python+requests接口测试,python怎么发送post

python+requests接口测试,python怎么发送post详细介绍

本文目录一览： python如何使用unittest测试接口_python

这篇文章主要为大家详细介绍了python如何使用unittest测试接口，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下本文实例为大家分享了python使用unittest 测试接口的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.首先使用 python 的requests 对接口进行测试# TestInface.py import requests,json url = visit.get_test_url() news_url = url+'news.info' headers = baseToken.basetoken_datas()['headers'] def new_data(data): r = requests.post(news_url,data=data,headers=headers) cnn = json.loads(r.text) return cnn2.使用unittest调用接口，且对接口测试的结果进行统计# TestCase.py # -*- coding:utf-8 -*- import unittest import TestInface # 对执行的case结果进行统计 # --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- text = "" num_success = 0 num_fail = 0 # 测试通过 def decide_success(joggle): global num_success num_success += 1 print_out(joggle + ":接口测试通过") return num_success # 测试不通过 def decide_fail(txt, joggle): global num_fail num_fail += 1 print_out(joggle + ":接口测试未通过 错误信息： " + txt + "") return num_fail # 邮件内容写入 & 客户端输出 def print_out(message): global text text += "" + message return text # 返回值判断 def decide_result(result, code, joggle): if result['code'] == code: decide_success(joggle) return "pass" else: txt = u"期望返回值:" + str(code) + u" 实际返回值:" + str(result) + '' + result['message'] decide_fail(txt, joggle) return "fail" def decide_Count(): data = { 'num_success': num_success, 'num_fail': num_fail, 'text': text } return data # -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- # 定义 unittest class MyTestCase(unittest.TestCase): # 初始化工作 def setUp(self): pass # 退出清理工作 def tearDown(self): pass def test_Case1(self): id = 16 data = {'id':id} a = TestInface.new_data(data) decide_result(a,0,'test_Case1')3.使用suite对case进行管理# TestSuite.py # -*- coding:utf-8 -*- import unittest import TestCase def test_InterFace(): # 构造测试集 suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(TestCase("test_Case1")) # unittest中的测试用例 runner = unittest.TextTestRunner() runner.run(suite) #对测试集进行测试需要返回值 # return suite if __name__ == '__main__': # unittest.main(defaultTest='test_InterFace') # 执行测试 runner = unittest.TextTestRunner() runner.run(test_InterFace())4.对接口的数据进行统计# TestCensus.py # -*- coding:utf-8 -*- import time import TestSuite import send_email import TestCase class Test_Calss(): def census(self): text = '' # 初始化测试起始时间 start_time = time.time() # 调用suite测试集 TestSuite.test_InterFace() # 结束执行时间计算 end_time = time.time() result = TestCase.decide_Count() # 接口测试统计说明 total_use_case = u"执行用例总数:" + str(result['num_success'] + result['num_fail']) + u" 通过数:" + str(result['num_success']) + u" 不通过数:" + str(result['num_fail']) total_time = u" 总共耗时：" + str(round((end_time - start_time), 3)) + u'秒' text = result['text'] + total_use_case + total_time print (text) # 发生测试报告邮件 send_email.email_file(text) if __name__ == '__main__': Test_Calss().census()

如何做接口测试？

1、接口测试需要围绕测试计划实施。接口测试重点是：api文档分析、用例设计。具体接口应用工具主要根据后台协议和测试计划测试工具来定，可使用工具如：postman、jmeter、requests、抓包（fiddler、charles）。
2、可以使用postman软件进行接口测试，这里以较复杂的上传图片的接口为例进行测试，首先打开postman软件选择Post方式，输入后台接口调用地址。
3、接口测试因其不是针对普通用户，而是针对的另外一个系统组件，所以不能直接测试，需要使用工具测试，比如服务端http接口测试，常用的工具有jmeter、postman、httpclient等。
4、接口测试实际工作中一般分为以下两种实现方式：（1）基于工具实现接口测试，常见的接口测试工具如Postman、Jmeter等（2）基于代码实现接口测试，如Python+Requests黑马程序员的公开课上次把接口测试相关都讲清楚了。
5、对于接口测试，首先测试人员要懂代码，你只需要知道接口的作用是什么就可以了，其次，自己去读开发的代码。

