接口自动化测试_web自动化和接口自动化哪个有价值，收藏这篇就够了-优快云博客

1. 什么是接口测试

顾名思义，接口测试是对系统或组件之间的接口进行测试，主要是校验数据的交换，传递和控制管理过程，以及相互逻辑依赖关系。其中接口协议分为HTTP,WebService,Dubbo,Thrift,Socket等类型，测试类型又主要分为功能测试，性能测试，稳定性测试，安全性测试等。
在分层测试的“金字塔”模型中，接口测试属于第二层服务集成测试范畴。相比UI层（主要是WEB或APP）自动化测试而言，接口自动化测试收益更大，且容易实现，维护成本低，有着更高的投入产出比，是每个公司开展自动化测试的首选。
下面我们以一个HTTP接口为例，完整的介绍接口自动化测试流程：从需求分析到用例设计，从脚本编写、测试执行到结果分析，并提供完整的用例设计及测试脚本。

2. 基本流程

基本的接口功能自动化测试流程如下：
需求分析 -> 用例设计 -> 脚本开发 -> 测试执行 -> 结果分析
2.1 示例接口
接口名称：豆瓣电影搜索
接口文档地址：https://developers.douban.com/wiki/?title=movie_v2#search
接口调用示例：

按演职人员搜索：https://api.douban.com/v2/movie/search?q=张艺谋
按片名搜索：https://api.douban.com/v2/movie/search?q=大话西游
按类型搜索：https://api.douban.com/v2/movie/search?tag=喜剧

3. 需求分析

需求分析是参考需求、设计等文档，在了解需求的基础上还需清楚内部的实现逻辑，并且可以在这一阶段提出需求、设计存在的不合理或遗漏之处。
如：豆瓣电影搜索接口，我理解的需求即是支持对片名，演职人员及标签的搜索，并分页返回搜索结果。

4. 用例设计

用例设计是在理解接口测试需求的基础上，使用MindManager或XMind等思维导图软件编写测试用例设计，主要内容包括参数校验，功能校验、业务场景校验、安全性及性能校验等，常用的用例设计方法有等价类划分法，边界值分析法，场景分析法，因果图，正交表等。
针对豆瓣电影搜索接口功能测试部分，我们主要从参数校验，功能校验，业务场景校验三方面，设计测试用例如下：

5. 脚本开发

依据上面编写的测试用例设计，我们使用python+nosetests框架编写了相关自动化测试脚本。可以完整实现接口自动化测试、自动执行及邮件发送测试报告功能。

5.1 相关lib安装
必要的lib库如下，使用pip命令安装即可：
pip install nose
pip install nose-html-reporting
pip install requests

5.2 接口调用
使用requests库，我们可以很方便的编写上述接口调用方法（如搜索q=刘德华，示例代码如下）：

#coding=utf-8
import requests
import json
 
url = 'https://api.douban.com/v2/movie/search'
params=dict(q=u'刘德华')
r = requests.get(url, params=params)
print 'Search Params:\n', json.dumps(params, ensure_ascii=False)
print 'Search Response:\n', json.dumps(r.json(), ensure_ascii=False, indent=4)

在实际编写自动化测试脚本时，我们需要进行一些封装。如下代码中我们对豆瓣电影搜索接口进行了封装，test_q方法只需使用nosetests提供的yield方法即可很方便的循环执行列表qs中每一个测试集：

class test_doubanSearch(object):

@staticmethod
def search(params, expectNum=None):
    url = 'https://api.douban.com/v2/movie/search'
    r = requests.get(url, params=params)
    print 'Search Params:\n', json.dumps(params, ensure_ascii=False)
    print 'Search Response:\n', json.dumps(r.json(), ensure_ascii=False, indent=4)

def test_q(self):
    # 校验搜索条件 q
    qs = [u'白夜追凶', u'大话西游', u'周星驰', u'张艺谋', u'周星驰,吴孟达', u'张艺谋,巩俐', u'周星驰,大话西游', u'白夜追凶,潘粤明']
    for q in qs:
        params = dict(q=q)
        f = partial(test_doubanSearch.search, params)
        f.description = json.dumps(params, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
        yield (f,)

我们按照测试用例设计，依次编写每个功能的自动化测试脚本即可。
5.3 结果校验
在手工测试接口的时候，我们需要通过接口返回的结果判断本次测试是否通过，自动化测试也是如此。
对于本次的接口，我们搜索“q=刘德华”，我们需要判断返回的结果中是否含有“演职人员刘德华或片名刘德华”，搜索“tag=喜剧”时，需要判断返回的结果中电影类型是否为“喜剧”，结果分页时需要校验返回的结果数是否正确等。完整结果校验代码如下：

class check_response():
    @staticmethod
    def check_result(response, params, expectNum=None):
        # 由于搜索结果存在模糊匹配的情况，这里简单处理只校验第一个返回结果的正确性
        if expectNum is not None:
            # 期望结果数目不为None时，只判断返回结果数目
            eq_(expectNum, len(response['subjects']), '{0}!={1}'.format(expectNum, len(response['subjects'])))
        else:
            if not response['subjects']:
                # 结果为空，直接返回失败
                assert False
            else:
                # 结果不为空，校验第一个结果
                subject = response['subjects'][0]
                # 先校验搜索条件tag
                if params.get('tag'):
                    for word in params['tag'].split(','):
                        genres = subject['genres']
                        ok_(word in genres, 'Check {0} failed!'.format(word.encode('utf-8')))

