为什么要做接口测试

测试理念的演变

早些时候，软件研发交付流程大多遵循V型或W型的瀑布模式。这种模式下，只有开发编码完成才会提测进入测试验证阶段。这个阶段测试同学做的大多是基于业务流程和页面的功能测试工作，也就是我们自嘲的“点工”。随着业务迭代速度加快，以及测试行业的不断发展，像测试左移、敏捷测试等理念开始被更多的人认可。从软件工程的角度来说，越早介入发现问题和风险，修复的成本越低，最终交付的质量也越高。

测试金字塔模型

几年前自动化测试最火爆的时候，很多同学应该都知道测试金字塔模型。按照某些理论或大厂的最佳实践，UI:API:UNIT层的自动化测试占比应该是1:2:7，原因如下：

UI测试：维护成本高，介入时间较晚，收益最小。由于UI界面的变化频繁，每次更新都需要调整测试脚本，导致维护成本增加。

API测试：维护成本适中，可以尽早介入，覆盖的场景也较多。API测试能够直接对业务逻辑进行验证，减少了依赖前端界面的不确定性，且可以通过参数化等方式快速扩展测试用例。

单元测试：维护成本最小，可以更早介入，测试粒度最小，收益最高（至于谁来写单元测试，当然是开发啊）。单元测试聚焦于代码的具体实现，确保每个函数或方法都能按预期工作，是构建高质量软件的基础。

技术要求的提升

国内大部分测试同学在技术上相比于开发，确实要弱一些。为了不断提升软件系统的交付质量，需要尽可能扩大测试覆盖的场景和测试的深入程度，这对测试同学的技术有了更高的要求。随着系统复杂度提升，微服务、云原生、server mesh等新技术的应用，了解被测对象以便更好地开展工作，测试这个岗位的技术要求也越来越高。API层的测试在日常工作中的占比越来越高也是演进的一个必然趋势。API测试具有两个特性：

早期介入：相比于UI层测试可以更早介入，向上可以不断加大UI层的覆盖广度。通过API测试，可以在前端界面尚未完成时就开始验证后端逻辑，提前发现潜在问题。

较低难度：相比于单元测试难度更低，向下可以逐渐覆盖一些公共接口的单元测试。API测试不需要深入了解代码内部结构，只需关注输入输出的正确性，因此更容易上手。

既提升了技术逼格，又能做产出KPI，同时还提升了软件的交付质量，一箭三雕，赢麻了。

理解接口和接口测试

如何理解接口？

简单来说，接口就是一个中介，负责界面层的业务场景和代码层的实现逻辑交互转化。接口遵循一定规则和约束，输入特定数据会返回特定数据，输入和输出的逻辑需要事先约定。接口之间互相调用也需要遵循一定的规则，这个规则就是网络协议，如HTTP协议、TCP协议、RPC协议。具体来说：

HTTP协议：用于Web应用的数据传输，支持GET、POST、PUT、DELETE等多种请求方法，广泛应用于RESTful API。

TCP协议：提供可靠的、面向连接的数据传输服务，适用于需要保证数据完整性和顺序的应用场景。

RPC协议：远程过程调用协议，允许程序调用另一个地址空间（通常是不同机器上的）的过程或子程序，常用于分布式系统。

如何理解接口测试？

接口测试是对约定好的输入输出逻辑进行测试和校验，与功能测试一样也需要设计测试用例。设计测试用例的方法和功能测试没太多区别，同样需要考虑等价类、边界值判定表法以及异常场景。当然，接口测试还需要考虑性能、安全等因素，不过这就是其他细分测试领域了，这里暂且不表。

