接口自动化测试实践

众所周知，接口自动化测试有着如下特点：

• 低投入，高产出。
  
• 比力容易实现自动化。
  
• 和UI自动化测试相比更加稳定。
  

如何做好一个接口自动化测试项目呢？
我以为，一个“好的”自动化测试项目，需要从“时间”、“人力”、“收益”这三个方面出发，做好“取舍”。
不能由于被测体系发生一些变更，就导致花费了几个小时的自动化脚本无法实行。同时，我们需要看到“收益”，不能为了总想看到100%的乐成，而少做或者不做校验，但是校验多了维护成本肯定会增多，可能每天都需要进行大量的维护。
所以做好这三个方面的平衡并不容易，常常能看到做自动化的同砚，做到最后就本末倒置了。
进步ROI

 
想要进步ROI（Return On Investment，投资回报率），我们必须从两方面入手：

• 淘汰投入成本。
  
• 增加使用率。
  

针对“淘汰投入成本”


我们需要做到：

• 淘汰工具开辟的成本。尽可能的淘汰开辟工具的时间、工具维护的时间，尽可能使用公司已有的，或是业界成熟的工具或组件。
  
• 淘汰用例录入成本。简化测试用例录入的成本，尽可能多的提示，如果可以，开辟一些批量天生测试用例的工具。
  
• 淘汰用例维护成本。淘汰用例维护成本，尽量只用在页面上做简朴的输入即可完成维护动作，而不是进行大量的代码操纵。
  
• 淘汰用例优化成本。当团队做用例优化时，可以通过一些统计数据，进行有针对性、有目的性的用例优化。
  

针对“增加使用率”

我们需要做到：

• 手工也能用。不但是进行接口自动化测试，也可以完全用在手工测试上。
  
• 人人能用。每一个需要使用测试的人，包罗一些非技术职员都可以使用。
  
• 当工具用。将一些接口用例当成工具使用，好比“天生订单”工具，“查找表单数据”工具。
  
• 每天测试。进行逐日构建测试。
  
• 开辟的在构建之后也能触发测试。开辟将被测体系构建后，能自动触发接口自动化测试脚本，进行测试。
  

所以，我开辟了Lego接口测试平台，来实践本身对自动化测试的一些想法。先简朴欣赏一下网站，了解一下大概是个什么样的工具。

首页：

用例维护页面：

自动化用例列表：

在线实行结果：

用例数目统计：

Lego的构成

Lego接口测试办理方案是由两部分构成的，一个就是刚刚看到的“网站”，另一个部分就是“脚本”。
下面就开始进行“脚本设计”部分的先容。
脚本设计
Lego的做法

Lego接口自动化测试脚本部分，使用很常见的Jenkins+TestNG的结构。

相信看到如许的模型并不陌生，由于许多的测试都是如许的构成方式。
将自动化测试用例存储至MySQL数据库中，做成比力常见的“数据驱动”做法。
许多团队也是使用如许的结构来进行接口自动化，沿用的话，那在以后的“推广”中，学习和迁移成本低都会比力低。
测试脚本

起首来简朴看一下目前的脚本代码：

2. public class TestPigeon {
4. String sql; int team_id = -1; @Parameters({"sql", "team_id"}) @BeforeClass() public void beforeClass(String sql, int team_id) { this.sql = sql; this.team_id = team_id;
6. ResultRecorder.cleanInfo();
8. } /**
10. * XML中的SQL决定了执行什么用例, 执行多少条用例, SQL的搜索结果为需要测试的测试用例
12. */
14. @DataProvider(name = "testData") private Iterator<Object[]> getData() throws SQLException, ClassNotFoundException { return new DataProvider_forDB(TestConfig.DB_IP, TestConfig.DB_PORT,
16. TestConfig.DB_BASE_NAME,TestConfig.DB_USERNAME, TestConfig.DB_PASSWORD, sql);
18. } @Test(dataProvider = "testData") public void test(Map<String, String> data) { new ExecPigeonTest().execTestCase(data, false);
20. } @AfterMethod
22. public void afterMethod(ITestResult result, Object[] objs) {...} @AfterClass
24. public void consoleLog() {...}
26. }

