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一、接口自动化 4 大核心库

1. requests —— 发送 HTTP 请求（核心）

概念

Python 最流行的HTTP/HTTPS 请求库，用来模拟客户端向服务器发请求（GET/POST/PUT/DELETE）。

原理

封装了 Python 底层的urllib，提供简洁易用的 API，支持：

• 请求头、参数、JSON、文件上传
• Cookie/Session 保持
• 超时、异常处理

使用示例

importrequests# 1. GET 请求（查询）res=requests.get("http://127.0.0.1:8080/api/device")# 2. POST 请求（提交/新增）data={"deviceId":1001,"cmd":"open"}res=requests.post(url="http://127.0.0.1:8080/api/control",json=data,timeout=5)# 获取结果print(res.status_code)# 状态码print(res.json())# 返回JSON数据

使用场景

• 接口功能测试
• 接口自动化测试
• 设备控制、平台接口调用
• 嵌入式/物联网设备接口调试

2. pytest —— 测试用例运行框架（必会）

概念

Python最主流的单元测试/自动化测试框架，用来管理、运行、断言测试用例。

原理

• 自动识别测试文件/测试函数
• 提供强大断言 assert
• 支持 fixture、前置后置、参数化
• 可生成测试报告

使用示例

importrequestsimportpytest# 测试用例deftest_get_device_info():res=requests.get("http://127.0.0.1:8080/api/device")# 断言assertres.status_code==200assertres.json()["code"]==200assert"deviceId"inres.json()["data"]

使用场景

• 编写接口自动化用例
• 批量执行用例
• 接口自动化项目主体框架
• 结合 CI/CD 持续集成

3. json —— 处理 JSON 数据（自带库）

概念

Python 自带的JSON 处理库，用于字典 ↔ JSON 字符串互相转换。

原理

• json.dumps()：字典 → JSON 字符串
• json.loads()：JSON 字符串 → 字典

使用示例

importjson# 字典转JSON字符串data={"name":"test","age":18}json_str=json.dumps(data)# JSON字符串转字典res_text='{"code":200,"msg":"success"}'res_dict=json.loads(res_text)print(res_dict["code"])# 200

使用场景

• 接口请求参数格式化
• 接口返回数据解析
• 提取接口字段做断言

4. pyyaml —— 配置文件读取

概念

用来读取YAML 配置文件，存放环境地址、账号、密码、全局配置。

原理

YAML 是专门用来做配置文件的格式，比 Excel/ini 更清晰。

使用示例

config.yaml

base_url:http://127.0.0.1:8080user:adminpwd:123456

读取：

importyamlwithopen("config.yaml",encoding="utf-8")asf:cfg=yaml.safe_load(f,Loader=yaml.FullLoader)print(cfg["base_url"])

使用场景

• 环境切换（测试/预发/生产）
• 存放账号密码
• 全局配置统一管理

pymysql —— 连接数据库

概念

Python 连接 MySQL 数据库 的第三方库，用于：

• 查询
• 新增
• 修改
• 删除
  自动化中断言数据正确性。

原理

1.建立连接（IP、端口、用户名、密码、库名）
2.创建游标
3.执行 SQL
4.获取结果
5.关闭连接

使用示例

安装

pip install pymysql

importpymysql# 1. 创建连接conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",database="test",# 库名charset="utf8")# 2. 创建游标cursor=conn.cursor()# ======================# 3. 执行查询（最常用）# ======================sql="SELECT device_id, status FROM device WHERE device_id = %s"cursor.execute(sql,("1001",))# 防注入result=cursor.fetchone()# 获取一条# result = cursor.fetchall() # 获取所有print("设备ID:",result[0])print("状态:",result[1])# ======================# 4. 执行新增# ======================sql="INSERT INTO device(device_id, status) VALUES (%s, %s)"cursor.execute(sql,("1002",1))conn.commit()# 必须提交# ======================# 5. 执行修改# ======================sql="UPDATE device SET status=0 WHERE device_id=%s"cursor.execute(sql,("1001",))conn.commit()# ======================# 6. 执行删除# ======================sql="DELETE FROM device WHERE device_id=%s"cursor.execute(sql,("1002",))# 提交事务conn.commit()# 7. 关闭cursor.close()conn.close()