如何做接口测试？

接口测试作为业务质量的重要保证手段，是整个质量保证过程中必可不少的手段了，目前主要的测试方式包括利用工具进行测试比如postman、jmeter，还有纯代码编写测试case，测试平台，一些支持通过文件写测试用例的框架等。
为什么要做接口测试
在金字塔这样的自底向上结构中，越靠近底层，测试越稳定，所以我们投入的也应该越高；同样的，越是底层，发现问题越早、越高效，修改和维护的成本也就越低。但是单元测试目前只在一些大厂做的比较好，而且单元测试要想覆盖到的全面，需要很大的投入，一般的互联网公司这块是缺失，而由于接口测试的高投资回报比，决定其大范围的应用，互联网公司也会把中心放到这块儿。
接口测试的手段
可视化工具类
常用的接口可视化界面工具有postman，和他的情敌Postwoman，jmeter也可以做，postman可以接入Jenkins实现持续集成，而且操作方便，功能也很强大，现在互联网技术人员几乎人手必备。但是会有个问题，它的灵活性不够，在写接口测试用例的时候回有时会操作mysql、Redis，还会调用thrift，甚至需要建立socket链接，而且无法进行版本控制。
纯代码
纯代码的测试手段是能满足所有的接口测试需求，是最灵活的一种，个人认为也是最好用的一种。不同语言生态都可以实现，比如java生态们可以使用restassured、assrtj、junit来做，python生态可以使用requests、pytest来做，不过这需要编码能力，对测试人员的要求会高一些。
测试平台
通过搭建一个测试平台，在这上面写测试用例，平台一般会提供可视化界面让测试人员编写，平台的好处是可以让不懂编码的同学也能快速写出测试用例，而且可以对测试用例进行管理，控制用例执行等。
支持文件写用例的框架
还要写测试框架支持通过编写json、yaml文件编写测试用例，有框架解析文件生成测试用例，然后去执行。
接口测试的思路
接口测试用例设计主要针对输入、处理、输出进行考虑
针对输入进行设计
对于接口来说，输入就是入参，一般的参数类型数值型边界内、边界值、边界外三个方面去考虑特殊值处理不当程序异常、类型边界溢出、错误信息返回不正确字符串主要考虑字符串长度和字符串的内容空、特殊字符、数字、表情符号数组链表多个重复值、空、最大范围值结构体：json、字典字段错误，字段类型错误、未包含字段、缺失字段
针对逻辑设计
限制条件数值类型限制，比如购买次数、登录次数、优惠券最大面额、订单取消次数等状态限制：比如是否登录、是否有订单等关系限制：比如好友关系、关注关系，只能查看好友或者关注人的朋友圈权限限制：比如销售只能查看和自己绑定客户数据，而管理员可有查看所有客户数据时间限制：比如未支付过20分钟订单自动取消状态转换分析比如一个出租车订单，从乘客下单、司机抢单、到达起点、接上乘客、到达目的地，发起支付，支付，评价这是一个完整的订单状态转换流程，必须按照这个次序，才能正确流转，一旦打乱其中任何一个状态，就会出现逻辑问题。接口用例可以这样设计：正常状态迁移：乘客下单，司机抢单，异常状态迁移：乘客刚下的那，司机发起支付，出现异常针对输出设计
针对输出结果，一般情况下，接口正常处理的结果可能只有一个，但是异常的处理结果，可能会返回多种错误，那就可以针对不同的错误进行设计。接口超时，旧版本接口，废弃接口，接口设计是否合理，比如字段冗余、接口冗余、返回错误信息是否清晰明了、调用是否方便，幂等性总结
接口测试重要的思路要明确，清晰的理解业务逻辑，至于具体的工具根据自己目前的能力选择，先去做，在做的过程中不断完善不断学习，早日提高自己的测试技能。
码字不易，欢迎大家点赞评论支持。