复制代码

有一种做法我不停不提倡，就是把测试用例直接写在Java文件中。如许做会带来许多题目：

• 修改测试用例需要改动大量的代码；
  
• 代码也不便于交接给其他同砚，由于每个人都有本身的编码风格和用例设计风格，如许交接，最后都会变成由下一个同砚全部推翻重写一遍；
  
• 如果测试平台更换，无法做用例数据的迁移，只能手动的一条条重新输入。
  

所以“测试数据”与“脚本”分离是非常有须要的。
网上许多的范例是使用的Excel进行的数据驱动，我这里为什么改用MySQL而不使用Excel了呢？
在公司，我们的脚本和代码都是提交至公司的Git代码堆栈，如果使用Excel的话，每次进行自动化测试用例的维护，都需要将修改好的代码和Excel文件推送到代码平台上，需要进行一些列的Add、Commit、Push等操纵，很显然不方便日常常常修改测试用例的情况。
使用MySQL就没有如许的烦恼了，由于数据与脚本的分离，只需对数据进行修改即可，脚本每次会在数据库中读取最新的用例数据进行测试。同时，还可以防止一些操纵代码时的误操纵。
这里再附上一段我本身写的DataProvider_forDB方法，方便其他同砚使用在本身的脚本上：

1. [/code] [code]
2. import java.sql.*;
4. import java.util.HashMap;
6. import java.util.Iterator;
8. import java.util.Map;
11. /**
13. * 数据源 数据库
15. *
17. * @author yongda.chen
19. */
21. public class DataProvider_forDB implements Iterator<Object[]> {
24. ResultSet rs;
26. ResultSetMetaData rd;
29. public DataProvider_forDB(String ip, String port, String baseName,
31. String userName, String password, String sql) throws ClassNotFoundException, SQLException {
34. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
36. String url = String.format("jdbc:mysql://%s:%s/%s", ip, port, baseName);
38. Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName, password);
40. Statement createStatement = conn.createStatement();
43. rs = createStatement.executeQuery(sql);
45. rd = rs.getMetaData();
47. }
50. @Override
52. public boolean hasNext() {
54. boolean flag = false;
56. try {
58. flag = rs.next();
60. } catch (SQLException e) {
62. e.printStackTrace();
64. }
66. return flag;
68. }
71. @Override
73. public Object[] next() {
75. Map<String, String> data = new HashMap<String, String>();
77. try {
79. for (int i = 1; i <= rd.getColumnCount(); i++) {
81. data.put(rd.getColumnName(i), rs.getString(i));
83. }
85. } catch (SQLException e) {
87. e.printStackTrace();
89. }
91. Object r[] = new Object[1];
93. r[0] = data;
95. return r;
97. }
100. @Override
102. public void remove() {
104. try {
106. rs.close();
108. } catch (SQLException e) {
110. e.printStackTrace();
112. }
114. }
116. }

复制代码

设置文件

上面图中提到了“设置文件”，下面就来简朴看一下这个XML设置文件的脚本：

1. [/code] [code]
2. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE suite SYSTEM "http://testng.org/testng-1.0.dtd"><suite name="Pigeon Api测试" parallel="false">
5. <test name="xxx-xxx-service">
7. <parameter name="sql"
9. value="SELECT * FROM API_PigeonCases
11. WHERE team_id=2
13. AND isRun=1
15. AND service='xxx-xxx-service'
17. AND env='beta';"/>
19. <classes>
21. <class name="com.dp.lego.test.TestPigeon"/>
23. </classes>
25. </test>
28. <listeners>
30. <listener class-name="org.uncommons.reportng.HTMLReporter"/>
32. <listener class-name="org.uncommons.reportng.JUnitXMLReporter"/>
34. </listeners></suite>

