如何设计好接口测试用例?教你几个小技巧,轻松get

接口测试是项目测试的一部分,正如其名,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。

接口测试一条请求,不同参数组合,可能就变成几十条用例,一不小心写几个接口,用例数就上百了,再没完没了的写下去就恶心了。怎么办?

  在设计测试用例时候我们可以根据项目业务功能情况进行主次分析后,划分优先级,先正向思路,再反向,进行归类划分,最后有时间再考虑是否要编写那些优先级比较低的用例,必要的时候可以画下思维导图,思路清晰了再进行编写。

  在执行的时候也按优先级情况进行执行,整个层次就分明了,用例的管理及维护也变得轻松起来。

1.测试用例的等级划分

  下面是我在实际测试过程中总结的等级顺序:

  1) 主体业务功能接口正常典型值用例的优先级为1(用于冒烟测试的用例)

  2) 各模块主功能的正常典型值用例的优先级为2

  3) 除了的正常典型值用例之外的正用例及所有异常用例的优先级为3

  4) 可用性测试以及入参默认值以及开发做了限制处理的参数类型、开发自测容易发现的错误等测试的优先级为5,最低优先级

  当然以上写下来你会发现还是好多啊,这时候应该思考下你设计的这些部分用例是否是真的有实际意义?有没有考虑到实际用户使用场景、需要?是否有可能会出现这种场景?程序员对于这些字段有没有做了限制,他们是不是保证不会犯这样那样的错误,如果他们已经做了控制保证不会出现你设计的哪几种异常情况,你还何必多此一举?四不四?

  这时候你可能说,不对啊,测试的时候,我的上级就跟我说要根据测试方法组合一下,各种情况都测一下,你那是UI层测试吧。接口测试用例的设计不是业务层,不能纯根据数学的排列组合,还要根据实际情况做一下减法。

2.测试用例的筛选

  So…我们需要对用例做一次筛选,接口测试属于更底层一点的测试,当然所有手工测试方法都用的上,但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,需要符合业务逻辑的情况下进行逻辑组合排列,有些情况,本身通过代码的设计,做了些限制,错误是不会出现在UI层滴

  根据测试方法以及上一篇博客写的关于数据设计写出用例,做一下如下筛选:

  1) 剔除不重要的接口

  2) 异常系用例根据是接口本身兼容异常情况还是有前端控制进行去留

  3) 根据接口文档,实际业务情况,场景,接口要实现的功能进行选择

  4) 开发协助再筛选一遍

3.测试原则

  1) 基础配置,如域名,环境配置等,单独文件配置,方便不同环境测试,脚本维护

  2) 明确接口实现什么样的功能,实际需要什么样的功能。是否一致

  3) 接口测试数据太多,用数据驱动模式更有层次,且易维护

  4) 要众多用例中选出冒烟测试用例及可用于性能测试的用例

  5) 先单接口测试,在多接口业务测试

  6) 测试完成后,需要清理脏数据

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发展,更易发现问题,不会出现大方向的偏差。

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,不光繁琐浪费,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。

这里推荐把整个系统作为一个整体,选择整个系统提供给外部使用、交互的最外层接口作为你的测试对象,以此为测试对象的用例将有很好的健壮性,并且更高效。

另外,根据数据的流向,又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。

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### 如何编写测试报告 接口测试完成后,撰写一份详尽的测试报告对于评估系统的质量至关重要。以下是关于如何编写的建议: #### 测试报告的内容结构 1. **概述** - 描述本次测试的目标、范围以及所涉及的功能模块。 - 明确指出使用的工具和技术栈,如 Postman[^2] 或 JMeter[^3]。 2. **环境配置** - 列举测试环境中使用的硬件和软件版本信息。 - 如果涉及到 gRPC 接口,则需注明其运行环境及相关依赖项[^4]。 3. **测试用例执行情况** - 统计总的测试用例数量、成功数与失败数。 - 对于未通过的案提供具体原因分析。 4. **覆盖率分析** - 借助 Swagger 文档或其他 API 定义文件来衡量已测接口占全部定义接口的比[^1]。 5. **缺陷记录** - 记录发现的所有 bug ,包括优先级、状态及修复进度。 6. **结论与建议** - 总结整体测试结果并给出改进建议或者后续行动计划。 --- ### 实现接口测试的最佳实践 为了提升接口测试的有效性和效率,在实施过程中可遵循以下几个方面: #### 工具选择与利用 - 使用像 Postman 这样的图形化界面工具可以帮助快速构建基础请求,并支持复杂场景模拟;而针对高负载下的性能验证则推荐采用 Apache JMeter 来完成压力测试任务。 #### 自动化流程设计 - 将常见的业务逻辑抽象成参数化的脚本形式以便重复调用。 - 配合 CI/CD 系统自动触发回归测试周期,从而尽早发现问题所在。 #### 数据准备策略 - 创建独立的数据集用于不同类型的测试(如正常操作路径 vs 边界条件),确保数据的一致性和隔离性。 - 考虑到微服务架构下跨多个子系统交互的情况,预先安排好 mock server 或 stub service 的搭建工作以降低外部依赖带来的不确定性因素影响。 #### 结果跟踪机制建立 - 设定清晰的服务级别协议(SLA),依据响应时间指标判断是否存在瓶颈现象。 - 收集每次迭代产生的日志资料存档备查,便于长期趋势观察对比研究。 ```python import requests def test_api_endpoint(url, method='GET', headers=None, payload=None): try: response = getattr(requests, method.lower())(url, json=payload, headers=headers) assert response.status_code == 200, f"Request failed with status {response.status_code}" return True except Exception as e: print(f"Error occurred during request: {e}") return False # Example usage of the function above to perform a simple GET call. test_result = test_api_endpoint('https://example.com/api/resource') if not test_result: raise ValueError("API endpoint did not respond correctly.") ``` 上述代码片段展示了一个简单的 Python 函数用来发送 HTTP 请求并对返回的状态码做基本校验处理。 ---
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