在API的测试用例编写文章和接口测试维度的文章中体系中,详细的介绍了API测试点编写和涉及到的知识体系。其实在更加细致的角度上,API的测试也是需要考虑它的分层,很多时候我们听过金字塔的模型,以及基于金字塔模型演变后的菱形,后微服务架构模式下新的金字塔的模型,其实就单纯的API的测试角度上,也是存在它的分层,关于分层,在后面的文章中会详细的介绍少。在平常的工作中,我们接触到的API的测试,主要是基于这么几个维度,分别是单个API的验证,外部依赖API的验证,和基于业务场景的API验证。
编写 RESTful API 的时候,我们会定义特定的异常错误类型,比如我定义的错误返回值格式为:
查看httprunner的源码:./site-packages/httprunner/validator.py
Flask-RESTful允许我们定制错误消息。可以通过在资源类中定义get_error_message方法来实现。下面是一个示例:
前几天给大家分别分享了(入门篇)简析Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架和(进阶篇)Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架。今天欢迎大家来到 FastAPI 系列分享的完结篇,本文主要是对于前面文章的补充和扩展。
The default title and version of the API will be APIFlask and 0.1.0; you can pass the title and the version arguments to change these settings:
Flask中的响应对象用于返回给客户端的数据。响应对象可以是字符串、JSON、HTML页面、文件等。我们可以从Flask中导入'response'模块来创建响应对象。响应对象包含的常见方法和属性如下:
趁着元旦假期最后一天,有着大把时间,奔着把tep做大做强的目标,好好学习了一波。在开始正文之前,先回答可能会问到的两个问题。第一个问题是为什么要集成HttpRunner?因为我最近在思考如何给tep做分层设计,参考了我司现有的接口自动化平台,它的设计是每个用例有很多测试步骤,可以针对用例设置预设变量,然后在测试步骤中引用。正当我准备自己开发类似功能时,想到了HttpRunner,我记得HttpRunner第3版是建议直接编写pytest代码而非以前的ymal或json文件了。大有所获,HttpRunner正是以这种方式编写的代码,而且和pytest有很好的结合,很符合tep要集成的第三方包的希望。第二个问题是为什么要集成Flask?刚开始只是我用来调试代码的,等到把Mock写完以后,想到可能大家也需要调试代码,就把它做到tep里面了,并且附带了测试用例的示例代码,安装完以后就能一键运行,开箱即用,美滋滋。归根结底,都是为了把tep做大做强。
说到web开发框架,小编平常用Flask和Django的比较多,其中的Flask属于是轻量级的开发框架,写一个API接口也是十分地方便,不过今天我们要介绍的框架FastAPI同样在Python开发者当中有着较好地口碑,那么在开始之前,我们先要安装好需要用到的模块,通过pip命令
Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型.视图,控制器风格的Web应用程序框架,它起源于开源社区。使用这种架构,程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。 这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。另外,在Dj ango框架中,还包含许多功能强大的第三方插件,使得Django具有较强的可扩展性 。 Django 项目源自一个在线新闻 Web 站点,于 2005 年以开源的形式被释放出来。Django 框架的核心组件有:
在 Flask 应用中定义路由的最简便方式是使用Flask实例提供的 app.route 装饰器。
Flask可以搭建轻量服务api,而且使用python语言编写程序,非常方便。以前也使用过php做服务器后端,但是不喜欢php的$,而且我想多学学python,没想到Flask框架恰好能满足我的需求,简直是一个神器!特别适合我这种非计算机专业人士学习,能快速搭建api,为前端web、微信小程序等提供api服务,非常nice,爱了爱了
本文出自https://blog.csdn.net/qq_33020901/article/details/69802445