复制代码

对照上图来解释一下设置文件：

• SQL的话，这里的SQL主要决定了选取哪些测试用例进行测试。
  
• 一个
  标签，就代表一组测试，可以写多个标签。
  
• “listener”是为了最后可以或许天生一个ReportNG的陈诉。
  
• Jenkins来实现逐日构建，可以使用Maven插件，通过命令来选择需要实行的XML设置。
  

如许做有什么好处呢？


使用SQL最大的好处就是机动

如上面的这个例子，在数据库中会查询出下面这56条测试用例，那么这个标签就会对这56条用例进行逐一测试。
多标签时，可以分组展示

使用多个标签来区分用例，最大的好处就是也能在最后的陈诉上，达到一个分组展示的效果。

陈诉更雅观丰富

由于使用了ReportNG进行陈诉的打印，所以陈诉的展示要比TestNG自带的陈诉要更加雅观、并且能自定义展示样式，点开能看到具体的实行过程。

如果有实行失败的用例，通常报错的用例会在最上方优先展示。

支持多团队

 

当两个团队开始使用时，为了方便维护，将底子部分抽出，各个团队的脚本都依赖这个Base包，并且将Base包版本置为“SNAPSHOT版本”。使用“SNAPSHOT版本”的好处是，之后我对Lego更新，各个业务组并不需要对脚本做任何改动就能及时更新。
当更多的团队开始使用后，比力直观的看的话是这个样子的：

每个团队的脚本都依赖于我的这个Base包，所以最后，各个业务团队的脚本就变成了下面的这个样子：

• 可以看到，使用了Lego之后：
  
• 没有了Java文件，只有XML文件
  
• xml中只需要设置SQL。
  
• 实行和调试也很方便。
  
• 可以右键直接实行想要实行的测试设置。
  
• 可以使用maven命令实行测试：
  
• mvn clean test -U -Dxml=xmlFileName 。
  
• 通过参数来选择需要实行的xml文件。
  
• 也可以使用Jenkins来实现定时构建测试。
  

由于，所有测试用例都在数据库所以这段脚本基本不需要改动了，淘汰了大量的脚本代码量。
有些同砚要问，有时候编写一条接口测试用例不但是哀求一下接口就行，可能还需要写一些数据库操纵啊，一些参数可能还得本身写一些方法才华获取到啊之类的，那不code怎么处理呢？
下面就进入“用例设计”，我将先容我如何通过统一的用例模板来办理这些题目。
用例设计
一些思考

 
我在做接口自动化设计的时候，会思考通用、校验、坚固、易用这几点。

通用

• 简朴、方便
  
• 用例数据与脚天职离，简朴、方便。
  
• 免去上传脚本的动作，能避免许多不须要的错误和维护时间。
  
• 便于维护。
  
• 模板化
  
• 抽象出通用的模板，可快速拓展。
  
• 数据结构同等，便于批量操纵。
  
• 专人维护、淘汰多团队间的重复开辟工作。
  
• 由于使用了统一的模板，那各组之间便可交流、学习、做有效的对比分析。
  
• 如果以后这个平台不再使用，或者有更好的平台，可快速迁移。
  
• 可统计、可拓展
  
• 可统计、可开辟工具；如：用例数统计，某服务下有多少条用例等。
  
• 可开辟用例维护工具。
  
• 可开辟批量天生工具。
  

校验

 
在写自动化脚本的时候，都会想“过细”，然后“写许多”的查抄点；但当“校验点”多的时候，又会由于许多原因造成实行失败。所以我们的设计，需要在包管充足的查抄点的情况下，还要尽可能淘汰误报。

• 充足的查抄点
  
  
  
  • 可以查抄出被测服务更多的缺陷。
    
  
  
• 尽量少的误报
  
  
  
  • 可以淘汰许多的人工查抄和维护的时间人力成本。
    
  
  
• 还要
  
  
  
  • 简朴、易读。
    
  • 最好使用一些公式就能实现本身想要的验证。
    
  • 通用、机动、多样。
    
  • 甚至可以用在其他项目的查抄上，淘汰学习成本。
    
  
  

