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fiddler抓包工具与requests库构建自动化报告

一. Fiddler 抓包工具

1.1 Fiddler 工具介绍和安装

Fiddler 是一款功能强大的 HTTP 调试代理工具,能够全面记录并深入检查您的计算机与互联网之间的 HTTP 和 HTTPS 通信数据。其主界面布局清晰,主要包含菜单栏、工具栏、树形标签栏和内容栏

1.2 Fiddler 工具的基本结构介绍

对 Fiddler 各个组成部分的功能和作用进行详细说明:

  • 菜单栏:涵盖了丰富多样的操作和功能选项,例如 File(文件)用于文件相关操作,Edit(编辑)用于编辑会话等,而 Rules(规则)则用于设置各种捕获和处理规则。

    1.“File”(文件):负责文件的打开、保存、导入和导出等操作。

    2.“Edit”(编辑):提供对会话的编辑功能,如复制、删除、查找等。

    3.“Rules”(规则):允许自定义各种捕获和处理规则,以满足特定的调试需求。

    4.“Tools”(工具):包含一些辅助工具,如文本编码转换等。

  • 工具栏:集中了一系列常用功能的快捷按钮,像是“Capture Traffic”(捕获流量)按钮用于启动或停止捕获请求,“Clear Sessions”(清除会话)按钮用于一键清空捕获到的会话列表。

    1.“Capture Traffic”(捕获流量):控制捕获的开始与停止。

    2.“Decode”(解码):对数据进行自动解码,方便查看。

    3.“Find Session”(查找会话):快速定位特定的会话。

  • 树形标签栏:直观地展示了捕获到的 HTTP 会话列表,您可以依据不同的分类标准进行灵活的过滤和排序,迅速找到所需的会话。

    1.以清晰的树形结构展示会话,可按进程、主机、请求类型等分类。

    2.支持右键菜单进行更多操作,如重发请求等。

  • 内容栏:详细呈现了选中会话的全方位信息,涵盖请求头、响应头、请求体以及响应体等关键内容。

    • “Inspectors”(检查器)标签下:

      1.“Request Headers”(请求头):展示请求的头部信息,包括方法、URL、协议版本等。

      2.“Response Headers”(响应头):呈现响应的头部信息,如状态码、服务器类型等。

      3.“RequestBody”(请求体)和“ResponseBody”(响应体):分别显示请求和响应的具体数据内容。

1.3 Fiddler 工具抓包讲解

详细介绍如何运用 Fiddler 进行高效抓包操作,其中涵盖设置捕获规则(例如仅捕获特定域名的请求)、灵活启动/停止捕获等关键步骤。

1.启动捕获:轻松点击工具栏上醒目的“Capture Traffic”按钮,即刻开启捕获请求之旅。

2.设置捕获规则:通过“Rules”菜单下的“Customize Rules”选项,您能够量身定制捕获规则。比如,精准设定只捕获特定域名的请求,过滤掉无关的流量,让您的关注点更加集中。

3.停止捕获:再次点击“Capture Traffic”按钮或者运用快捷键,即可迅速停止捕获,及时定格您所需的通信数据。

1.4 Fiddler 中读接口数据进行分析

深入讲解如何在 Fiddler 中精准读取和透彻分析捕获到的接口数据,包括细致查看请求头、响应头、请求体和响应体等重要环节。

1.查看请求头:在内容栏中精心选定会话后,切换至“Inspectors”标签下的“Request Headers”部分,您将一目了然地查看请求头的丰富信息,包括请求方法、URL、客户端类型等关键细节。

2.查看响应头:同样在“Inspectors”标签下,切换至“Response Headers”部分,您能够清晰获取响应头的关键信息,如状态码、服务器类型、缓存策略等。

3.查看请求体和响应体:在“RequestBody”和“ResponseBody”部分,您可以分别深入查看请求和响应的主体内容,无论是表单数据、JSON 数据还是二进制数据,都能尽收眼底,为您的分析提供全面的数据支持。

1.5 Fiddler 常用功能讲解

全面阐述如设置断点、过滤请求、模拟请求等常见且实用功能的具体使用方法。

1.设置断点:通过“Rules”菜单下的“Breakpoints”选项,您可以巧妙设置请求或响应的断点。当数据在发送或接收过程中触及断点时,Fiddler 会自动暂停,为您提供宝贵的时机来仔细检查和修改数据,确保通信的准确性和完整性。

2.过滤请求:运用工具栏上的“Filters”按钮或者便捷的快捷键,轻松打开过滤器窗口。在这里,您可以灵活设置过滤条件,例如只显示特定主机、特定进程或者特定请求类型的会话,让您在繁杂的数据中迅速聚焦关键信息,提高工作效率。