接口测试的特点

独立性强：接口测试可以直接针对后端服务进行，不受前端界面的影响，适合在项目早期进行。

覆盖率高：通过参数化和组合测试，可以覆盖更多的业务场景，提高测试的全面性。

易于集成：接口测试结果可以轻松集成到CI/CD流水线中，实现自动化测试，提高开发效率。

如何学习接口测试？

学习接口测试的大前提

了解不同类型接口的结构，因此网络协议是必学项。相关书籍如下：

入门了解：

《图解HTTP》：通过丰富的图表和实例，帮助读者快速掌握HTTP协议的基本概念和工作原理。

《图解TCP/IP》：以图文并茂的方式介绍TCP/IP协议族，适合初学者快速入门。

深入学习：

《HTTP权威指南》：详细讲解HTTP协议的各个细节，适合希望深入了解HTTP机制的读者。

《TCP/IP权威指南》：涵盖TCP/IP协议的各个方面，包括网络层、传输层、应用层等内容，适合高级用户深入研究。

掌握工具

了解接口的结构后，还需要学习一些接口测试相关的工具，业内常用的工具如下：

抓包工具：

Fiddler：一款强大的HTTP调试代理工具，支持捕获和修改HTTP/HTTPS流量，适用于Web应用的调试。

Charles：另一款流行的HTTP代理工具，支持断点调试、重放请求等功能，特别适合移动端应用的测试。

测试工具：

JMeter：Apache基金会的开源性能测试工具，支持多种协议，适用于负载测试和接口测试。

Postman：一款流行的API开发协作平台，提供丰富的接口测试功能，支持团队协作和自动化测试。

接口生成管理工具：

Yapi：由腾讯开源的API文档管理平台，支持自动生成API文档、在线调试等功能，极大提高了开发和测试的效率。

Swagger：业界标准的API描述语言，支持自动生成API文档和客户端代码，广泛应用于RESTful API的开发和测试。

UI、API、UNIT测试的区别

UI测试：主要关注用户界面的交互和视觉效果，验证业务流程是否符合预期。常用工具包括Selenium、Appium等。

API测试：侧重于验证接口的输入输出逻辑，确保业务数据流的正确性。常用工具包括Postman、JMeter等。

单元测试：专注于代码的具体实现，确保每个函数或方法都能按预期工作。常用框架包括JUnit、pytest等。

如何落地接口自动化测试

新手建议

对于新手来说，直接学习所谓的自动化框架并不是最佳选择。新手一般技术基础不太扎实，且没有太多编码实践，直接学习框架特别容易一步一个坑。见过太多新手直接学框架，出现了诸如安装失败，报错看不懂，不会调试等等很多现象。还有部分同学对代码编辑器不会用，看不懂日志，不会封装等问题。因此，我有以下几点建议：

不要直接去学习所谓的自动化框架：从易到难逐步深入，确保每一步都打牢基础。自动化框架虽然强大，但对于初学者来说可能会增加不必要的复杂性。先掌握基本的接口测试方法和工具，再逐步引入框架。

学习网络协议和编码知识：这是理解和操作接口的基础，掌握了这些，后续学习框架会更加顺利。建议从HTTP协议入手，了解其基本概念和工作原理，然后逐步扩展到其他协议。

使用工具进行接口测试：先学会用工具（如Postman/JMeter）进行接口测试，熟悉接口的工作原理和测试方法。通过实际操作，理解接口的基本工作流程，为后续的自动化测试打下坚实基础。

持续集成工具：学会用持续集成工具（如Jenkins）将接口测试脚本批量执行，体验自动化的过程。通过配置CI流水线，可以实现测试的自动化执行，减少手动操作，提高效率。

版本和源代码管理工具：学习使用Git/GitLab等工具，便于团队多人协作，管理代码和测试脚本。掌握基本的Git命令，如clone、commit、push、pull等，了解分支管理和合并策略，确保团队成员能够高效协作，避免代码冲突。

编程语言：选择一门编程语言（如Python、Java），利用自动化测试框架将工具脚本转化为代码脚本。Python因其简洁易学的语法和丰富的库支持，成为接口自动化测试的首选语言。学习其基本语法和常用库，如requests、unittest等，编写简单的Python脚本来模拟Postman的操作，逐步将手动测试过程转化为自动化脚本。