坚固

 
实行测试的过程中，不免会报失败，实行失败可能的原因有许多，简朴分为4类：

• 被测体系出错，这部分实在是我们希望看到的，由于这说明我们的自动化测试真正地发现了一个Bug，用例发挥了它的价值，所以，这是我们希望看到的。
  
• 测试工具出错，这部分实在是我们不希望看到的，由于很大可能我们本日的自动化相当于白跑了。
  
• 测试数据错误，这是我们要避免的，既然数据容易失效，那我在设计测试平台的时候，就需要考虑如果将所有的数据跑“活”，而不是只写“死”。
  
• 不可抗力，这部分是我们也很无奈的，但是如许的情况很少发生。
  

那针对上面的情况：

• 参数数据失效
  
• 支持及时去数据库查询。
  
• 支持批量查。
  
• IP出场发生变更
  
• 自动更新IP。
  
• 机动、可复用
  
• 支持批量维护。
  
• 接口测试实行前天生一些数据。
  
• 接口实行完成后烧毁一些数据。
  
• 支持参数使用另一条测试用例的返回结果。
  
• 支持一些哀求参数及时天生，如token等数据，从而淘汰数据失效的题目。
  

通过这些手段，进步测试用例的坚固性，让每一条自动化测试用例都能很好的完成测试任务，真正发挥出一条测试用例的价值。

易用

• 简朴
  
  
  
  • 功能强盛，但要人人会用。
    
  • 非技术职员也要会用。
    
  
  
• 淘汰代码操纵
  
  
  
  • 让自动化开辟职员留意力能更多的放在用例本身，而不是浪费在可有可无的开辟工作上面。
    
  
  
• 还要
  
  
  
  • 设置能复用。
    
  • 通用、易学。
    
  • 一些数据能自动天生。
    
  
  

Lego接口自动化测试用例

说了这么多，那我们来看看Lego接口测试用例的样子。
一条Lego自动用例实行顺序大概是如下图如许：

简朴区分一下各个部分，可以看到：

那上面图中提到了两个名词：

• “参数化”
  
• “前后置动作”
  

下面会先对这两个名词做一个简朴的先容。

参数化

 
好比一个哀求需要用到的参数。

2. {
4. "sync": false,
6. "cityId": 1,
8. "source": 0,
10. "userId": 1234,
12. "productId": 00004321}

复制代码

 这个例子中有个参数"productId": 00004321，而由于测试的情况中，表单00004321很可能一些状态已经发生了改变，甚至表单已经删除，导致接口哀求的失败，那么这时候，就很恰当对"productId": 00004321进行参数化，好比写成如许：

2. {
4. "sync": false,
6. "cityId": 1,
8. "source": 0,
10. "userId": 1234,
12. "productId": ${myProductId}
14. }

复制代码

所以对“参数化”简朴的理解就是：

   通过一些操纵，将一个“值”更换掉测试用例里的一个“替代字符”
  
${myProductId} 的值可以通过设置获取到：

• Key-Value
  
  
  
  • 设置 Value=00004321。
    
  
  
• SQL获取
  
  
  
  • 实行一个select语句来及时查询得到可用ID。
    
  
  
• 已有测试用例
  
  
  
  • 某个接口接口测试用例的返回结果。
    
  
  