3.模拟请求:通过“Composer”菜单下的“New Request”选项,您能够手动构建并随心所欲地发送自定义的 HTTP 请求。无论是测试新的接口、验证不同的参数组合还是模拟异常情况,都能在 Fiddler 的模拟请求功能中轻松实现,为您的开发和调试工作提供强大的支持。

1.6 Fiddler 其他常用操作及流程

  • 修改请求和响应:在设置断点后,可以对请求头、请求体、响应头和响应体进行修改,然后点击“Run to Completion”继续发送请求或接收响应,观察修改后的效果。

    • 操作流程:设置断点 -> 暂停会话 -> 修改数据 -> 继续执行。

  • 保存会话:可以将捕获到的重要会话保存下来,以便后续分析或与他人分享。

    • 操作流程:选中会话 -> 右键 -> “Save” -> 选择保存位置和格式。

  • 导出会话数据:将捕获的会话数据导出为文本、XML 等格式。

    • 操作流程:选择要导出的会话 -> “File” -> “Export Sessions” -> 选择导出格式和保存路径。

  • 设置会话备注:为方便区分和记忆,可以给特定会话添加备注信息。

    • 操作流程:选中会话 -> 右键 -> “Comment” -> 输入备注内容。

  • 性能分析:Fiddler 可以提供关于请求响应时间等性能指标的分析。

    • 操作流程:“Statistics”标签 -> 查看各项性能数据,如总请求数、平均响应时间等。

二. 用 requests 库实现接口测试

2.1 requests 库的介绍

requests 库是一个用于发送 HTTP 请求的 Python 库,它提供了简单易用的 API,非常适合用于接口测试。

2.2 构建 GET 和 POST 请求

import requests# GET 请求
response_get = requests.get('https://www.example.com')
print(response_get.text)# POST 请求
data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response_post = requests.post('https://www.example.com', data=data)
print(response_post.text)

2.3 实现接口参数化

说明如何将接口中的参数进行动态设置。

params = {'param1': 'value1', 'param2': 'value2'}
response = requests.get('https://www.example.com', params=params)
print(response.url)  # 验证参数是否已正确附加到 URL 上

2.4 实现接口断言

介绍如何对接口返回的结果进行断言判断。

import requests
import unittestclass TestInterface(unittest.TestCase):def test_get_request(self):response = requests.get('https://www.example.com')self.assertEqual(response.status_code, 200)  # 断言状态码为 200self.assertIn('expected_text', response.text)  # 断言响应文本中包含特定内容if __name__ == '__main__':unittest.main()

2.5 实现接口关联

讲解接口之间数据传递和关联的处理方法,如从上一个接口的响应中提取数据,并作为下一个接口的请求参数。

2.6 实现 cookie、session、token 的处理

展示如何在 requests 中处理这些会话相关的元素。

# 处理 Cookie
response = requests.get('https://www.example.com', cookies={'cookie_name': 'cookie_value'})
print(response.cookies)# 处理 Session
session = requests.Session()
response = session.get('https://www.example.com')
# 在同一 session 中进行后续请求,将保持相同的 cookie 和其他会话信息
response2 = session.post('https://www.example.com/post', data={'key': 'value'})# 处理 Token
headers = {'Authorization': 'Bearer your_token'}
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.json())

2.7 介绍 unittest 框架执行用例并且生成报告

解释如何使用 unittest 框架组织和执行接口测试用例,并生成测试报告。

import unittest
from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner
import requestsclass TestInterface(unittest.TestCase):def test_get_request(self):response = requests.get('https://www.example.com')self.assertEqual(response.status_code, 200)# 可以添加更多断言if __name__ == '__main__':suite = unittest.TestSuite()suite.addTest(TestInterface('test_get_request'))# 可以添加更多测试用例到 suite 中with open('test_report.html', 'wb') as f:runner = HTMLTestRunner(stream=f, title='Test Report', description='Interface Test')runner.run(suite)

三. Python 接口自动化测试 DDT 数据驱动

3.1 重构操作 Excel 函数

讲解如何优化和重构对 Excel 文件的操作函数,以便更高效地读取和写入测试数据。

'''
在接口自动化测试中,经常需要与 Excel 文件进行交互,读取测试数据和写入测试结果。原始的 Excel 操作函数可能存在代码冗余、可读性差等问题。重构操作 Excel 函数可以通过使用合适的库(如 `openpyxl` 或 `pandas`),将读取和写入的逻辑进行封装,提高代码的复用性和可维护性。
​
例如,使用 `openpyxl` 库读取 Excel 文件中的数据:
'''
​
from openpyxl import load_workbook
​
def read_excel_data(file_path, sheet_name):wb = load_workbook(file_path)sheet = wb[sheet_name]data = []for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):data.append(row)return data

