接口自动化测试面试题(4)

本文深入讲解接口测试的基础概念,涵盖接口测试的流程、GET与POST请求的区别、常见测试工具及参数类型,探讨了如何处理接口间的数据传递,编写有效的测试用例,并提供了详细的测试步骤,特别关注依赖登录状态和第三方数据的接口测试策略。

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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方法
  • 接口测试的重点:检查数据的交换,数据传递的正确性,以及接口间的逻辑依赖关系
  • 接口测试的意义:在软件开发的同时实现并行测试,减少页面层测试的深度,缩短整个项目的测试周期

2.接口自动化测试的流程?

基本的接口功能自动化测试流程为:需求分析-->用例设计-->脚本开发-->测试执行-->结果分析

3.GET请求和POST请求区别是什么?

  • GET请求:用于信息获取,相对而言是安全和幂等的;在做数据查询时,建议用GET方式,如:商品信息接口、搜索接口、博客访客接口...
  • POST请求:表示可能会修改服务器上资源的请求;在做数据添加、修改时,建议用POST方式。如:上传图片接口、登录注册接口...

误区:
“GET是从服务器上获取数据,POST是向服务器传送数据”(该说法有误)
解析:
GET/POST都可以提交数据,GET请求也可以向服务器传递数据,POST请求也需要服务器返回数据

4.接口测试的常用工具有哪些?

  • Postman
  • JMeter
  • SoapUI

5.HTTP接口的请求参数类型有哪些?

  • 查询字符串参数(Query String Parameters参数)一般用于GET请求,会以url string的形式进行传递
  • 请求体参数(Request Body)一般用于POST请求,可以使用Content-Type来指定不同参数类型

6.如何从上一个接口获取相关的响应数据传递到下一个接口?

先从上一个接口中的响应数据获取对应的返回值,然后使用正则表达式or使用JSON解析来提取需要获取的值,然后存储在一个变量中,最后在下一个接口中直接引用该变量即可

7.接口测试用例的编写要点有哪些?

1)必填字段:请求参数必填项、可选项
2)合法性:输入输出合法、非法参数
3)边界:请求参数边界值等
4)容错能力:大容量数据、频繁请求、重复请求(如:订单)、异常网络等的处理
5)响应数据校验:断言、数据提取传递到下一级接口...
6)逻辑校验:如两个请求的接口有严格的先后顺序,需要测试调转顺序的情况
7)性能:对接口模拟并发测试,逐步加压,分析瓶颈点
8)安全性:构造恶意的字符请求,如:SQL注入、XSS、敏感信息、业务逻辑(如:跳过某些关键步骤;未经验证操纵敏感数据)

8.接口测试的步骤有哪些?

1)发送接口请求
2)测试接口获取返回值
3)断言:判断实际结果是否符合预期

9.接口测试中依赖登录状态的接口如何测试?

依赖登最状态的接口,本质上是在每次发送请求时需要带上存储有账户有效信息的Session或Cookie才能发送成功,在构建POST请求时添加必要的Session或Cookie

10.依赖于第三方数据的接口如何进行测试?

可以利用一些MOCK工具(如:JSON Server、Easy Mock)来模拟第三方的数据返回,最大限度的降低对第三方数据接口的依赖

### 接口自动化测试常见面试题及答案(基于 pytest) #### 1. 解释 pytest 框架的优势 pytest 是一个功能强大的 Python 测试框架,支持简单的单元测试到复杂的功能测试。其主要优势包括: - **简单易用**:不需要复杂的配置即可快速编写和运行测试。 - **丰富的插件系统**:可以使用大量的第三方插件来扩展测试功能,例如 `pytest-html` 用于生成 HTML 报告,`pytest-xdist` 支持并行执行等。 - **灵活的标记机制**:通过 `@pytest.mark` 可以对测试用例进行分类、跳过或参数化[^2]。 #### 2. 如何在 pytest 中实现接口自动化测试? 在 pytest 中实现接口自动化测试通常涉及以下几个步骤: 1. **请求库封装**:使用 `requests` 库进行 HTTP 请求,并对其进行二次封装以提高代码复用性和可维护性。 2. **测试用例管理**:通过 `pytest` 的模块化结构组织测试用例,利用 `conftest.py` 文件定义全局 fixture 来处理公共逻辑(如登录获取 token)。 3. **数据驱动测试**:使用 `@pytest.mark.parametrize` 实现参数化测试,从而减少重复代码并增加测试覆盖率。 4. **报告生成**:结合 `pytest-html` 插件生成详细的测试报告[^1]。 #### 3. 解释 pytest 中 fixture 的作用及其使用场景 Fixture 是 pytest 提供的一种资源管理工具,用于为测试函数提供准备好的环境或数据。常见的使用场景包括: - **初始化与清理**:例如连接数据库并在测试结束后断开连接。 - **共享测试数据**:为多个测试用例提供相同的数据集。 - **依赖注入**:将复杂的对象实例传递给测试函数。 示例代码: ```python import pytest @pytest.fixture def setup_database(): # 初始化数据库连接 db = connect_to_db() yield db # 清理数据库连接 close_db_connection(db) def test_query(setup_database): result = setup_database.query("SELECT * FROM users") assert len(result) > 0 ``` #### 4. 如何处理接口测试中的认证问题? 在接口测试中,认证是常见的需求之一。可以通过以下方式处理: - **Token 认证**:在每次请求时添加 `Authorization` 头部。 - **Session 管理**:使用 `requests.Session()` 对象保持会话状态。 - **Cookie 管理**:手动设置 Cookie 或者利用 Session 自动管理。 示例代码: ```python import requests session = requests.Session() session.headers.update({'Authorization': 'Bearer your_token_here'}) response = session.get('https://api.example.com/data') assert response.status_code == 200 ``` #### 5. 如何设计接口自动化测试框架? 设计接口自动化测试框架时需要考虑以下几点: - **模块化设计**:将不同的功能模块分开,便于管理和维护。 - **数据分离**:将测试数据与测试脚本分离,常用 YAML 或 JSON 文件存储测试数据。 - **日志记录**:添加详细的日志记录以便于调试。 - **异常处理**:确保框架能够优雅地处理各种异常情况。 - **报告生成**:集成报告生成工具,提供清晰的结果反馈[^3]。
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