“参数化”实例


下面我们来看一个“参数化”的实例：

（1）起首我们在参数化维护页面中新建一个参数化，shopdealid。

通过设置我们可以看到这个参数的值，是实行了一条SQL后，取用实行结果中DealID字段的值。

（2）在用例中，将需要这个表单号的地方用${shopdealid}替代。

那在编写测试用例的时候，各人可以看一下这个放大的图片，在这里的ProductID的值并不是硬代码一个固定的表单号，而是选择了刚才设置的参数化数据。

（3） 实行结果中，${shopdealid} 变为及时查询数据库的来的一个真实的表单号。

从结果中可以看到，我们的这个参数被更换成了一个有效的值，而这个值就是我们刚刚设置的那个SQL及时查询而来的。

“参数化”的场景


多个测试用例使用同一个参数进行测试
如50条测试用例都使用同一个id作为参数进行测试，这时候我们需要变更这个ID。

无参数化时：

• 需要修改50次，即每条测试用例中的id都得进行修改。
  
• 可能会有遗漏。
  

有参数化时：

• id部分用 ${myID} 替代。
  
• 需要修改的话，在“参数化维护”页面中维护 ${myID}这条数据就可以。修改一次，所有使用${myID}的用例都设置完成。
  

测试数据逾期导致测试用例实行失败

如一条用例参数需要传入token，但是Token会由于时间题目而导致逾期，这时候用例就失败了。

无参数化时：

• 常常修改Token，或是写一段id转Token的代码。
  
• 方法可能会重复编写。
  
• 多个团队之间可能实现方式也差别。
  

有参数化时：

• 使用参数化工具，Lego统一管理。
  
• 维护一个参数化 如：${测试用Token} = id:123。
  

数据库获取有效测试数据
参数中需要传入DealId作为参数，写死参数的话，如果这个DealId被修改引起失效，那这条测试用例就会实行失败。

不使用Lego时：

• 测试情况中，一个订单时常会由于测试需要被修改数据，导致单号失效，最后导致自动化失败。
  
• 编写相关代码来做好数据准备工作。
  
• 在代码中编写读取数据库的方法获取某些内容。
  

在Lego上的方案：

• 使用参数化，及时获取sql结果，查询出一条符合条件的dealId来实现。
  
• 使用参数化，调用写好的“天生订单”接口用例实现，拿单号来实现。
  
• 前后置动作，插入一条满足条件的数据。
  

前后置动作

 
“前后置动作”的概念就比力好理解了：
   在接口哀求之前（或之后），实行一些操纵
  目前前后置动作支持6种范例：

• 数据库SQL实行
  
  
  
  • 有时候在实行接口哀求前，为了包管数据可用，可能需要在数据库中插入或删除一条信息，这时候就可以使用前后置动作里的“实行SQL语句”范例，来编写在接口哀求前（后）的 Insert 和 Delete 语句。
    
  
  
• 已有测试用例实行
  
• 好比当前测试用例的哀求参数，需要使用另一条测试用例的返回结果，这时候就可以使用“实行测试用例”范例，写上Lego上某条测试用例的ID编号，就可以在当前用例接口哀求前（后）实行这条测试用例。
  
• 前后置动作中测试用例的返回结果可以用于当前用例的参数，对测试用例返回结果内容的获取上，也支持JsonPath和正则表达式两种方式。
  

• 
  
• MQ消息发送
  
  
  
  • 在接口哀求前（后）发送MQ消息。
    
  
  
• HTTP哀求
  
• 等候时间
  
• 自定义的Java方法
  
  
  
  • 如果上面的方法还满足不了需求，还可以根据本身的需要，编写本身的Java方法。
    
  • 可以在Lego-Kit项目中，编写本身需要的Java方法，选择“实行Java方法”，通过反射实现自定义Java方法的实行。
    
  
  

这里的SQL同时支持Select操纵，这里实在也是做了一些小的设计，会将查询出来的全部的结果，放入到这个全局Map中。

好比查询一条SQL得到下表中的结果：

那我们可以使用下面左边的表达式，得到对应的结果：

• ${pre.name} ---- 得到 “张三”å
  
• ${pre.age} ---- 得到 18
  
• ${pre.number} ---- 得到 1122
  

也可以用：

• ${pre.name[0]} ---- 得到 “张三”
  
• ${pre.age[0]} ---- 得到 18
  
• ${pre.number[0]} ---- 得到 1122
  
• ${pre.name[1]} ---- 得到 “李四”
  
• ${pre.age[1]} ---- 得到 30
  
• ${pre.number[1]} ---- 得到 3344
  

如许的设计，更加资助在用例设计时，提供数据准备的操纵。

“前后置动作”实例


（1）起首我们在前后置维护页面中新建一个动作，获取库存上限未卖光团单 。

这个设置也是可以支持在线调试的，在调试中，可以看到可以使用的参数化：

（2）在测试用例中的前置动作，添加获取库存上限未卖光团单 。

如许就可以在整个测试用例中，使用${pre.ProductID}，来更换掉原有的数据信息。

（3）最后哀求接口，返回了实行乐成 。

Q & A

 
Q：那如果同样是获取三个参数，使用3个“参数化的Select操纵”和使用1个“前置动作的Select操纵”又有什么差别呢？

A： 差别在于实行时间上。
好比，我们查询最新的有效团单的“单号”“下单人”和“手机号”三个字段。

使用3个“参数化的Select操纵”：可能当实行${单号}的时候得到的订单号是“10001”，但是当实行到${下单人}的时候，可能有谁又下了一单，可能取到的下单人变成了“10002”的“李四”而不是“10001”的“张三”了，最后可能“单号”“下单人”和“手机号”三个字段去的数据并非同一行的数据。