3.2 封装获取常量的方法

介绍将常量获取进行封装的方法和好处,如将 API URL、请求头等常量封装到一个单独的模块中。

'''
将常量(如 API 的 URL、请求头、认证信息等)进行封装有诸多好处。可以将这些常量集中定义在一个模块中,方便管理和修改。
'''
​
#创建一个 constants.py 文件
API_URL = 'https://www.example.com/api'
REQUEST_HEADERS = {'Content-Type': 'application/json','Authorization': 'Bearer your_token'
}

3.3 封装获取接口数据

为了在多个测试用例中重复使用获取接口数据的逻辑,可以将其封装为一个函数。

import requests
​
def get_interface_data(url, params=None, headers=None):response = requests.get(url, params=params, headers=headers)return response.json()

3.4 POST、GET 基类封装

对 POST 和 GET 请求的基类进行封装,以便简化测试用例的编写。

class BaseRequest:def __init__(self, base_url):self.base_url = base_urldef get(self, url, params=None, headers=None):response = requests.get(f'{self.base_url}{url}', params=params, headers=headers)return responsedef post(self, url, data=None, headers=None):response = requests.post(f'{self.base_url}{url}', data=data, headers=headers)return response# 使用示例
base_request = BaseRequest('https://www.example.com/api')
response = base_request.get('/endpoint', params={'param': 'value'})

3.5 主流程封装及错误解决调试

说明接口自动化测试主流程的封装以及错误处理和调试方法,如使用 try-except 语句捕获异常,并记录错误信息。

'''
接口自动化测试的主流程通常包括发送请求、获取响应、验证结果等步骤。可以将这个主流程封装为一个函数,并在其中处理可能出现的错误。
'''
def run_test_case(url, method, data=None, params=None, expected_result=None):try:if method == 'GET':response = base_request.get(url, params=params)elif method == 'POST':response = base_request.post(url, data=data)else:raise ValueError("Invalid method")
​# 验证结果if response.status_code == expected_result['status_code']:print("测试通过")else:print(f"测试失败,状态码: {response.status_code},预期: {expected_result['status_code']}")except Exception as e:print(f"出现错误: {e}")

3.6 获取接口返回状态

解释如何获取接口返回的状态信息,如状态码、响应头等。

response = requests.get('https://www.example.com/api')
status_code = response.status_code
response_headers = response.headers

3.7 通过预期结果判断 case 是否执行

介绍根据预期结果来决定测试用例是否执行的方法,如使用断言来判断实际结果是否与预期结果一致,从而决定测试用例是否通过。

import unittest
​
class TestCase(unittest.TestCase):def test_example(self):actual_result = get_interface_data('https://www.example.com/api')expected_result = {...}  # 预期的结果self.assertEqual(actual_result['key'], expected_result['key'])

3.8 将预测结果写入到 Excel 中

展示如何将测试的预测结果写入到 Excel 文件中,以便后续分析和统计。from openpyxl import Workbook
​
def write_prediction_to_excel(result, file_path, sheet_name):wb = Workbook()sheet = wb.activesheet.title = sheet_name
​sheet.append(['预测结果'])for item in result:sheet.append([item])
​wb.save(file_path)

3.9 数据依赖问题通过 case_id 获取 case 数据

讲解如何通过 case_id 解决数据依赖问题并获取相应的测试数据,如从 Excel 文件中根据 case_id 查找对应的测试数据。

def get_case_data_by_id(case_id, file_path, sheet_name):data = read_excel_data(file_path, sheet_name)for row in data:if row[0] == case_id:#设case_id在第一列return rowreturn None

3.10 数据依赖问题之根据规则提取响应数据

说明根据特定规则从响应数据中提取所需信息的方法,如使用正则表达式或 JSON 解析来提取数据。

import re
import json
​
def extract_data_from_response(response, rule):if rule.startswith('/'):  # 假设是 JSON 路径data = json.loads(response.text)return jsonpath.jsonpath(data, rule)elif re.match(r'\[.*\]', rule):  # 假设是正则表达式return re.findall(rule, response.text)else:raise ValueError("Invalid rule")