                # 再校验搜索条件q
                elif params.get('q'):
                    # 依次判断片名，导演或演员中是否含有搜索词，任意一个含有则返回成功
                    for word in params['q'].split(','):
                        title = [subject['title']]
                        casts = [i['name'] for i in subject['casts']]
                        directors = [i['name'] for i in subject['directors']]
                        total = title + casts + directors
                        ok_(any(word.lower() in i.lower() for i in total),
                            'Check {0} failed!'.format(word.encode('utf-8')))

    @staticmethod
    def check_pageSize(response):
        # 判断分页结果数目是否正确
        count = response.get('count')
        start = response.get('start')
        total = response.get('total')
        diff = total - start

        if diff >= count:
            expectPageSize = count
        elif count > diff > 0:
            expectPageSize = diff
        else:
            expectPageSize = 0

        eq_(expectPageSize, len(response['subjects']), '{0}!={1}'.format(expectPageSize, len(response['subjects'])))

5.4 执行测试
对于上述测试脚本，我们使用nosetests命令可以方便的运行自动化测试，并可使用nose-html-reporting插件生成html格式测试报告。
运行命令如下：
nosetests -v test_doubanSearch.py:test_doubanSearch --with-html --html-report=TestReport.html
5.5 发送邮件报告
测试完成之后，我们可以使用smtplib模块提供的方法发送html格式测试报告。基本流程是读取测试报告 -> 添加邮件内容及附件 -> 连接邮件服务器 -> 发送邮件 -> 退出，示例代码如下：

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

def send_mail():
    # 读取测试报告内容
    with open(report_file, 'r') as f:
        content = f.read().decode('utf-8')

msg = MIMEMultipart('mixed')
# 添加邮件内容
msg_html = MIMEText(content, 'html', 'utf-8')
msg.attach(msg_html)

# 添加附件
msg_attachment = MIMEText(content, 'html', 'utf-8')
msg_attachment["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="{0}"'.format(report_file)
msg.attach(msg_attachment)

msg['Subject'] = mail_subjet
msg['From'] = mail_user
msg['To'] = ';'.join(mail_to)
try:
    # 连接邮件服务器
    s = smtplib.SMTP(mail_host, 25)
    # 登陆
    s.login(mail_user, mail_pwd)
    # 发送邮件
    s.sendmail(mail_user, mail_to, msg.as_string())
    # 退出
    s.quit()
except Exception as e:
    print "Exceptioin ", e

6. 结果分析

打开nosetests运行完成后生成的测试报告，可以看出本次测试共执行了51条测试用例，50条成功，1条失败。

失败的用例可以看到传入的参数是：{“count”: -10, “tag”: “喜剧”}，此时返回的结果数与我们的期望结果不一致（count为负数时，期望结果是接口报错或使用默认值20，但实际返回的结果数目是189。赶紧去给豆瓣提bug啦- -）

7. 完整脚本

豆瓣电影搜索接口的完整自动化测试脚本，我已上传到的GitHub。下载地址：https://github.com/lovesoo/test_demo/tree/master/test_douban

下载完成之后，使用如下命令即可进行完整的接口自动化测试并通过邮件发送最终的测试报告：
python test_doubanSearch.py

最终发送测试报告邮件，截图如下：

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操作路径：通过承接服务器监控、日志分析、备份恢复等远程代维任务。适合熟悉Zabbix、ELK等技术栈的工程师。
收益模式：按工时计费或包月服务。

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操作路径：利用OWASP Top 10漏洞分析、Nmap/BurpSuite等工具，为企业提供漏洞扫描、渗透测试及安全加固方案。需考取CISP等认证提升资质。
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网工运维测试转行学习网络安全路线

