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从零到一落地接口自动化测试

264 2023-08-25
前段时间写了一系列自动化测试的文章,更多是从方法和解决问题思路角度阐述我的观点。
昨天花了几个小时看完了陈磊老师的《接口测试入门课》,有一些新的收获,结合我自己实践自动化测试的一些经验以及个人理解,这篇文章来聊聊新手如何从零到一落地实践接口自动化测试。

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”。
近几年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。
前几年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。见下图:
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:维护成本高,介入时间较晚,收益最小;
  • API:维护成本适中,可以尽早介入,覆盖的场景也较多;
  • UNIT: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);

技术要求的提升

国内大部分测试同学在技术上来说相比于开发,是要弱上不少的。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,同时像微服务、云原生、server mesh等新技术的应用,为了了解被测对象以便更好的开展工作,测试这个岗位的技术要求也越来越高。从一开始的UI层面的测试,开始不断向下探,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测试还有2个特性:
  • 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;
  • 相比于UNIT层测试难度更低点,向下可以逐渐覆盖一些公共接口的单元测试;
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。

如何理解接口测试?

接口测试就是对约定好的输入输出逻辑进行测试和校验,和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。

如何学习接口测试?

学习接口测试的大前提是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》、《图解TCP/IP》
  • 深入学习:《HTTP权威指南》、《TCP/IP权威指南》
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、Charles
  • 测试工具:Jmeter、Postman
  • 接口生成管理工具:Yapi、Swagger

UI/API/UNIT测试的区别

UI、API、UNIT测试有各自不同的特点,概括总结的话区别如下:
  • UI测试:业务流程测试;
  • API测试:业务数据流测试;
  • UNIT测试:业务实现逻辑测试;

如何落地接口自动化测试

在讨论新手从零到一落地接口自动化测试之前,我想先抛出我的几点建议:
  • 从零开始,不要直接去学习所谓的自动化框架;
  • 学习框架之前,很有必要学习网络协议和编码知识;
为什么这么说?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。
从零开始学习落地接口自动化,或者说其他自动化测试,我更建议从易到难的去落地实践,这样一方面可以在日常工作中优先保证工作的完成,提升工作效率;另一方面就像打怪升级一样,从易到难去学习提升自己,并不断优化自动化测试在工作中的实践。
从一到难落地实践接口自动化测试,大概可以遵循如下几个步骤:
  • 学会用工具进行接口测试(如jmeter/postman);
  • 学会用持续集成工具(如jenkins)将接口测试脚本批量执行;
  • 学会诸如git/gitlab等版本和源代码管理的工具,便于团队多人协作;
  • 学习一门编程语言,利用自动化测试框架将工具脚本转化为代码脚本;
  • 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;
  • 学习数据参数化管理的方法,可以从Excel——配置文件——数据库——造数工厂这个方向迭代;
  • 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;
  • 开始画大饼,造轮子,搞KPI,开发自动化测试平台;

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