3.11 构建发送邮件服务

介绍如何构建发送测试结果邮件的服务,如使用 smtplib 库发送邮件

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
​
def send_email(subject, body, recipient):sender = 'your_email@example.com'password = 'your_password'
​msg = MIMEText(body)msg['Subject'] = subjectmsg['From'] = sendermsg['To'] = recipient
​server = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587)server.starttls()server.login(sender, password)server.sendmail(sender, recipient, msg.as_string())server.quit()

3.12 结果统计并发送报告

结果统计及自动整理发送报告代码

import pandas as pd
​
def generate_report(results_file_path):data = pd.read_excel(results_file_path)passed_cases = data[data['Status'] == 'Passed'].count()['Test Case ID']failed_cases = data[data['Status'] == 'Failed'].count()['Test Case ID']
​report_body = f"测试结果统计:\n通过的测试用例数:{passed_cases}\n失败的测试用例数:{failed_cases}"
​send_email('测试报告', report_body, 'recipient@example.com')

先整理一下,fiddler抓包工具与requests库构建自动化报告笔记,后续继续整理更新fiddler具体操作JMeterpostman , Appium 以及unittest框架的各自笔记

整理不易,诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持,这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议,敬请留言指正批评,让我们携手共同学习,共同进取,吾辈自当相互勉励!

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上图 &#xff08;真的不是Windows破解版&#xff09; 开源地址&#xff1a;仿Windows...

Linux——初识操作系统(Operator System)

前言&#xff1a;大佬写博客给别人看&#xff0c;菜鸟写博客给自己看&#xff0c;我是菜鸟。 一、冯偌伊曼体系 图一&#xff1a; 在初识操作系统之前&#xff0c;我们需要对计算机的硬件组成做一定的了解。本篇优先对数据信号做初步分析&#xff0c;暂时不考虑控制信号(操作系…...

RuoYi(若依)框架的介绍与基本使用(超详细分析)

**RuoYi&#xff08;若依&#xff09;**是一个基于Spring Boot和Spring Cloud的企业级快速开发平台。它集成了多种常用的技术栈和中间件&#xff0c;旨在帮助企业快速构建稳定、高效的应用系统。以下是关于RuoYi框架的详细介绍和基本使用教程&#xff0c;涵盖了从环境搭建到核心…...

js:基础

js是什么 JavaScript是一种运行在客户端的编程语言&#xff0c;实现人机交互的效果 js只要有个浏览器就能跑 js可以做网页特效、表单验证、数据交互、服务端编程 服务端编程是前端人拿他们特有的后端语言node.js来干后端干的事情 js怎么组成 JavaScriptECMAScript(语言基…...

easyui combobox 只能选择第一个问题解决

easyui combobox 只能选择第一个问题解决 问题现象 在拆分开票的时候&#xff0c;弹出框上面有一个下拉框用于选择需要新增的明细行&#xff0c;但是每次只能选择到第一个 选择第二条数据的时候默认选择到第一个了 代码如下 /*新增发票编辑窗口*/function addTicketDialog…...

【RISC-V CPU 专栏 -- 香山处理器介绍】

文章目录 RISC-V 香山处理器介绍雁栖湖处理器南湖处理器RISC-V 香山处理器介绍 相信很多小伙伴对于“香山”都不陌生,它是一款开源RISC-V处理器核,香山的每一代架构,都是采用了湖的名字,第一代架构被命名为雁栖湖,第二代架构则叫做 “南湖”。 “雁栖湖”这款处理器的 R…...

深入理解下oracle 11g block组成

深层次说&#xff0c;oracle数据库的最少组成单位应该是块&#xff0c;一般默认情况下&#xff0c;oracle数据库的块大小是8kb&#xff0c;其中存储着我们平常所需的数据。我们在使用过程中&#xff0c;难免会疑问道&#xff1a;“oracle数据块中到底是怎样组成的&#xff0c;平…...

“华为杯”研究生数学建模比赛历年赛题汇总(2004-2024)

文章目录 赛题链接历年赛题2004年赛题2005年赛题2006年赛题2007年赛题2008年赛题2009年赛题2010年赛题2011年赛题2012年赛题2013年赛题2014年赛题2015年赛题2016年赛题2017年赛题2018年赛题2019年赛题2020年赛题2020年赛题2021年赛题2022年赛题2023年赛题2024年赛题 赛题链接 部…...

LLM PPT Translator

LLM PPT Translator 引言Github 地址UI PreviewTranslated Result Samples 引言 周末开发了1个PowerPoint文档翻译工具&#xff0c;上传PowerPoint文档&#xff0c;指定想翻译的目标语言&#xff0c;通过LLM的能力将文档翻译成目标语言的文档。 Github 地址 https://github.…...