接口测试利器 HttpRunner 全面解析

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HttpRunner 是一款面向测试开发的开源接口自动化测试框架，支持 YAML/JSON/Python 编写测试用例，支持 CLI 和 Python 代码运行，兼容多种主流工具（如 Allure、Jenkins 等），非常适合自动化测试团队使用。

随着微服务、前后端分离架构的普及，接口自动化测试 在软件测试领域变得越来越重要。市面上有诸多接口测试工具和框架可供选择，而其中一款国产开源、功能强大的工具——HttpRunner，因其脚本简单、功能完善、适合 CI/CD 接入等优势，广受国内测试工程师欢迎。

一、HttpRunner 简介

HttpRunner 是一个功能强大、易于使用的开源接口测试框架，支持 HTTP(S)、WebSocket 协议，兼容 API 测试和性能测试，适合各种测试场景：

• 支持 YAML / JSON / Python 多种测试用例格式

• 支持测试数据参数化、断言机制、测试用例复用

• 与 pytest、Allure 深度集成

• 支持 CI/CD 集成，适合企业自动化流程

它的设计理念是“测试即代码，代码即测试”，不仅适合功能测试，也非常适合接口自动化开发。

官方地址：

• GitHub： https://github.com/httprunner/httprunner

• 文档： https://httprunner.com

二、与其他接口测试工具对比

工具/框架	脚本语言	主要特点	适合人群
HttpRunner	YAML / Python	开箱即用，支持 DSL+Python，国产文档全，支持 CI/CD	自动化测试工程师
Postman + Newman	JSON	操作简洁，适合接口调试，支持环境变量，命令行执行	接口初学者 / 手工测试
JMeter	XML / GUI	支持接口和性能测试，脚本笨重，适合场景化压测	性能测试工程师
Pytest + requests	Python	灵活强大，适合高度自定义场景，但脚手架需自己搭建	开发测试工程师
RestAssured	Java	Java生态下的接口测试框架，代码结构规范，语法较重	Java团队

HttpRunner 是一种中间路线，兼具易用性（使用YAML编写用例）与 灵活性（使用Python编写用例），非常适合团队接口测试自动化落地。

三、HttpRunner 版本演进

HttpRunner 自 2017 年发布以来，经历了多个重大版本升级，不断提升其功能、稳定性与可扩展性。

以下版本对比来自官方文档：

版本	v1	v2	v3	HttpRunner+	v4
发布时间	2018.03.07	2019.01.01	2020.03.10	2021.11.18	2022.05.01
开发语言	Python	Python	Python	Golang	Golang + Python
版本号规范（semver）	❌	✅	✅	✅	✅
网络协议	HTTP(S)/1.1	HTTP(S)/1.1	HTTP(S)/1.1	HTTP(S)/1.1	多协议 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/TCP/RPC
脚本转换工具	HAR	HAR	HAR	HAR	HAR/Postman/Swagger/Curl
工程脚⼿架	❌	✅	✅	✅	✅
测试⽤例（集）格式	v1	v2	v2	v2	v2
测试⽤例分层机制	v1	v2	v2	v2	v2
脚本格式类型	YAML/JSON	YAML/JSON	YAML/JSON/pytest	YAML/JSON	YAML/JSON/pytest/gotest
脚本格式校验	❌	jsonschema	❌	❌	TODO
脚本编写语法提示	❌	❌	pytest 链式调用	gotest 链式调用	gotest 链式调用 + pytest 链式调用
脚本执行引擎	Python unittest	Python unittest	Python pytest	Go 自研	Go 自研 + Python pytest
插件化语言（debugtalk.xx）	Python	Python	Python	多语言（Go/Python）	多语言（Go/Python/Java/etc.）
参数提取机制	regex + 点分隔符	jmespath + regex + 点分隔符	jmespath	jmespath + regex	jmespath + regex
skip 机制	✅	❌	❌	❌	TODO
接口测试报告	html 自研（jinja2）	html 自研（jinja2）	pytest-html/allure	html 自研（Go template）	html 自研（Go template） + pytest-html/allure
性能测试引擎	Python Locust	Python Locust	Python Locust	Go Boomer	Go Boomer
运行环境依赖	Python 2.7/3.3+	Python 2.7/3.5+	Python 3.7+ pytest	无需依赖	Go 引擎无需依赖 pytest 引擎依赖 Python 3.7+
网络性能采集	❌	❌	❌	❌	✅
安装部署方式	pip	pip	pip	curl/wget	curl/wget