而使用“前置动作的Select操纵”：就可以避免上面的题目，由于所有字段的数据是一次性查询出来的，就不会出现错位的情况。
Q : 那“参数化的Select操纵”和“前置动作的Select操纵”如许差别的取值时机又有什么好用之处呢？
A : 由于“前置动作”肯定是接口哀求前实行，“参数化”肯定是用到的时候才实行如许的特性。

所以在查抄点中，如果要验证一个数据库字段在经过接口调用后发生了变更，那使用“前置动作”和“参数化”同时去查询这个字段，然后进行比力，不同等就说明发生了变革。

所以根据使用场景，选择符合的参数化方式，很紧张，选择对了，能大大提升测试用例的测试数据坚固性。
实行各部分

 
回到一开始的流程图，可以按照一类一类来看实行过程。

测试发起

测试发起基本还是使用的Jenkins，稳定、成熟、简朴、公司工具组支持，也支持从Lego的Web页面进行实行操纵。

数据 / 情况准备

 

使用 @DataProvider 的方式，从DB数据库中读取测试用例，逐一实行进行测试。

测试实行

 

在正式实行测试用例之前，会先进行一波参数更换的动作，在调用接口之后，还会实行一次参数更换动作。

参数更换后会进行前置动作的实行，然后在调用接口之后还会实行测试后动作，最后实行后置动作。

接口哀求这部分就没什么好说的了，就是通过接口哀求的参数，哀求对应的接口，拿到返回结果。
这里的话是为了方便通用，所以要求返回的结果都是使用的String范例。如许做最大的好处就是。好比说我现在有一种新的接口范例需要接入。那只需要写一个方法可以或许哀求到这个接口，并且拿到String范例的返回结果，就可以很快将新的接口范例接入Lego测试平台进行接口测试。
查抄点校验
 

查抄点部分是一条自动化测试用例的精髓，一条自动化测试用例是否能真正的发挥它的测试功能，就是看QA对这条测试用例的查抄点编写是否做了良好设计。在Lego平台上，目前我拥有的查抄点有6种差别的范例。

• 非常查抄点
  
• 当返回结果为非常时，则会报错。
  
• 但是有时候为了做非常测试，可以将这个查抄点关掉。
  
• 不为空查抄点
  
• 顾名思义，当出现""、"[]"、"{}"、null 如许的的结果，都会报错。也可以根据本身用例的实际情况关闭。
  
• 包罗查抄点
  
• 不包罗查抄点
  
• “包罗”和“不包罗”查抄点是将接口的返回结果作为一个String范例来看，查抄所有返回内容中是否“包罗”或“不包罗”指定的内容。
  
• 数据库参数查抄点
  
• 顾名思义，不做过多的解释了。
  
• JsonPath查抄点
  
• 这是我在Lego上设计的最具有特色的一种查抄点范例。
  

JsonPath的基本写法是：{JsonPath语法}==value

• JsonPath的语法和XPath的语法差不多，都是根据路径的方法找值。这里也是主要是针对返回结果为JSON数据的结果，进行查抄。
  
• 具体的JsonPath语法可以参考：GitHub - json-path/JsonPath: Java JsonPath implementation 。
  
• 说完了"JsonPath的语法"，现在说一下"JsonPath查抄点的语法"。"JsonPath查抄点的语法"是我本身想的，主要针对以下几种数据范例进行校验：
  

