文件上传类接口的调试方法【postman 和 python代码 和 jmeter】

本文介绍使用Postman快速调试文件上传接口的方法,并分享Python脚本实现相同功能的具体步骤及源码,最后探讨JMeter中文件上传接口的调试技巧。

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做接口测试工作的时候遇到了【上传文件】的接口

  • postman 下很容易就调试通过,但是想python实现接口自动化

  • 在博客上面翻阅了好多的博客呀【鱼龙混杂太难找到合适的了。。。】

  • 不过好在我集中了几篇博客的思路和同事的帮助,终于调通了




一、先讲一下 Postman 如何实现上传文件【比较简单】

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述




二、python 脚本如何实现文件上传接口调试

在这里插入图片描述

附上源码【更换部分字段即可】:


import requests

# 你的接口url地址
url = "http://xxxx/api/xx/File/UploadFile"

# header 这里没必要传参
headers = {}

# 传入的参数
data = {'SystemId': 34, 'SystemName': '聊天机器人'}

# 具体变量字段含义看图片吧
files = {'file': ('your_picture.png', open(r'D:\PyCharm_Community\your_picture.png', 'rb'), 'image/jpeg')}

# 发送post请求
response = requests.request('post', url=url, headers=headers, data=data, files=files)
print(response.json())


三、Jmeter 调试文件上传接口

  • 1、参数传递

    在这里插入图片描述

  • 2、文件参数传递

    文件名称【文件绝对路径】参数名称【文件参数名,默认file】MIME类型【】
    D:\桌面\test.pdffilemultipart/form-data

    在这里插入图片描述

<think>嗯,用户想了解Python接口自动化测试Postman之间的主要区别以及适用场景。首先,我需要回忆这两种工具的基本特性使用方式。Python接口自动化测试通常是指用Python编写脚本,结合像requests这样的库来发送HTTP请求,然后使用unittest、pytest等框架进行测试管理断言。而Postman是一个图形化的工具,用户可以通过界面配置请求,设置参数,并且不需要编写代码就能执行测试。 接下来,用户可能关心两者的主要差异。比如,灵活性可扩展性方面,Python脚本显然更灵活,可以处理复杂的逻辑集成其他系统,比如数据库操作、数据生成等,而Postman虽然支持一些脚本(如Pre-request ScriptTest Script),但毕竟受限于图形界面,对于复杂逻辑可能不够用。 适用场景方面,Postman适合快速调试单个接口或者进行简单的接口测试,尤其是在开发阶段,开发者可能需要快速检查接口返回是否符合预期。而Python自动化测试更适合持续集成持续部署(CI/CD)的环境,需要集成到自动化测试流水线中,或者处理大量测试用例、需要复杂数据驱动测试的情况。 另外,维护成本也是一个考虑点。Postman的集合可以导出分享,但团队协作可能需要使用Postman的付费服务,而Python脚本通过版本控制系统(如Git)管理,更适合团队协作代码审查。学习成本方面,Postman对非技术人员更友好,而Python需要一定的编程基础。 可能还需要提到报告生成,Python可以利用第三方库生成详细的测试报告,比如Allure,而Postman内置的报告功能可能不如Python灵活。另外,性能测试方面,虽然Postman有Runner可以批量执行,但Python结合Locust或Jmeter可能更适合做大规模的性能测试。 用户可能还想知道两者的集成能力,比如与Jenkins等CI工具的结合,Python脚本可以无缝集成,而Postman可能需要使用Newman命令行工具来集成到CI/CD中。此外,数据驱动测试在Python中可以通过参数化实现,而在Postman中可以使用CSV或JSON文件,但处理复杂数据可能不如Python方便。 最后,总结两者的优缺点,帮助用户根据实际项目需求选择合适工具。比如,项目初期快速验证接口Postman,长期维护、复杂测试需求用Python自动化。同时,引用中的资料提到Python接口自动化测试的优点适用场景,可以结合这些引用内容来支持回答。</think>### Python接口自动化测试与Postman的主要差异及适用场景 #### 1. **技术实现方式** - **Python接口自动化测试**: 基于代码实现,通过编写脚本(如使用`requests`库发送HTTP请求)结合测试框架(如`pytest`、`unittest`)进行断言流程控制。 ```python import requests def test_api(): response = requests.get("https://api.example.com/data") assert response.status_code == 200 assert "data" in response.json() ``` 支持复杂逻辑(如数据库验证、文件操作)自定义扩展[^4]。 - **Postman**: 图形化工具,通过界面配置请求参数、HeadersBody,支持JavaScript脚本(Pre-request ScriptTest Script)进行简单断言,无需编程基础。 #### 2. **灵活性对比** - **Python**: - 灵活性高:可集成其他工具(如日志分析、数据生成)、调用外部服务(如加密算法)[^1]。 - 适合复杂场景:如多接口依赖测试、动态参数生成(如Token轮换)、大规模数据驱动测试[^3]。 - **Postman**: - 快速调试:适合单接口调试简单场景,但对复杂逻辑(如循环嵌套、异步处理)支持有限。 - 依赖界面操作:难以实现跨系统集成(如直接操作数据库)。 #### 3. **适用场景** | **场景** | **Python接口自动化** | **Postman** | |-------------------------|-----------------------------------------------|---------------------------------------| | **简单接口调试** | 不推荐(代码成本高) | 首选(快速配置、直观) | | **长期维护的测试套件** | 适合(版本控制、代码复用)[^1] | 需依赖Postman Cloud协作(付费功能) | | **CI/CD集成** | 天然支持(通过Jenkins/GitLab CI调用脚本)[^2] | 需借助Newman命令行工具 | | **复杂业务逻辑验证** | 适合(自定义断言、多步骤流程) | 有限(仅支持简单脚本) | | **团队协作** | 通过Git共享代码 | 需付费团队空间或导出JSON文件 | #### 4. **性能与扩展性** - **Python**: - 可结合性能测试工具(如`locust`)实现压测。 - 支持分布式执行自定义报告(如Allure)。 - **Postman**: - 性能测试需依赖付费版(如Postman Cloud监控)。 - 批量执行受限于本地资源。 #### 5. **学习成本** - **Python**:需掌握编程基础及测试框架。 - **Postman**:零代码门槛,适合测试人员非开发角色。 --- ### 总结建议 - **选择Python接口自动化**: 当项目需要长期维护、复杂逻辑验证、CI/CD集成或大规模数据驱动测试时。 - **选择Postman**: 适合快速验证接口功能、团队初期协作或非技术角色参与测试。 ---
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