四、HttpRunner安装和使用

HttpRunner 追求“简单易用”，即使是新用户，也能在 10 分钟内快速跑通第一个接口自动化用例。

一、安装部署

HttpRunner v4 采用 Go 语言开发，已提供跨平台二进制安装包。安装只需一条命令：

bash -c "$(curl -ksSL https://httprunner.com/script/install.sh)"

安装完成后，你将获得命令行工具 hrp，通过下面命令查看帮助：

hrp -h

示例输出（简略）：​​​​​

Usage:
  hrp [command]

Available Commands:
  boom         run load test with boomer
  convert      convert JSON/YAML testcases to pytest/gotest scripts
  har2case     convert HAR to json/yaml testcase files
  pytest       run API test with pytest
  run          run API test with go engine
  startproject create a scaffold project
  ...

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二、创建项目脚手架

执行以下命令初始化一个示例项目，项目目录结构自动生成：

hrp startproject demo

示例输出日志会显示创建过程，完成后你会看到：

demo/
├── .env
├── .gitignore
├── debugtalk.py
├── har/
│   └── .keep
├── reports/
│   └── .keep
└── testcases/
    ├── demo_requests.yml
    ├── demo_ref_testcase.yml
    └── demo_with_funplugin.json

• testcases/：存放测试用例

• debugtalk.py：自定义函数脚本

• reports/：测试报告目录

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三、快速预览测试用例

以 demo_requests.yml 为例，里面包含多个 HTTP 请求测试步骤。

示例节选：​​​​​​​

config:
  name: "request methods testcase with functions"
  base_url: "https://postman-echo.com"
  variables:
    foo1: config_bar1
    foo2: config_bar2
    expect_foo1: config_bar1
    expect_foo2: config_bar2
  verify: False
  export: ["foo3"]

teststeps:
  - name: get with params
    variables:
      foo1: bar11
      foo2: bar21
      sum_v: "${sum_two(1, 2)}"
    request:
      method: GET
      url: /get
      params:
        foo1: $foo1
        foo2: $foo2
        sum_v: $sum_v
      headers:
        User-Agent: HttpRunner/${get_httprunner_version()}
    extract:
      foo3: "body.args.foo2"
    validate:
      - eq: ["status_code", 200]
      - eq: ["body.args.foo1", "bar11"]
      - eq: ["body.args.sum_v", "3"]
      - eq: ["body.args.foo2", "bar21"]

说明：

• config 定义全局配置，如基本 URL、变量、SSL 校验等。

• teststeps 是有序的测试步骤列表，每步代表一个 HTTP 请求和校验

• 变量支持定义和覆盖，支持 ${函数名(参数)} 调用自定义函数。

• 断言（validate）用于校验返回状态码和响应体字段。

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四、自定义函数示例（debugtalk.py）

debugtalk.py 允许你定义业务相关的函数，并在 YAML 中调用。

示例代码：​​​​​​​

import funppy

def get_httprunner_version():
    return "v4.0.0-alpha"

def sum_two_int(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

if __name__ == '__main__':
    funppy.register("get_httprunner_version", get_httprunner_version)
    funppy.register("sum_two", sum_two_int)
    funppy.serve()

• 通过 funppy.register 注册函数后，YAML 用例就能调用 ${sum_two(1,2)}。

• 这是基于“约定优于配置”的设计，方便逻辑复用。

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五、运行接口测试

执行以下命令，运行项目中的测试用例，并生成 HTML 报告：

hrp run demo/testcases/demo_requests.yml demo/testcases/demo_ref_testcase.yml --gen-html-report

• 支持同时运行多个用例文件

• --gen-html-report 会在 reports/ 目录生成可视化测试报告

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六、查看测试报告

打开 reports/ 目录中生成的 HTML 文件，浏览器打开后即可查看：

• 每条用例请求和响应详情

• 断言结果和错误信息

• 用例执行耗时、状态统计

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七、性能压测（Boomer）

利用已有接口用例，快速做性能压测，无需额外改造。

示例命令：

hrp boom demo/testcases/demo_requests.yml --spawn-count 100 --spawn-rate 10

• --spawn-count：并发用户数

• --spawn-rate：每秒启动用户数

• 压测过程实时输出统计数据

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