python怎么发送post

我们使用postman进行接口测试的时候，发现POST请求方式的编码有3种，具体的编码方式如下：A：application/x-www-form-urlencoded ==最常见的post提交数据的方式，以form表单形式提交数据B：application/json ==以json格式提交数据（推荐学习：Python视频教程）C：multipart/form-data ==一般使用来上传文件（较少用）我们使用python做接口测试时，经常使用的方式为：requests.post(url,data),具体我们使用不同的编码方式来做接口测试：A：Requests以form表单形式发送post请求，具体代码实现如下所示：import requests,jsonurl = 'http://httpbin.org/post'data = {'key1':'value1','key2':'value2'}r =requests.post(url,data)print(r)print(r.text)print(r.content)B：Requests以json形式发送post请求，具体代码实现如下所示：import requests,jsonurl_json = 'http://httpbin.org/post'data_json = json.dumps({'key1':'value1','key2':'value2'}) #dumps：将python对象解码为json数据r_json = requests.post(url_json,data_json)print(r_json)print(r_json.text)print(r_json.content)C:Requests以multipart形式发送post请求，具体代码实现如下所示：import requests,jsonurl_mul = 'http://httpbin.org/post'files = {'file':open('E://report.txt','rb')}r = requests.post(url_mul,files=files)print(r)print(r.text)print(r.content)注：E://report.txt==自定义，具体根据自己放的目录来定义，内容随意更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

我眼中的接口测试和接口自动化测试

当然，在接口自动化的基础上再做压力测试、稳定性测试等也会更方便。在这个前提下再评估接口自动化测试是否有必要，思路就会清楚一些。
前后端分离结构：现在很多系统都采用前后端分离架构，各服务之间更多的是通过接口来实现信息互通，对接口进行直接测试，可以更全面的覆盖各类测试场景。
就是使python去实现接口测试，说白了就是写一些测试逻辑。python去写，速度快，简单python也有很多自动化测试相关的工具。roboframework，是一个自动化测试框架，写自动化非常简单。
说简单的接口自动化大致三个步骤：a-发送请求；b-解析结果；c-验证结果为了方便起见，你应该自定义三个和业务相关的测试类：一个用来封装httpclient，用来发送请求的类，昌平java课程建议用于发送各类测试请求。
接口编写方便。方便调试接口。支持数据初始化。生成测试报告。支持参数化。robotframework优点关键字驱动，自定义用户关键字。支持测试日志和报告生成。支持系统关键字开发，可扩展性好。支持数据库操作。

接口测试requests.post方法中data与json参数区别

「这个问题困扰我好久了，我经常分不清，今天刚好趁着这个机会，来总结下。」

1.先看一下requests的源码：

「为了一探究竟，我们先看看源码里面怎么说的。」

不要看到英文就发怵，这东西最开始都是老外发明的。不要怕，跟着我一块硬着头皮啃就是了。

源码其实已经说的很明白了。对于data来说我们可以传入Dictionary, list of tuples, bytes, or file-like object?，对于json我们就只能传入json型的数据。

「切记：对于python字典和json虽然长得看起来一样，但是序列化格式还是有区别的。」 ?很多同学容易搞混淆，这个大家一定要记住。

看完源码，好像是理解了，好像又没有理解。怎么办，去网上找找有没有人详细分析过。

2.来看看我搜索到的答案：

NO.1

「为了加深对该知识点的理解，我也在网上做了一些搜索。」 ?我感觉说的挺不错的，摘录于此。

这个是通过提交请求的角度来说的，思路挺好。

NO.2

「再来看下面这一条：」

https://blog.csdn.net/liudinglong1989/article/details/104604626

感觉是不是总结的挺好，并且作者还给了验证。但是，说到但是就说明此事有转折哦。

NO.3

「我又搜到了这个：」

https://www.cnblogs.com/yanlin-10/p/9820694.html

「注意一下，上面的两个说法有点冲突。」 ?而且两者都有举例。这就麻烦了，到底谁说的是对的呢。我们找点权威的资料来看看吧。

3.再回过头来看源码：

「怎么办？对了，还是看源码。」 ?下面就让我们一点一点来拆解。打开编辑器，一步步切进源码看看。

步骤1

注意，这里用的是pycharm编辑器。

步骤2

步骤3

步骤4

步骤5

步骤6

终于切到能解答我们疑问的地方了。 「你可能会问，你是怎么找到这里的，我也不知道，这个目前也是凭着自己的感觉来找，不一定对，希望读者朋友们保持质疑的态度来看我的文章。」