在 Flask 中,我们一般用蓝图 Blueprint 来处理多个模块的视图,在fastapi 中也有类似的功能通过APIRouter 来管理。
上一篇已经初步了解了 FastAPI 的基本使用,但是如果想要真正把 FastAPI 部署上线到服务器,那么你需要了解更多,学习更多。所以本篇内容将注重于 FastAPI 的项目生产环境,诸如 数据库,路由蓝图,数据验证等问题在 FastAPI 中的具体操作和一些自己碰到的坑,分享给正在进攻 FastAPI 的各位小伙伴。
最近接了一个项目,在现有的项目基础上,购买了一个新的数据源,需要将底层的数据进行更换,为了后续能够更好的扩展和维护,在替换的时候,会重新设计表结构
要使用jsonify,首先你得要按下面一样引用一下: from flask import jsonify
迁移 Crowd 完成后(之前采用 LDAP 方式,新迁移 Crowd 不采用),需要批量创建公司所有员工的用户以及分配组,手工创建以及之前 Postman 的方式还是比较低效。
钢铁知识库,一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短,快用python。
从这一节开始,我就要开始讲关于模板的知识了。先来学习一下Response的相关知识。 所有返回前台的内容其实都应该是Response的对象或者其子类,我们看到如果返回的是字符串直接可以写成return u'字符串内容'的形式,但是其实这个字符串也是经过了Response包装的:return Response(u'字符串') 我们看一段代码: # coding: utf-8 from flask import Flask, Response app = Flask(__name__) # type: F
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
Tornado是使用Python编写的一个强大的、可扩展的Web服务器。它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中。
当请求包含无效数据时,FastAPI 会在内部引发 RequestValidationError,它还包括一个默认的异常处理程序
一、FastApi 1.FastAPI 可以做什么 它由 Sebastian Ramirez 开发 开发网站 开发 web API 做一个测试平台 做一个持续集成工具 生成文档 2.为什么要学习 FastAPI FastAPI 的使用方法和设计参考了几十个 python 明星项目 博采众长 吸收各家精华 FastAPI 和 Flask 一样简约 FastAPI 非常新 并且基于 python3.6 的类型声明系统 自动生成文档 类型声明和数据检验 内置身份认证 性能强 原生支持异步 强大的依赖注入系统 Gr
备注: Tornado应该运行在类Unix平台,为了达到最佳的性能和扩展性,仅推荐Linux和BSD(充分利用Linux的epoll工具和BSD的kqueue达到高性能处理的目的)
我们都知道在大型的应用程序或者 web api 中, 我们很少在一个文件中写入多个路由
在轻量级测试框架(一)中,可以很清晰的看到Easy to Write, Easy to Read and Understand的设计。下面我们还是结合复杂的API测试用例来看这部分的应用,也就是说我们依据前面的案例逐步的分离出响应数据和请求头信息,以及API接口之间的依赖关系,原始的Yaml文件内容为:
游戏界面左上角的数字代表所有方格中埋有雷的数目,右上角是一个计时器。你要做的就是根据提示找出方格中所有的雷。
Corsair_scan是一款功能强大的安全工具,可以帮助广大研究人员测试跨域资源共享(CORS)中的错误配置问题。
假设那你已经了解RESTful API的相关概念,如果不清楚,可以阅读我之前写的这篇博客Designing a RESTful Web API.
前言 requests模块,也就是老污龟,为啥叫它老污龟呢,因为这个官网上的logo就是这只污龟,接下来后面的自动化都离不开它。 一、环境安装 1.用pip安装requests模块 >>pip ins
和指定响应模型一样,可以在任何路径操作中添加参数 status_code,用于声明响应的 HTTP 状态码
有些人可能会强烈反对反对提到的/ translate和其他JSON路由是API路由。其他人可能会同意,但也会认为它们是一个设计糟糕的API。那么一个精心设计的API有什么特点,为什么上面的JSON路由不是一个好的API路由呢?