(1) 字符串范例结果检验

• 即是：==
  
• 不即是：!==
  
• 包罗：=
  
• 不包罗：!=
  

比方：

• {$.[1].name}==aa：查抄返回的JSON中第2个JSON的name字段是否即是aa。
  
• {$..type}=='14'：查抄返回的JSON中每一个JSON的name字段是否即是aa。
  
• {$.[1].type}==14 && {$.[1].orderId}==106712：一条用例中多个查抄用&&连接。
  
• {$..orderId}!==12：查抄返回的JSON中每个JSON的orderId字段是否不即是12。
  
• {$..type}=1：查抄返回的JSON中每个JSON的type字段是否包罗1。
  
• {$.[1].type}!=chenyongda：查抄返回的JSON中第2个JSON的type字段是否不包罗chenyongda。
  

(2) 数值校验

• 即是：=
  
• 大于：>
  
• 大于即是：>=
  
• 小于：<
  
• 小于即是：<=
  

比方：

• {$.[0].value}<5：查抄返回的JSON中第1个JSON的value字段的列表是否小于3。
  
• {$.[1].value}>4：查抄返回的JSON中第2个JSON的value字段的列表是否大于4。
  

(3) List结果检验

• list长度：.length
  
• list包罗：.contains(param)
  
• list成员：.get(index)
  

比方：

• {$..value}.length=3：查抄返回的JSON中每个JSON的value字段的列表是否即是3。
  
• {$.[0].value}.length<5：查抄返回的JSON中第1个JSON的value字段的列表是否小于3。
  
• {$.[1].value}.length>4：查抄返回的JSON中第2个JSON的value字段的列表是否大于4。
  
• {$..value}.contains('222')：查抄返回的JSON中每个JSON的value字段的列表是否包罗222字符串。
  
• {$.[0].value}.contains(1426867200000)：查抄返回的JSON中第1个JSON的value字段的列表是否包罗1426867200000。
  
• {$.[0].value}.get(0)=='222'：查抄返回的JSON中第1个JSON的value字段的列表中第1个内容是否即是222。
  
• {$..value}.get(2)='22'：查抄返回的JSON中每个JSON的value字段的列表中第3个内容是否包罗22。
  

(4) 时间范例处理
时间戳转日期时间字符串：.todate
比方：

• {$..beginDate}.todate==2015-12-31 23:59:59：查抄返回的JSON中beginDate这个时间戳转换成日期后是否即是2015-12-31 23:59:59。
  

当JsonPath返回的结果是列表的形式时

 

除此之外，另有非常多的花样玩法
JsonPath中的查抄支持“参数化”和“前后置动作”，所以会看到许多如：
{$.param}='${param}' && {$.param}==${pre.param}
如许的查抄点：
“参数化”和“前后置动作”也支持递归设置，这些都是为了可以或许让接口自动化测试用例写的更加机动好用。
测试结果

使用ReportNG可以打印出很漂亮的陈诉。
陈诉会自定义一些高亮等展示方式，只需要在ReportNG使用前加上下面的语句，就可以支持“输出逃逸”，可使用HTML标签自定义输出样式。

1. System.setProperty("org.uncommons.reportng.escape-output", "false");

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后期优化

当使用Jenkins实行后，通过Jenkins API 、和Base包中的一些方法，定时获取测试结果，落数据库，提供天生统计图表用。

网站功能

站点开辟

既然打算做工具平台了，就得设计方方面面，可惜人手和时间上的不敷，只能我一人利用放工时间进行开辟。也算是担任了Lego平台的产物、后端开辟、前端开辟、运维和测试等各种角色。
Jenkins+TestNG+ReportNG+我本身开辟的基本接口自动化测试Base jar包，基本上没什么太大难度。但是站点这块，在来美团点评之前，还真没开辟过如许的工具平台，这个算是我的第一个带Web界面的工具。边Google边做，没想到不久还真的架起来了一个简易版本。
使用 Servlet + JSP 进行开辟，前端框架使用Bootstrap，前端数据使用JSTL，数据库使用MySQL，服务器使用的公司的一台Beta情况Docker假造机，域名是申请的公司内网域名，并开通北京上海两侧内网访问权限。
功能上基本都是要满足的，界面上，虽然做不到惊艳吧，但是绝对不能丑，功能满足，但是长得一副80年代的界面，我本身都会嫌弃去使用它，所以界面上我还是花了一些时间去调整和设计。纯熟以后就快多了。
团体构成

 

目前Lego由五个差别的项目构成，分别是“测试脚本”、“Lego-web页面项目”、“用于实行接口测试的base包”、“小工具集合Lego-kit”和“lego-job”，通过上图可以看出各项目间的依赖关系。
细化各个项目的功能，就是下图：