这里说到，当data是None而Json不为None时，content_type就是application/json类型。后面那个基于各种条件下之后（就是没有json,然后也不满足七七八八的条件），最后会出现content_type = 'application/x-www-form-urlencoded'的情况（这块有点模糊，记录个TODO）。

敲重点喽

至于为什么上面的说法不一致，大概是因为他们都是通过实践发现：当传入的数据为data且data为字符串类型时，在控制台打印的requests.header里content_type='text/plain'。

「我仔细看了，发现他们都是基于Django下做的例子。这样貌似有一定的不合理之处。」 ?为什么呢？? 「因为当我使用requests进行接口操作的时候，我用的是这个库的东西，它自己默认了一套规则。 当你用Django来证明这个结论时，Django框架很可能又结合自己的一套东西默认了一些东西。」 ?所以我看到上图NO.2的作者特别说明了下：

大概是作者也蒙了，本来想证明呢，突然发现出现了结果和人家requests库里说的不一致的情况，但又无法解释。

通过这一路的分析，我来总结一下。在requests中? 「body体里面放入数据，一般要么以json的方式传入，要么是以data的方式传入。 未指定content_type时,以data的方式传入数据content_type = 'application/x-www-form-urlencoded'，以json的方式传入数据content_type ='application/json'。」 ?也就是说上图NO.2的作者是对的,NO.3的作者说法欠妥。 「当然有一点我们要清楚这是requests库这样实现的。」

你会发现我用了很多可能、大概的词语，因为我个人能力，目前还没有能力把Django和requests库研究的很深，我也没法和这些大牛联系问清楚。 「但有一点是清楚的，两者不一致是正常的，并不是完全一样的东西。」

4.再来看下官方文档的举例吧

你看，关于这个问题我也是翻了好多资料，想找找证据。 「前几天特意去读了读官方文档，没有什么特殊的发现。」 ?也就是在写这篇文章的时候，我突然发现我有点理解了，就这样开窍了，高兴了一小会儿。

「原文链接在此：」

https://docs.python-requests.org/en/master/user/quickstart/#more-complicated-post-requests

5.最后的总结

总而言之，记住这句话：用data参数提交数据时，request.body的内容则为a=1&b=2的这种形式，用json参数提交数据时，request.body的内容则为'{"a": 1, "b": 2}'的这种形式。

6. 再说说我的想法

当我们在开发测试的时候，其实要传入什么样类型的数据其实已经定好了，不会有那么多纠结的。 「之所以我会有这样的疑惑，也是因为对自己的不自信，既然源码里已经说了，为什么还不敢果断的下结论，我还需要修炼哦，加油！」

7.其它的收获

「当我们传入数据的时候，可以使用不同的content_type，根据自己的需求即可。」 ?这是我在写这篇文章的时候学到的，链接放这里，回头忘记的时候多来看看。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/202978890

https://imququ.com/post/four-ways-to-post-data-in-http.html

> 借鉴自：我去吹吹风 https://www.mdnice.com/writing/75b1900ec1824ba6ad3a5851a3bd876f

Python+pytest+allure的测试报告里怎么输出接口响应时长？

要在pytest和allure的测试报告中输出接口响应时长，可以使用pytest的fixture功能结合allure的step装饰器来实现。下面是一个示例代码：
在上面的示例代码中，我们首先定义了一个api_client的fixture，它返回一个requests.Session对象，用于发送API请求。然后，我们使用@pytest.mark.parametrize装饰器来参数化测试用例，每个测试用例都会发送不同的请求。
在测试用例函数中，我们使用allure.step装饰器来定义测试步骤。在发送请求后，我们使用response.elapsed.total_seconds()来获取响应时长，并使用allure.attach将其作为附件添加到测试报告中。
最后，我们使用assert语句来验证响应状态码是否为200。
运行测试后，你将在allure的测试报告中看到每个测试步骤的响应时长附件。

