灵活轻巧的java接口自动化测试实战

Java接口自动化测试框架系列:提升测试效率的自动化测试框架 自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。通常,在设计了测试用例并通过评审之后,由测试人员根据测试用例一步步执行测试,得到实际结果与期望结果的比较。为了节省人力、时间等资源,提高测试效率,便引入了自动化测试的概念。 阅读详情

前言

无论是自动化测试还是自动化部署,撸码肯定少不了,所以下面的基于java语言的接口自动化测试,要想在业务上实现接口自动化,前提是要有一定的java基础。
如果没有java基础,也没关系。这里小编也为大家提供了一套java基础精讲视频(虽然年代有点久2017,但是讲解内容绝对干货,小编看了很多的基础视频唯有这一套讲解到位)由于视频较大,放到了某盘上,后台回复关键字【java】即可获取。

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使用技术
  • Spring Boot
  • mybatis
  • testng
  • Swagger2
  • extentreports
  • httpclient(这里抽取了一些方法非常好用)
  • log4j2

项目结构

  • httpclient 抽取工具类部分方法
import org.apache.http.impl.client.HttpClientBuilder;
import org.springframework.http.HttpEntity;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.HttpMethod;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.http.client.HttpComponentsClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.Map;

/**
 * @author lgl
 * @date 2020/05/15 15:19
 */
public class RestTemplateUtils {
    private static final RestTemplate REST_TEMPLATE;

    static {
        HttpComponentsClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(HttpClientBuilder.create()
                .setMaxConnTotal(1000)
                .setMaxConnPerRoute(100)
                .build());
        httpRequestFactory.setConnectionRequestTimeout(5000);
        httpRequestFactory.setConnectTimeout(5000);
        httpRequestFactory.setReadTimeout(10000);
//        httpRequestFactory.setBufferRequestBody(false);
        REST_TEMPLATE = new RestTemplate(httpRequestFactory);
    }

    // ----------------------------------GET-------------------------------------------------------

    /**
     * GET请求调用方式
     *
     * @param url          请求URL
     * @param responseType 返回对象类型
     * @return ResponseEntity 响应对象封装类
     */
    public static <T> ResponseEntity<T> get(String url, Class<T> responseType) {
        return REST_TEMPLATE.getForEntity(url, responseType);
    }

    /**
     * GET请求调用方式
     *
     * @param url          请求URL
     * @param responseType 返回对象类型
     * @param uriVariables URL中的变量,按顺序依次对应
     * @return ResponseEntity 响应对象封装类
     */
    public static <T> ResponseEntity<T> get(String url, Class<T> responseType, Object... uriVariables) {
        return REST_TEMPLATE.getForEntity(url, responseType, uriVariables);
    }

// ----------------------------------POST-------------------------------------------------------

    /**
     * POST请求调用方式
     *
     * @param url          请求URL
     * @param responseType 返回对象类型
     * @return
     */
    public static <T> ResponseEntity<T> post(String url, Class<T> responseType) {
        return REST_TEMPLATE.postForEntity(url, HttpEntity.EMPTY, responseType);
    }

    /**
     * POST请求调用方式
     *
     * @param url          请求URL
     * @param requestBody  请求参数体
     * @param responseType 返回对象类型
     * @return ResponseEntity 响应对象封装类
     */
    public static <T> ResponseEntity<T> post(String url, Object requestBody, Class<T> responseType) {
        return REST_TEMPLATE.postForEntity(url, requestBody, responseType);
    }

    /**
     * POST请求调用方式
     *
     * @param url          请求URL
     * @param requestBody  请求参数体
     * @param responseType 返回对象类型
     * @param uriVariables URL中的变量,按顺序依次对应
     * @return ResponseEntity 响应对象封装类
     */
    public static <T> ResponseEntity<T> post(String url, Object requestBody, Class<T> responseType, Object... uriVariables) {
        return REST_TEMPLATE.postForEntity(url, requestBody, responseType, uriVariables);
    }

    /**
     * POST请求调用方式
     *
     * @param url          请求URL
     * @param requestBody  请求参数体
     * @param responseType 返回对象类型
     * @param uriVariables URL中的变量,与Map中的key对应
     * @return ResponseEntity 响应对象封装类
     */
    public static <T> ResponseEntity<T> post(String url, Object requestBody, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables) {
        return REST_TEMPLATE.postForEntity(url, requestBody, responseType, uriVariables);
    }


实战示例

通过Swagger2调取controller层示例

  • 请求示例
    image

  • 响应示例

接口测试用例通过extentreports生成测试报告
  • 执行resources下的testNG.xml生成测试用例报告
    示例测试报告如下:


通过报告可以看到用例的总数,多少通过多少失败,失败的异常打印等信息。

  • 接口的并发测试
    测试单元ConcurrentTestCase类是测试并发的示例
    根据入参参数设置并发量,测试结果如下:

简单的写了两个示例,具体的实现还需根据自己的接口文档去设计测试用例。
项目源码传送门:点击获取


  • 更多测试技术分享、学习资源以及一些其他福利可关注公众号:【Coding测试】获取:

Coding测试

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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