使用场景

场景1：验证新增是否成功

# 1. 调接口requests.post(url,json={"device_id":"1001"})# 2. 查数据库sql="select * from device where device_id='1001'"cursor.execute(sql)assertcursor.fetchone()isnotNone

场景2：验证状态是否更新

requests.post(url,json={"device_id":"1001","cmd":"OPEN"})sql="select status from device where device_id='1001'"cursor.execute(sql)status=cursor.fetchone()[0]assertstatus==1# 1=开阀成功

场景3：验证是否删除成功

requests.delete(url)sql="select * from device where id=1001"cursor.execute(sql)assertcursor.fetchone()isNone

场景4：清理脏数据

sql="delete from device where device_id like 'test_%'"cursor.execute(sql)conn.commit()

二、接口自动化 常用工具库

5. logging —— 日志输出（调试神器）

概念

Python 自带日志库，用来记录请求、返回、报错信息。

使用示例

importlogging logging.basicConfig(level=logging.INFO)logging.info("开始请求接口")logging.error("接口请求失败")

场景

• 调试接口
• 定位自动化脚本问题
• 生成运行日志

6. os / sys —— 文件/路径处理

概念

操作系统交互库，处理文件路径、文件夹、文件判断。

示例

importosprint(os.getcwd())# 当前路径print(os.path.exists("log"))# 判断文件是否存在

场景

• 读取配置文件
• 生成报告路径
• 自动化项目路径管理

7. allure-pytest —— 生成权威测试报告

概念

最流行的自动化测试报告工具，生成美观、可追溯的 HTML 报告。

使用

pytest--alluredir=./report allure serve ./report

场景

• 接口自动化测试报告
• 工作汇报、测试结果展示

8. openpyxl —— Excel 数据驱动

概念

读取 Excel 文件，做数据驱动测试。

示例

fromopenpyxlimportload_workbook wb=load_workbook("case.xlsx")ws=wb.active url=ws.cell(row=2,column=1).value

场景

• 大量接口用例管理
• 数据参数化测试

三、接口自动化 高级进阶库

9. requests-mock —— 接口 Mock

概念

Mock 模拟接口返回，不依赖真实后端也能跑自动化。

场景

• 后端未开发完成时，提前写自动化
• 异常场景模拟（超时、500、401）

10. faker —— 自动生成测试数据

概念

自动生成姓名、电话、邮箱、设备编号等测试数据。

示例

fromfakerimportFaker f=Faker()print(f.name())print(f.phone_number())

场景

• 接口批量造数据
• 注册、新增设备、提交表单

四、接口自动化库体系

请求发送：requests 用例运行：pytest 数据处理：json、yaml 日志调试：logging 路径文件：os 测试报告：allure 数据驱动：openpyxl 测试数据：faker

五、企业真实接口自动化项目结构

api_auto_project/ ├── configs/ # 配置文件 ├── test_case/ # 测试用例 ├── common/ # 工具类（requests封装、日志） ├── data/ # 测试数据 ├── report/ # 测试报告 └── run.py # 运行入口

六、面试必问

1. 接口自动化常用哪些库？

requests、pytest、json、yaml、logging、allure、openpyxl。

2. requests 作用？

发送 HTTP 请求，支持 GET/POST/PUT/DELETE，带参数、请求头、文件、超时、异常处理。

3. pytest 作用？

管理、运行、断言测试用例，支持前置后置、参数化、生成报告。

4. 为什么用 yaml？

结构清晰，适合做配置文件，切换环境方便。

5. 接口自动化流程？

1. 封装 requests
2. 编写用例
3. 断言
4. 生成报告