如何创建 python+requests接口自动化测试框架

需要对于读出来的数据进行相应的处理。 当然示例中只是简单列了一下关于POST,GET等二种方式，实际还有很多其它方式，如put,delete等，请求中也还会包括headers，这些都可以自忆添加上去。
工作原理: 测试用例在excel上编辑，使用第三方库xlrd，读取表格sheet和内容，sheetName对应模块名，Jenkins集成服务发现服务moduleName查找对应表单，运用第三方库requests请求接口，根据结果和期望值进行断言，根据输出报告判断接口测试是否通过。
1. 数据准备
数据插入（容易实现的测试场景下所需外部数据)
准备sql （接口需要重复使用，参数一定得是变量)
2.集成部署(运维相关了解即可)
平滑升级验证脚本加入自动化
3.自动化框架实现
调用mysql
excel遍历测试用例
requests实现接口调用
根据接口返回的code值和Excel对比
报告反馈
暴露服务
写一个简单登录的接口自动化测试
代码的分层如下图：
coding.png
一、写一个封装的获取excel表格的模块
excel.png
代码实现如下：
# !/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 基础包：excel的封装
import xlrd
workbook = None
def open_excel(path):
"""打开excel"""
global workbook
if (workbook == None):
workbook = xlrd.open_workbook(path, on_demand=True)
def get_sheet(sheetName):
"""获取行号"""
global workbook
return workbook.sheet_by_name(sheetName)
def get_rows(sheet):
"""获取行号"""
return sheet.nrows
def get_content(sheet, row, col):
"""获取表格中内容"""
return sheet.cell(row, col).value
def release(path):
"""释放excel减少内存"""
global workbook
workbook.release_resources()
del workbook
代码封装后当成模块引用，这还是最开始呢。
二、引用log模块获取日志
准备工作：
需要一个日志的捕获，包括框架和源码抛出的expection。
代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 基础包：日志服务
import logging
import time
def getLogger():
global tezLogPath
try:
tezLogPath
except NameError:
tezLogPath = "/data/log/apiTest/"
FORMAT = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
# file = tezLogPath + time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()) + ".log"
# logging.basicConfig(filename=file, level=logging.INFO, format=FORMAT)
# 开发阶段为了方便调试，可不输出到文件
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=FORMAT)
return logging
三、引用requests模块接口测试
准备工作：
需要的请求类型和执行测试的方法。
代码如下：
#!/usr/bin/python#
#-*- coding: UTF-8 -*-
# 基础包：接口测试的封装
import requests
import tezLog as log
logging = log.getLogger()
def api_test(method, url, data ,headers):
"""
定义一个请求接口的方法和需要的参数
:Args:
method - 企业名称 str
url - 用户昵称 str
data - 参数 str
headers - 请求头信息 dict
非RESTful API请求另外的请求类型实际用不到。也不安全。
"""
try:
if method == "post":
results = requests.post(url, data, headers=headers)
if method == "get":
results = requests.get(url, data, headers=headers)
# if method == "put":
# results = requests.put(url, data, headers=headers)
# if method == "delete":
# results = requests.delete(url, headers=headers)
# if method == "patch":
# results == requests.patch(url, data, headers=headers)
# if method == "options":
# results == requests.options(url, headers=headers)
response = results.json()
