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前言

在软件开发中，自动化测试是提升代码质量和开发效率的关键。Python凭借其简洁语法和强大库（如unittest、pytest、requests），成为自动化测试的热门选择。本文将从单元测试入手，逐步扩展到API自动化验证，带你打造一个高效的测试流程。无论你是测试新手还是资深开发者，这篇教程都能帮你快速上手。欢迎在评论区分享你的自动化测试经验！

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一、自动化测试基础

1.1 为什么选择Python？

• 生态丰富：支持unittest（内置）、pytest（功能强大）、requests（API测试）。
• 易上手：语法简单，适合快速编写测试用例。
• 跨平台：适用于Web、后端、AI等多种场景。

1.2 工具准备

安装所需库：

pip install pytest requests

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二、单元测试实战

2.1 编写简单函数

假设我们要测试一个计算器函数：

# calculator.py
def add(a, b):return a + bdef divide(a, b):if b == 0:raise ValueError("除数不能为0")return a / b

2.2 使用unittest测试

创建测试文件：

# test_calculator.py
import unittest
from calculator import add, divideclass TestCalculator(unittest.TestCase):def test_add(self):self.assertEqual(add(2, 3), 5)self.assertEqual(add(-1, 1), 0)def test_divide(self):self.assertEqual(divide(6, 2), 3.0)with self.assertRaises(ValueError):divide(5, 0)if __name__ == "__main__":unittest.main()

运行测试：

python test_calculator.py

2.3 升级到pytest

pytest更灵活，支持断言和 fixture：

# test_calculator_pytest.py
from calculator import add, dividedef test_add():assert add(2, 3) == 5assert add(-1, 1) == 0def test_divide():assert divide(6, 2) == 3.0try:divide(5, 0)except ValueError:pass

运行：

pytest test_calculator_pytest.py -v

Tips：pytest自动发现以test_开头的文件和函数，-v显示详细输出。

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三、API自动化测试

3.1 测试目标

以免费API“JSONPlaceholder”为例，测试GET请求：
地址：https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1

3.2 编写API测试

使用requests验证响应状态和数据：

# test_api.py
import requestsdef test_get_post():url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"response = requests.get(url)# 验证状态码assert response.status_code == 200, "状态码应为200"# 验证JSON数据data = response.json()assert data["id"] == 1, "ID应为1"assert "title" in data, "响应应包含title字段"print(f"标题: {data['title']}")if __name__ == "__main__":test_get_post()

运行：

python test_api.py

3.3 用pytest优化

添加参数化和异常处理：

# test_api_pytest.py
import pytest
import requests@pytest.mark.parametrize("post_id, expected_title", [(1, "sunt aut facere repellat provident occaecati excepturi optio reprehenderit"),(2, "qui est esse")
])
def test_get_post_param(post_id, expected_title):url = f"https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/{post_id}"response = requests.get(url)assert response.status_code == 200data = response.json()assert data["title"] == expected_titledef test_invalid_post():url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/999"response = requests.get(url)assert response.status_code == 404, "无效ID应返回404"

运行：

pytest test_api_pytest.py -v

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四、进阶优化

4.1 测试报告生成

使用pytest-html生成HTML报告：

pip install pytest-html
pytest --html=report.html

4.2 集成到CI/CD

将测试脚本加入GitHub Actions：

# .github/workflows/test.yml
name: Run Tests
on: [push]
jobs:test:runs-on: ubuntu-lateststeps:- uses: actions/checkout@v3- name: Set up Pythonuses: actions/setup-python@v4with:python-version: '3.9'- name: Install dependenciesrun: pip install pytest requests- name: Run testsrun: pytest -v

4.3 性能测试初探

用time模块记录API响应时间：

import timedef test_api_performance():url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"start = time.time()response = requests.get(url)duration = time.time() - startassert duration < 1.0, f"响应时间 {duration}s 超过1秒"

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五、注意事项

• 测试覆盖率：安装pytest-cov检查覆盖率（pip install pytest-cov）。
• 异常处理：API测试中添加超时参数（如requests.get(url, timeout=5)）。
• 合规性：避免频繁请求公共API，遵守使用规则。

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六、总结

通过本文，你学会了用Python从单元测试到API验证的全流程。unittest适合基础测试，pytest提供灵活扩展，而requests让API测试更简单。下一步，你可以尝试将这些脚本集成到项目中，或探索性能测试工具如Locust。

互动环节：

• 你在自动化测试中用过哪些框架？有什么优化建议吗？
• 遇到过哪些测试难题？欢迎留言交流！