代码优化：学习将公共部分封装，优化代码结构，提高写代码脚本的效率，降低维护成本。将重复使用的代码片段（如发送请求、解析响应）封装成函数或类，减少代码冗余，提高可读性和维护性。学习面向对象编程的概念，如继承、多态等，构建更加灵活和可扩展的测试框架。

数据参数化管理：可以从简单的Excel文件开始，学习如何读取外部数据并用于接口测试，逐步过渡到使用配置文件、数据库等方式管理测试数据。了解数据驱动测试的理念，编写能够根据不同数据集自动执行的测试脚本。从Excel——配置文件——数据库——造数工厂这个方向迭代，逐步提升数据管理能力。

引入Mock：尝试按照业务线和测试场景区分脚本集合，然后引入Mock，降低服务间的调用依赖，提高执行效率。学习使用Mock工具（如WireMock、MockServer）模拟依赖的服务，确保即使在真实服务不可用的情况下也能正常运行测试脚本。通过Mock，可以隔离外部依赖，专注于核心业务逻辑的测试。

开发自动化测试平台：当积累了足够的经验和技能后，可以考虑开发自己的自动化测试平台，进一步提升测试效率和覆盖率。整合各种工具和框架，提供统一的测试入口和报告查看界面。平台可以包括测试用例管理、测试执行调度、测试结果分析等功能，帮助团队更高效地进行接口测试。

从零到一的具体步骤

学会用工具进行接口测试

工具选择：选择合适的接口测试工具，如Postman或JMeter。Postman以其用户友好的界面和丰富的功能，成为许多测试人员的首选；JMeter则更适合进行性能测试和大规模接口测试。

基本操作：学习如何构造HTTP请求，包括设置请求头、请求体、查询参数等。掌握如何发送GET、POST、PUT、DELETE等不同类型的请求，并检查返回的状态码、响应体等信息。

环境配置：了解如何配置不同的测试环境，如开发环境、测试环境、生产环境等。通过环境变量或配置文件，方便地切换不同的测试环境，确保测试的灵活性和准确性。

测试用例设计：根据业务需求，设计合理的测试用例。考虑正向测试、逆向测试、边界值测试、异常场景测试等，确保测试的全面性和有效性。

学会用持续集成工具将接口测试脚本批量执行

安装配置：安装并配置Jenkins，创建一个简单的CI流水线。Jenkins是一个开源的持续集成工具，支持多种插件和集成方式，能够轻松实现自动化测试。

触发条件：学习如何配置触发条件，如代码提交时自动触发测试，或者定时执行测试任务。通过配置触发器，可以实现测试的自动化执行，减少手动操作，提高效率。

结果分析：通过Jenkins的报表插件，查看测试结果和执行日志，分析测试中的问题和改进点。结合测试报告，及时反馈给开发团队，推动问题的快速解决。

学会版本和源代码管理工具

注册使用：注册并使用GitHub、GitLab等代码托管平台，学习基本的Git命令，如clone、commit、push、pull等。通过代码托管平台，可以方便地管理代码和测试脚本，确保团队成员能够高效协作。

分支管理：了解分支管理和合并策略，确保团队成员能够有序地进行代码开发和测试。常见的分支策略包括主分支（main）、开发分支（develop）、特性分支（feature）等，合理使用分支可以避免代码冲突，提高开发效率。

代码审查：建立代码审查机制，确保代码质量和一致性。通过代码审查，可以发现潜在的问题，提高代码的可读性和可维护性，促进团队成员之间的交流和学习。

学习一门编程语言

语言选择：选择一种适合接口自动化的编程语言，如Python。Python因其简洁易学的语法和丰富的库支持，成为接口自动化测试的首选语言。学习其基本语法和常用库，如requests、unittest等，编写简单的Python脚本来模拟Postman的操作，逐步将手动测试过程转化为自动化脚本。