概述 从本文开始分享requests相关知识,及如何用requests进行接口测试。 requests号称:是唯一的一个非转基因的Python HTTP库,人类可以安全享用。 功能特性 下面我们看看requests的功能特色: Keep-Alive & 连接池 国际化域名和URL 带持久化Cookie的会话 浏览器式的SSL认证 内容自动解码 basic/Digest认证 key/value Cookie管理 自动解压 Unicode响应 HTTP/HTTPS代理支持 文件分块上传 流下载 连接超时 分块请
众所周知,因客户端或调用方的原因导致出错的,返回的状态码是以 4 开头的 (400~499)
httpbin(官网|github)是一个很不错测试工具,你可以放心大胆的黑他,而不用担心他报复你。他有点像一个蜜罐,时刻等待着你的光临,然后根据你的请求,给你返回你想要的东西
译者按:FastAPI越来越火了,基本上和Django, Flask一起站稳了Python Web框架前3的位置。尽管Django已经很优秀了,但是新鲜事物和技术还是要关注下的。本文使用FastAPI重构了Django官网的Polls API,能让你对FastAPI的使用过程有个初步了解。
与其他测试类型相比,性能测试的技术复杂度更高,需要掌握的技术栈除了常规的性能测试工具外还需要掌握编程语言、系统架构、数据库与MQ等知识。是不是说必须需要掌握了这些知识就可以做性能测试而没有掌握就无法做性能呢?很显然这个答案它是否定的。
在API的测试中,需要考虑分层的思想来应用于API的测试,其实在性能测试中,也是有不同层次的性能测试的,特别是在saas化架构的模式下,这种不同层次的性能测试显得更加突出。在性能测试中,经常常见的层次分别是端到端的测试,还有一类是API的性能测试,最后是具体的一个函数或者说是方法。今天单纯的来说性能测试分层中API的测试方式,当我们使用requests发送一个请求之后,需要验证协议的状态码以及响应数据,当然还有响应时间,响应时间可以把它理解为Request时间与Response时间的之和。
由于我本人不从事专业的 Python Web 开发,所以在写这篇文章的时候,借鉴了许多优秀的网络博客,并花了很多的精力阅读了大量的 OpenStack 代码。
在浏览器访问127.0.0.1:5000/func1和 127.0.0.1:5000/func2,返回的结果都是func。
本文继续对Flask官方教程进行学习,我就直接跳过Templates、Static Files、Blog Blueprint三小节了,因为基本不会在实际项目中用到这些技术,有时间多学习下前端才是。这篇文章把Make the Project Installable、Test Coverage、Deploy to Production这三小节汇总来学习。我觉得这是官方给出的一个Flask项目发布流程,如下图所示:
HTTP状态码有5种,所有状态码的第一个数字代表了响应的5种状态之一:(1)消息:1XX;(2)成功:2XX;(3)重定向:3XX;(4)请求错误:4XX;(5)服务器错误:5XX.
前言 视图函数的返回值会自动转换为一个响应对象。如果返回值是一个字典,那么会调用 jsonify() 来产生一个响应。 响应转换规则 视图函数的返回值会自动转换为一个响应对象。如果返回值是一个字符串,那么会被 转换为一个包含作为响应体的字符串、一个 200 OK 出错代码 和一个 text/html 类型的响应对象。 如果返回值是一个字典,那么会调用 jsonify() 来产生一个响应。 具体规则: 如果视图返回的是一个响应对象,那么就直接返回它。 如果返回的是一个字符串,那么根据这个字符串和缺省参数生
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 网页请求:requests库的使用 ---- Python 网页请求:requests库的使用 1.requests库简介 2.requests库方法介绍 3.代码实例 ---- 1.requests库简介 requests 是 Python 中比较常用的网页请求库,主要用来发送 HTTP 请求,
所谓的中间件,其实和我们bottle中的中间件作用是一致。有些方法或操作需要在所有路由之前执行,比如要加一个http访问的拦截器,可以对部分接口API需要授权才能访问的接口进行验证之类的。
v1.4.8 版本优化接口请求和响应输出日志,生成的allure报告也按步骤优化request和response详情日志
PIP是Python第三方库管理器,我们可以通过 pip 来安装不同的Python包。包是一个Python模块,可以包含一个或多个模块或其他包。即可以安装到应用程序中的一个或多个模块就是一个包。在实际的编程中,我们不必去编写每一个实用程序,很多有别人已经封装好的,我们可以导入到程序中直接使用。
目录结构, 由于我也是刚开始学这个框架,只是了解了怎么注册蓝图,JWT的集成,数据库的集成,想了解更多,自行打开官方文档去详细阅读。fastapi官网文档链接
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