试数据分为接口参数数据和用例执行所需系统数据。数据的设计、准备测试用例的数据上需要花费更多的心思。要通过好的测试数据使用例查找问题。

接口参数数据需对每个参数根据测试接口的实际的功能进行分析,在符合业务逻辑的情况下进行逻辑组合排列 ,不要遗漏了某些边界值和错误点的数据。

每个用例执行所需系统数据和接口参数数据尽可能的采用不一样的数据 ,使用例更容易发现问题。

3)测试功能点,如果一个接口功能复杂时推荐对接口用例进行结构划分 ,这样子用例具有更好的可读性和维护性。

接口划分原则为以接口提供的功能点的不同进行合适粒度的划分。同一功能点的用例又可根据测试环境的不同、数据的不同进行用例的填充。

4)接口测试用例执行操作非常简单,就是所测接口的调用。

5)预期结果验证,这也是接口用例设计的很关键的一步 ,应该细而不冗余。每个用例均需验证 ,避免一个用例中重复做相同的验证 ,提高测试用例的效率。

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

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二、接口自动化项目实战

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三、Web自动化项目实战

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四、App自动化项目实战

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五、一线大厂简历

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六、测试开发DevOps体系

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七、常用自动化测试工具

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八、JMeter性能测试

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九、总结(尾部小惊喜)

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燃烧心中的激情,踏上征程,勇敢面对生活的挑战,努力奋斗,不断超越自己。在汗水的滋润下,收获成长的果实,让坚持与努力成为铺就成功之路的石子,创造属于自己的辉煌人生。

不畏艰辛,勇攀高峰,奋斗乃人生之真谛。锲而不舍,追求卓越,用智慧与汗水绘就辉煌。每一次努力,都是自我蜕变的机会,让梦想的火焰燃烧心间,创造属于自己的永恒光芒。

数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于202412月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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