在这里插入图片描述

（一）第一阶段：网络安全筑基

1. 阶段目标

你已经有运维经验了，所以操作系统、网络协议这些你不是零基础。但要学安全，得重新过一遍——只不过这次我们是带着“安全视角”去学。

2. 学习内容

**操作系统强化：**你需要重点学习 Windows、Linux 操作系统安全配置，对比运维工作中常规配置与安全配置的差异，深化系统安全认知（比如说日志审计配置，为应急响应日志分析打基础）。

**网络协议深化：**结合过往网络协议应用经验，聚焦 TCP/IP 协议簇中的安全漏洞及防护机制，如 ARP 欺骗、TCP 三次握手漏洞等（为 SRC 漏扫中协议层漏洞识别铺垫）。

**Web 与数据库基础：**补充 Web 架构、HTTP 协议及 MySQL、SQL Server 等数据库安全相关知识，了解 Web 应用与数据库在网安中的作用。

**编程语言入门：**学习 Python 基础语法，掌握简单脚本编写，为后续 SRC 漏扫自动化脚本开发及应急响应工具使用打基础。

**工具实战：**集中训练抓包工具（Wireshark）、渗透测试工具（Nmap）、漏洞扫描工具（Nessus 基础版）的使用，结合模拟场景练习工具应用（掌握基础扫描逻辑，为 SRC 漏扫工具进阶做准备）。

（二）第二阶段：漏洞挖掘与 SRC 漏扫实战

1. 阶段目标

这阶段是真正开始“动手”了。信息收集、漏洞分析、工具联动，一样不能少。

熟练运用漏洞挖掘及 SRC 漏扫工具，具备独立挖掘常见漏洞及 SRC 平台漏扫实战能力，尝试通过 SRC 挖洞搞钱，不管是低危漏洞还是高危漏洞，先挖到一个。

2. 学习内容

信息收集实战：结合运维中对网络拓扑、设备信息的了解，强化基本信息收集、网络空间搜索引擎（Shodan、ZoomEye）、域名及端口信息收集技巧，针对企业级网络场景开展信息收集练习（为 SRC 漏扫目标筛选提供支撑）。

漏洞原理与分析：深入学习 SQL 注入、CSRF、文件上传等常见漏洞的原理、危害及利用方法，结合运维工作中遇到的类似问题进行关联分析（明确 SRC 漏扫重点漏洞类型）。

工具进阶与 SRC 漏扫应用：

系统学习 SQLMap、BurpSuite、AWVS 等工具的高级功能，开展工具联用实战训练；
专项学习 SRC 漏扫流程：包括 SRC 平台规则解读（如漏洞提交规范、奖励机制）、漏扫目标范围界定、漏扫策略制定（全量扫描 vs 定向扫描）、漏扫结果验证与复现；
实战训练：使用 AWVS+BurpSuite 组合开展 SRC 平台目标漏扫，练习 “扫描 - 验证 - 漏洞报告撰写 - 平台提交” 全流程。
SRC 实战演练：选择合适的 SRC 平台（如补天、CNVD）进行漏洞挖掘与漏扫实战，积累实战经验，尝试获取挖洞收益。

恭喜你，如果学到这里，你基本可以下班搞搞副业创收了，并且具备渗透测试工程师必备的「渗透技巧」、「溯源能力」，让你在黑客盛行的年代别背锅，工作实现升职加薪的同时也能开创副业创收！

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（三）第三阶段：渗透测试技能学习

1. 阶段目标

全面掌握渗透测试理论与实战技能，能够独立完成渗透测试项目，编写规范的渗透测试报告，具备渗透测试工程师岗位能力，为护网红蓝对抗及应急响应提供技术支撑。

2. 学习内容

渗透测试核心理论：系统学习渗透测试流程、方法论及法律法规知识，明确渗透测试边界与规范（与红蓝对抗攻击边界要求一致）。

实战技能训练：开展漏洞扫描、漏洞利用、电商系统渗透测试、内网渗透、权限提升（Windows、Linux）、代码审计等实战训练，结合运维中熟悉的系统环境设计测试场景（强化红蓝对抗攻击端技术能力）。

工具开发实践：基于 Python 编程基础，学习渗透测试工具开发技巧，开发简单的自动化测试脚本（可拓展用于 SRC 漏扫自动化及应急响应辅助工具）。

报告编写指导：学习渗透测试报告的结构与编写规范，完成多个不同场景的渗透测试报告撰写练习（与 SRC 漏洞报告、应急响应报告撰写逻辑互通）。

（四）第四阶段：企业级安全攻防（含红蓝对抗）、应急响应

1. 阶段目标

掌握企业级安全攻防、护网红蓝对抗及应急响应核心技能，考取网安行业相关证书。

2. 学习内容

护网红蓝对抗专项：

红蓝对抗基础：学习护网行动背景、红蓝对抗规则（攻击范围、禁止行为）、红蓝双方角色职责（红队：模拟攻击；蓝队：防御检测与应急处置）；
红队实战技能：强化内网渗透、横向移动、权限维持、免杀攻击等高级技巧，模拟护网中常见攻击场景；
蓝队实战技能：学习安全设备（防火墙、IDS/IPS、WAF）联动防御配置、安全监控平台（SOC）使用、攻击行为研判与溯源方法；
模拟护网演练：参与团队式红蓝对抗演练，完整体验 “攻击 - 检测 - 防御 - 处置” 全流程。
应急响应专项：
应急响应流程：学习应急响应 6 步流程（准备 - 检测 - 遏制 - 根除 - 恢复 - 总结），掌握各环节核心任务；
实战技能：开展操作系统入侵响应（如病毒木马清除、异常进程终止）、数据泄露应急处置、漏洞应急修补等实战训练；
工具应用：学习应急响应工具（如 Autoruns、Process Monitor、病毒分析工具）的使用，提升处置效率；
案例复盘：分析真实网络安全事件应急响应案例（如勒索病毒事件），总结处置经验。
其他企业级攻防技能：学习社工与钓鱼、CTF 夺旗赛解析等内容，结合运维中企业安全防护需求深化理解。