接口自动化测试面试题（3）

一、json和字典dict的区别

首先python里面的基础数据类型有：int、str、 float、list、bool、tuple、dict、set这几种类型，里面没json这种数据类型。

JSON( 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。

由于你的代码是python写的（也有可能是php,java,c，ruby等语言）,但是后端接口是java写的（也有可能是其它语言），不同的语言数据类型是不一样的（就好比中国的语言和美国的语言数据类型也不一样，中国的一般说一只羊，一头牛，美国都是 a /an这种单位），所以就导致你提交的数据，别的开发语言无法识别，这就需要规范传输的数据（传输的数据都是一个字符串），大家都遵循一个规范，按一个标准的格式去传输，于是就有就json这种国际化规范的数据类型。

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b = '{"a": 1, "b": 2, "c": true}'

二、测试的数据放在哪？

1.对于账号密码，这种管全局的参数，可以用命令行参数，单独抽出来，写的配置文件里（如ini）
2.对于一些一次性消耗的数据，比如注册，每次注册不一样的数，可以用随机函数生成
3.对于一个接口有多组测试的参数，可以参数化，数据放yaml,text,json,excel都可以
4.对于可以反复使用的数据，比如订单的各种状态需要造数据的情况，可以放到数据库，每次数据初始化，用完后再清理
5.对于邮箱配置的一些参数，可以用ini配置文件
6.对于全部是独立的接口项目，可以用数据驱动方式，用excel/csv管理测试的接口数据
7.对于少量的静态数据，比如一个接口的测试数据，也就2-3组，可以写到py脚本的开头，十年八年都不会变更的

 

三、什么是数据驱动，如何参数化？

 

 

 

四、下个接口请求参数依赖上个接口的返回数据

这个很容易，不同的接口封装成不同的函数或方法，需要的数据return出来，用一个中间变量a去接受，后面的接口传a就可以了

可以参考登录的cookie或token

五、依赖于登录的接口如何处理

参考requests的方法

 

六、依赖第三方的接口如何处理

这个需要自己去搭建一个mock服务，模拟接口返回数据

mock服务搭建需要自己能够熟练掌握，面试会问你具体如何搭建 ，如何模拟返回的数据，是用的什么格式，如何请求的

七、不可逆的操作，如何处理，比如删除一个订单这种接口如何测试

此题考的是造数据的能力，接口的请求数据，很多都是需要依赖前面一个状态的
比如工作流这种，流向不同的人状态不一样，操作权限不一样，测试的时候，每种状态都要测到,就需要自己会造数据了。
平常手工测试造数据，直接在数据库改字段状态。那么自动化也是一样，造数据可以用python连数据库了，做增删改查的操作
测试用例前置操作，setUp做数据准备
后置操作，tearDown做数据清理

八.接口产生的垃圾数据如何清理

跟上面一样，造数据和数据清理，需用python连数据库了，做增删改查的操作
测试用例前置操作，setUp做数据准备
后置操作，tearDown做数据清理

九.一个订单的几种状态如何全部测到，如：未处理，处理中，处理失败，处理成功

跟上面一样，也是考察造数据，修改数据的状态

十、get和post的区别

 

十一、post请求的四种参数形式是什么

application/x-www-form-urlencoded 

multipart/form-data 

application/json 

text/xml

十一、公司有用到第三方服务，出了问题，打电话给第三方，第三方不承认，这时候日志又显示不到错误，应该怎么处理

 

1、单独调用第三方服务，查看返回结果；

2、引入mock机制，假如正常返回的情况下，测试我们的系统是否存在问题；

3、建议开发增加日志，详细记录调用第三方接口的过程，记录调用前接口入参，返参等信息；

十二、接口自动化中的关联怎么处理？

将请求返回的结果反射到类属性中，使用setattr()函数，下个请求调用这个类

十三、自动化测试怎么校验结果？

使用断言，预期结果值和实际结果值进行对比；

十四、自动化使用的测试框架是什么？简述自动化框架的设计、维护

1、自动化使用的测试框架:

语言：python

测试框架：unittest（assertEqual，assertTure，assertFalse）

接口调用：requests（API非常简洁）

数据驱动：ddt（装饰器：ddt类，unpack测试方法装饰器解包时候，data测试方法装饰器，可迭代的数据类型）

注：普通用户，管理用户，数据库，配置文件---基础数据

数据管理：openpyxl（excel，CSV，json，yaml，txt）

数据库交互：pymysql ---根据数据库选择相应的第三方模块来完成

数据格式的转换：eval，json

日志处理：logging ---清晰的执行过程，快速定位问题

持续集成：Jenkins（通过插件HTML Publisher/git/Email Extension）进行自动构建，生成HTML，发送邮件

 

2、自动化框架的设计、维护:

1、数据与代码分离，（数据驱动）==数据驱动框架==

例如：参数不一样，响应不一样

2、结构分层（数据层，用例层，逻辑性）

逻辑层：公用的方法，封装起来，避免用例层的代码冗余

数据层：例如，设计Excel，excel读取，参数化替换等

用例层：存放测试用例

 

十五、在接口自动化测试中都用到了哪些包：

pymysql：连接数据库

ddt：

requests：

urllib：

xlrd：

xlwt：

xlutils：

 

十六、根据什么来做断言？

1、协议状态码: 200,404,503   2、业务状态码：status:0   3、业务数据

十七、具体的在这个项目中自动化怎么应用到实际的，您对自动化结果的分析

完成所有的自动化测试框架的设计和实现后，进行接口测试，然后集成到jenkins，配置定时执行，生成html报表，查看测试通过率，查看接口的功能

每次发版时，进行回归测试，新功能开发未提测前

 十八、做好测试计划的关键是什么？

明确测试目的，增强测试计划的实用性，保证测试用例的实用性和覆盖率，完全需求文档和规格指标书等，严格界定测试周期，测试轮次，测试覆盖模块等

十九、super 是干嘛用的？在 Python2 和 Python3 使用，有什么区别？为什么要使用 super？请举例说明。

super 用于继承父类的方法、属性。super 是新式类中才有的，所以 Python2 中使用时，要在类名的参数中写 Object。Python3 默认是新式类，不用写，直接可用。使用 super 可以提高代码的复用性、可维护性。修改代码时，只需修改一处。

父类：

class Car():

    def __init__(self,make,model,year):

       self.make=make

       self.model=model

       self.year=year

def .....

 

class ElectricCar(Car):

    def __init__(self,make,model,year):     --------初始化父类的属性

       super().__init__(make,model,year):

    def ....

子类就可以使用父类的属性

 

二十、L = [1, 2, 3, 11, 2, 5, 3, 2, 5, 3]，用一行代码得出 [11, 1, 2, 3, 5]

答：list(set(L))

二十一、L = [1, 2, 3, 4, 5]，L[10:]的结果是？

答：空列表[]

二十二、list= [1, 2, 3, 4]，如何得出 '1234'？

list=[1,2,3,4]
list2=''
for i in list:
    list2=list2+str(i)
print(list2)