code = response.get("code")
return code
except Exception, e:
logging.error("service is error", e)
def run_test(sheet):
"""
定义一个执行和断言的方法
:Args:
sheet - 服务名称 str（excel页脚名称识别的）
"""
rows = excel.getRows(sheet)
fail = 0
for i in range(2, rows):
#这里为什么从第二行开始跑，因为会先执行SQL进行数据准备如之前Excel展示的空白位置
testData = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_DATA)
testUrl = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_URL)
testMethod = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_METHOD)
testHeaders = eval(excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_HEADERS))
testCode = excel.getContent(sheet, i, gl.CASE_CODE)
actualCode = request.apiTest(testMethod, testUrl, testData, testHeaders)
expectCode = str(int(testCode))
failResults = ' url: ' + testUrl + ' params: ' + testData + ' actualCode: ' + actualCode + ' expectCode: ' + expectCode
if actualCode == expectCode:
logging.info("pass")
elif actualCode != expectCode:
logging.info("fail %s", failResults)
fail += 1
if fail > 0 :
return False
return True
四、关于参数中gl模块
准备工作：
所有的参数和常量我们会整理到这个文件中，因为设计业务和服务密码、数据库密码这里展示一部分。
代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 脚本功能：全部变量
import time
import uuid
CASE_NUMBER = 0 # 用例编号
CASE_NAME = 1 # 用例名称
CASE_DATA = 2 # 用例参数
CASE_URL = 3 # 用例接口地址
CASE_METHOD = 4 # 用例请求类型
CASE_CODE = 5 # 用例code
CASE_HEADERS = 6 # 用例headers
SQL_ROW = 0 # 预执行SQL的行号
SQL_COL = 1 # 预执行SQL的列号
五、写一个run文件：只是用来执行的，业务和代码剥离。
代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 验证包：接口测试脚本
import sys
import core.tezLog as log
import function.common as common
logging = log.getLogger()
"""1.外部输入参数"""
path = sys.path[0] # 当前路径
module = sys.argv[1] # 服务模块名
url = sys.argv[2] # 服务地址
host = sys.argv[3] # 数据库地址
user = sys.argv[4] # 数据库用户名
password = sys.argv[5] # 数据库密码
db = sys.argv[6] # 数据库名称
"""2.根据module获取Sheet"""
logging.info("-------------- Execute TestCases ---------------")
sheet = common.get_excel_sheet(path + "/" + common.filename, module)
"""3.数据准备"""
logging.info("-------------- Prepare data through MysqlDB --------------")
sql = common.get_prepare_sql(sheet)
common.prepare_data(host=host, user=user, password=password, db=db, sql=sql)
"""4.执行测试用例"""
res = common.run(sheet, url)
logging.info("-------------- Get the result ------------ %s", res)
"""这里的res是我们平滑升级的时候需要返回结果为TRUE才会继续下面走。"""
六、查看测试报告（部署到jenkins会通过控制台查看）