环境搭建：安装Python解释器和开发环境，如PyCharm、VS Code等。通过虚拟环境（virtualenv）管理依赖包，确保不同项目的依赖包相互独立，避免冲突。

编写脚本：从简单的HTTP请求开始，逐步编写更复杂的测试脚本。学习如何发送GET、POST、PUT、DELETE等请求，处理JSON格式的响应数据，进行断言验证。通过编写自动化测试脚本，可以大大提高测试效率，减少手动操作。

学习将公共部分封装

函数封装：将重复使用的代码片段（如发送请求、解析响应）封装成函数，减少代码冗余，提高可读性和维护性。例如，可以编写一个通用的send_request函数，接受URL、请求方法、请求头、请求体等参数，返回响应结果。

类封装：学习面向对象编程的概念，如继承、多态等，构建更加灵活和可扩展的测试框架。例如，可以创建一个BaseApi类，包含通用的请求方法和断言逻辑，然后继承该类实现具体的API测试类。

模块化设计：将测试代码划分为多个模块，如utils、apis、test_cases等，每个模块负责不同的功能。通过模块化设计，可以使代码结构更加清晰，便于维护和扩展。

学习数据参数化管理

Excel文件：从简单的Excel文件开始，学习如何读取外部数据并用于接口测试。通过Excel文件，可以方便地管理测试数据，支持不同的测试场景。例如，可以创建一个包含多个测试用例的Excel表格，每一行代表一个测试用例，列名对应请求参数和期望结果。

配置文件：逐步过渡到使用配置文件（如JSON、YAML）管理测试数据。配置文件可以更好地组织和管理测试数据，支持动态加载和修改。例如，可以创建一个config.yaml文件，定义不同的测试环境和参数，通过读取配置文件实现环境的灵活切换。

数据库：进一步学习如何使用数据库（如MySQL、MongoDB）管理测试数据。数据库可以存储大量的测试数据，支持复杂的查询和过滤操作。例如，可以创建一个测试数据表，存储不同业务场景下的测试数据，通过SQL查询语句获取所需的测试数据。

造数工厂：最终可以考虑开发自己的造数工厂，根据业务需求自动生成测试数据。造数工厂可以根据预定义的规则和算法，生成符合业务逻辑的测试数据，支持大规模的自动化测试。例如，可以开发一个Python脚本，根据业务规则生成随机的用户信息、订单信息等测试数据。

引入Mock

工具选择：选择合适的Mock工具，如WireMock、MockServer。WireMock是一款轻量级的Mock服务器，支持HTTP请求的模拟和响应的定制；MockServer则提供了更强大的功能，支持复杂的请求匹配和响应规则。

场景模拟：学习如何使用Mock工具模拟依赖的服务，降低测试环境的复杂度和依赖性。通过Mock，可以隔离外部依赖，专注于核心业务逻辑的测试。例如，可以模拟第三方支付接口，返回固定的支付成功或失败响应，测试支付流程的不同场景。

集成测试：将Mock工具集成到自动化测试框架中，实现接口测试的自动化执行。通过Mock，可以确保即使在真实服务不可用的情况下也能正常运行测试脚本，提高测试的稳定性和可靠性。

开发自动化测试平台

平台架构：当积累了足够的经验和技能后，可以考虑开发自己的自动化测试平台，进一步提升测试效率和覆盖率。平台可以采用前后端分离的架构，前端使用React、Vue等现代前端框架，后端使用Flask、Django等Web框架，提供统一的测试入口和报告查看界面。

功能模块：平台可以包括测试用例管理、测试执行调度、测试结果分析等功能模块。通过平台，可以方便地管理测试用例，批量执行测试任务，查看详细的测试报告，分析测试中的问题和改进点。

持续改进：随着项目的推进和需求的变化，不断优化和改进自动化测试平台。例如，可以添加更多的功能模块，如性能测试、安全测试等，满足不同业务场景的需求。同时，定期收集用户反馈，及时修复平台中的问题，提升用户体验。

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