接口测试设计用例的5大注意事项

本文详细探讨了IT接口测试的关键环节,包括功能实现检查、兼容性验证、错误码设计、返回值正确性、边界值测试、json格式处理、业务逻辑、异常处理(参数异常和数据异常)、性能评估以及安全性考量,如数据加密、参数验证和防恶意请求。

01、功能测试

接口的功能是否正确实现了

接口是否按照设计文档中来实现

(比如username参数写为了user,那么这就不符合,因为接口文档在整个开发中都需要使用,所以接口实际的设计要与接口设计文档中保持一致)

  • 兼容性测试:

比如说今天接口进行了调整,但是前端没有进行变更,这时候需要验证新的接口是否满足旧的调用方式

  • 错误码测试:

通用的错误码与业务错误码是否能够清晰的说明调用问题,错误码是否能够尽可能的全的覆盖所有的情况

  • 返回值测试:

返回值除了内容需要是正确的,还需要类型也是正确的,保证调用方拿到这些参数能够正确的解析

参数边界值、等价类测试

  • json格式测试:

通常我们的接口一般设计的都是传递json串,那么就需要去测试 如果传递非json的情况,这时候程序会不会正确的处理, 返回相应的 error code

  • 默认值测试:

很多情况一些非必填的参数会有默认值,比如说一个查询的接口,参数count为返回查询的结果数量, 默认为10,那么就应该有一条case来测试,当然前置条件是数据库里面必须要存在这样的数据超过10条。

02、逻辑业务

是否有依赖业务,比如查看订单,是需要用户首先登录的,所以肯定要保证登录了或有相应的cookie

业务逻辑测试:传递正确的参数,接口对数据库进行查询的操作,需要去验证数据库查询是否正确,接口对数据库进行 增删改的操作,也需要看数据库是否同步进行了这些操作

03、异常测试

异常分为两类,参数异常和数据异常

1、参数异常:

  • 关键字参数:

将参数写为开发语言中的关键字

  • 参数为空:

比如去掉了username参数

  • 多或少参数:

多或者少参数的验证,现在还不确定如果一个接口多了参数如果没有报错是否是合理的,或者是否需要优化,因为就目前开 发给予的答案是,一般不对接口多了参数的处理

  • 错误参数:

比如将username参数写为了user等看是否能返回相应的error code

2、数据异常:

  • 关键字数据:

将参数的值填为开发语言中的关键字

  • 数据为空:

将参数的值填为空

  • 长度不一致:

因为数据库中每个字段都设置有字段长度,填写不符合的长度进行验证

  • 错误数据:

就是将参数的值任意填写,或填写不存在的数值

  • 异常类型测试:

比如count参数,这个参数的类型一定是可以转换为int类型的,这时候我们需要测试如果传的一些不可以 转换为int类型值 来测试代码是否加入判断

04、性能测试

  • 响应时间
  • 吞吐量
  • 并发用户数
  • 占用内存,CPU等

05、安全性测试

敏感信息是否加密

必要参数是否后端也进行校验

(现在很多系统前后端架构是分离的,从安全层面来说,只依赖前端进行限制已经完全不能满足系统的安全要求(绕过前端太容易了), 需要后端同样进行控制,在这种情况下就需要从接口层面进行验证)

接口是否防恶意请求(SQL注入)

  • cookie

将header中的cookie修改或删除后看是否能返回相应的error code

  • header

删除或修改header中部分参数的值,看是否能返回相应的error code

  • 唯一识别码

删除修改唯一识别码测试

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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