python 的接口自动化测试使用的核心库是哪一个？

就是使python去实现接口测试，说白了就是写一些测试逻辑。python去写，速度快，简单python也有很多自动化测试相关的工具。roboframework，是一个自动化测试框架，写自动化非常简单。
requests 库，requests是使用 Python 编写的，基于 urllib 实现，可以调用该库的部分 API 直接向服务器发送请求，并接收响应(角色定位: 相当于浏览器)，一般可以在接口自动化测试时调用。当初在黑马程序员学的初级知识。

python怎么做接口测试工具

之前使用过urllib和urllib2做接口测试，在做的途中，感觉使用urllib2直接进行的get，post 请求并没有那么好用。作为测试人员，所需要的测试工具应当以方便为第一要务，测试的耗时只要是真正的无人值守，耗时不是太久的都可以接受。所以，本人又尝试了一个新的包：requests。　　
Requests 是用Python语言编写，基于 urllib，采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。它比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP 测试需求。Requests 的哲学是以 PEP 20 的习语为中心开发的，所以它比 urllib 更加 Pythoner。更重要的一点是它支持 Python3 ！推荐一篇文章，上面有该包的详细说明 传送门，以下只会写到我用到的部分，所以更多的了解需要自己去搜资料
好了，我们开始吧！！
接口测试中重要的部分：
1.get和post方法
2.用到的参数
3.请求头
4.cookie
5.日志输出
6.如何调试你的程序--借助fiddler
按照以上的顺序，我将一一说明我的搞法，因为编码能力有限，所以可能看着很low
一、get和post
requests包很好的实现了post和get方法，示例：
1 import requests2 response_get = requests.get(url, data, headers, cookies)3 response_post = requests.post(url, data, headers, cookies)
其他的访问方式如put，head等等，用法几乎都是如此，因为没用到，所以省略
现在一般的接口返回值有页面和json俩种，按照需求，可以分别使用response.text或者response.content获取，text获取的是unicode类型的返回值，而content返回值是str类型，所以我一般使用content来获取返回值，因为这样获取的返回值可以直接使用正则或者in的方式来验证返回值结果是否正确。
我自己为了实现接口的自动访问，所以又在requests上面加了一层封装，就像下面这样：
1 def main_get(list_result, cookies): 2 """ 3 用于模拟get请求，返回结果 4 :param list_result:空列表，用于存储结果 5 :param cookies: 登陆后的cookie 6 :return:访问结果 7 """ 8 # List_interface_get写在接口文件里，文件是py格式，然而它本身是字典类型 9 for key in List_interface_get:10 try:11 f1 = requests.get(key, cookies=cookies)12 if f1:13 print f1.content14 print List_interface_get[key]+'接口访问成功'15 split_line()16 list_result.append(f1.content+'||'+key)17 # print f1.read()18 except AssertionError:19 print 'One Error in get'20 pass21 return list_result22 23 24 def main_post(result_list, url_list, param_list, payload_list, note_list, cookies):25 """26 模拟post请求27 :param result_list: 结果字典28 :param url_list: 接口字典29 :param param_list: 入参字典30 :param payload_list: header字典31 :param notelist: 描述字典32 :param cookies: 登录获取的cookie33 :return:填充完成的结果列表34 """35 36 # post这块写的比较low，最好自己搞一个数据结构把它搞定37 for key in range(1, 9):38 a = requests.post(url=url_list[key], data=param_list[key], headers=payload_list[key], cookies=cookies)39 try:40 if a.content:41 print a.content42 print note_list[key]+'接口访问成功'43 split_line()44 result_list.append(a.content+'||'+url_list[key])45 except AssertionError:46 print 'One Error in post'47 pass48 return result_list
二、用到的参数以及请求头
我用的方法是把这些都存放于一个py文件中，当然也可以使用excel或者xml文件，甚至于使用DB。项目紧急，凑合了一下，这里的数据结构主要为了符合上面封装的函数，直接上代码看吧
1 BaseURL = 'https://******.com' # 测试环境 2 # 使用什么数据结构不重要，关键看实现方法中怎么解析你的测试数据 3 List_interface_get = { 4 BaseURL+'/api/****/****/****?****=1&****=375': '描述' 5 } 6 # 以下是用于post的接口 7 List_interface_post = { 8 1: BaseURL+'/api/****/****/****/****' 9 }10 # 以下是用于post的数据11 List_post_param = {12 1: 'new=222222&old=111111'13 }14 # 以下是post接口的描述，它是干嘛的15 List_post_note = {16 1: '修改密码'17 }18 # 以下是post用到的请求头19 List_post_header= {20 1: {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8'}21 }
三、cookie
一款产品的接口测试中必定会使用登录状态，需要使用cookie实现，之前写过使用cookiejar获取cookie，requests中获取cookie的方法更为简单，不过首先你得知道是哪个接口set了cookie，不过一般是登录啦。登录接口访问之后set了cookie，那好，就去调用登录接口，然后拿到搞回来的cookie:
# 只需要这样！！login = requests.post(login_url, data=login_data, headers=login_header)cookie = login.cookies
这个cookie就是登录状态了，拿着随便用，需要登录的就直接cookies=cookies
四、日志输出
这里注意看第二步中接口数据，有接口描述，也有接口是啥，第一步中又把content做成返回值了，具体拼接方式自己想吧，东西全有了，想写啥写啥，还可以加上获取本地时间的api获取接口运行时间，log文件该长啥样是门学问，这里就不献丑了。
五、借用fiddler调试你的脚本
requests允许使用代理访问，这有啥用，真有！fiddler是一款截包改包的工具，而且通过扩展可以进行请求间的比对，这样让你的程序访问的请求和真正正确的请求作对比，为啥我的程序访问出错？是不是缺了请求头？参数是不是丢了？cookie是不是少了？很容易看出来。写法如下：
proxies = { "http": "http://127.0.0.1:8888", "https": "http://127.0.0.1:8888"}requests.post(url, proxies=proxies)
这样就可以走代理了，除fiddler以外还有charles和burp suite可以使用，具体看个人喜好吧。