简朴来说，网站部分和脚本是分离的，中间的纽带是数据库。所以，没有网站，脚本实行一点题目也没有；同样的，网站的操纵，和脚本也没有关系。

日常维护

Step 1

 

每天上班来会收到如许的测试邮件，通过邮件能知道昨晚实行的情况。如果有报错，可以点击“具体陈诉链接”，跳转到在线陈诉。

Step 2

在现陈诉可以直接看到实行报错的信息，然后点击“LEGO维护传送门”，可以跳转到Lego站点上，进行用例维护。
Step 3

跳转到站点上以后，可以直接展示出该条测试用例的所有信息。定位，维护、保存，维护用例，可以点击“实行”查看维护后的实行结果，维护好后“保存”即可。
仅仅3步，1~2分钟即可完成对一条实行失败的用例进行定位、调试和维护动作。
用例编辑

 

通过页面，我们就可以对一条测试用例进行：

• 新建
  
• 复制
  
• 编辑
  
• 删除
  
• 是否放入逐日构建中进行测试
  

在线调试

lego-web项目同样的使用base进行的用例实行，所以实行结果和打印都与脚本实行的同等的。

用例天生工具

 
为了更方便的写用例，针对部分接口开辟了一键批量天生用例的小工具。

实行结果分析

 
通过Jenkins接口、Base包中底子Test方法，将结果网络到数据库，便于各组对测试结果进行分析。

这是每天实行后乐成率走势图：

也可以按月进行统计，天生统计的图表，资助各个团队进行月报数据网络和统计。

失败原因追踪

 
有了能直观看到测试结果的图表，就会想要跟踪失败原因。

所以在乐成率数据的右边，会有如许的跟踪失败原因的入口，也可以很直观地看到哪一些失败的原因还没有被跟踪。点开后可以对失败原因进行记录。

最后会有天生图表，可以很清楚地看到失败原因以及失败范例的占比。

代码覆盖率分析

 
结合Jacoco，我们可以对接口自动化的代码覆盖率进行分析。

在多台Slave机器上设置Jacoco还是比力复杂的，所以可以开辟覆盖率设置辅助工具来资助测试同砚，进步服从。

用例优化方向

 
除了上面的图表，还会给用例优化提供方向。

通过用例数目统计的图表，我们可以知道哪些服务用例还比力少，哪些情况的用例还比力少，可以比力有针对性的进行测试用例的补充。

通不对败原因的图表，我们可以改善本身用例中的“参数化”和“前后置动作”的使用，增加测试用例的坚固性。

通过线上接口调用量排序的图表。我们可以有效的知道优先维护哪些服务的测试用例，通过表格中，我们可以看到，哪些服务已经覆盖了测试用例，哪些没有被覆盖， 给各组的QA制定用例开辟计划，提供参考。

同时在维护接口自动化测试的时候，都会看到用例评分的情况，来协助QA进步用例编写的质量。

网络反馈/学习

别的，还做了“需求白板”，用来网络使用者的需求和Bug。除此之外，Lego平台已经不但是一个接口测试的平台，还可以让想学习开辟的QA领任务，学习一些开辟技巧，进步本身的代码能力。


总结

• 为了淘汰开辟成本，使用比力常见的Jenkins+TestNG的脚本形式。
  
• 为了简化code操纵，使用DB进行测试用例存储，并抽象出用例摸版。
  
• 为了减低新建用例成本，开辟“用例维护页面”和“一键天生”等工具。
  
• 为了减低维护成本，加跳转链接，维护一条用例成本在几分钟内。
  
• 为了增加用例坚固性，设计了“参数化”、“前后置动作”等机动的参数更换。
  
• 为了易用和兼容，统一“返回结果”范例，统一“查抄点”的使用。
  
• 为了接口自动化用例设计提供方向，结合Jacoco做代码覆盖率统计，并开辟相关设置工具
  
• 为了便于分析数据，从DOM、CAT、Jenkins上爬各种数据，在页面上用图表展示。
  
• 为了优化用例，提供“用例打分”、“线上调用量排行”等数据进行辅助。
  

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：

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