全新的API测试方法
apitist的Python项目详细描述
养蜂人
全新的API测试方法
主要特点：
- 为请求库添加挂钩
- 默认挂钩：
- 测井
- 结构化/非结构化数据
安装
在命令行中运行以下命令：
pip install apitist
如果要使用预定义的随机类型，请安装其他要求：
^{pr2}$默认挂钩
- RequestDebugLoggingHook-使用DEBUG级别记录请求内容
- RequestInfoLoggingHook-用级别信息记录请求内容
- prerequestdebugginghook-用级别DEBUG记录准备好的请求内容（例如，您将在URL中看到查询参数）
- prerequestinfologginghook-用级别信息记录准备好的请求内容
- ResponseDebugLoggingHook-使用调试级别记录响应内容
- ResponseInfoLoggingHook-用级别信息记录响应内容
- RequestAttrsConverterHook-将
data字段中的attrs类转换为json - RequestDataclassConverterHook-将
data字段中的dataclass类转换为json - ResponseAttrsConverterHook-将
structure(type)函数添加到requests.Response类中，它将构造 根据给它的属性类响应 - ResponseDataclassConverterHook-将
structure(type)函数添加到requests.Response类中，它将构造 根据给它的dataclass类的响应
示例用法
fromapitistimportPrepRequestInfoLoggingHook,ResponseInfoLoggingHookfromapitistimportsessions=session()PrepRequestInfoLoggingHook.formatter="Best formatter {req.method}{req.url}"s.add_prep_request_hook(PrepRequestInfoLoggingHook)s.add_response_hook(ResponseInfoLoggingHook)s.post("https://httpbin.org/post",params={"q":"test"})
自定义挂钩
fromrequestsimportRequest,PreparedRequest,Responsefromapitistimportsession,RequestHook,PreparedRequestHook,ResponseHooks=session()classReqHook(RequestHook):defrun(self,request:Request)->Request:print(request.url)returnrequestclassPrepReqHook(PreparedRequestHook):defrun(self,request:PreparedRequest)->PreparedRequest:print(request.url)returnrequestclassRespHook(ResponseHook):defrun(self,response:Response)->Response:print(response.url)returnresponses.add_request_hook(ReqHook)s.add_prep_request_hook(PrepReqHook)s.add_response_hook(RespHook)s.get("https://ya.ru",params={"q":"test"})
与构造函数一起工作
importattrimporttypingfromapitistimport(converter,RequestConverterHook,ResponseConverterHook,session,)classExampleType:test=None@attr.sclassExampleStructure:test:ExampleType=attr.ib()@attr.sclassTestResponse:args:typing.Dict=attr.ib()data:str=attr.ib()files:typing.Dict=attr.ib()form:typing.Dict=attr.ib()headers:typing.Dict=attr.ib()json:ExampleStructure=attr.ib()origin:str=attr.ib()url:str=attr.ib()s=session()s.add_hook(RequestConverterHook)s.add_hook(ResponseConverterHook)defstructure_example_type(data,type_):example=ExampleType()example.test=datareturnexampledefunstructure_example_type(data):returndata.testconverter.register_hooks(ExampleType,structure_example_type,unstructure_example_type)t=ExampleType()t.test="test"struc=ExampleStructure(t)res=s.post("https://httpbin.org/post",data=struc).structure(TestResponse)print(res.structured.json.test.test)# test
使用随机数据发生器
首先创建一个random类的实例：
fromapitistimportRandomerrand=Randomer()
现在，您可以为不同类型添加自定义挂钩：
rand.add_type(str,lambda:str(random.random()))rand.add_type(float,lambda:random.random())
或使用add_types：
types={str:lambda:str(random.random()),float:lambda:random.random()}rand.add_types(types)
现在可以为给定类型或任何attrs类创建随机对象 定义的类型：
importattrimportdataclassesimporttypingrand.object(str)# '0.6147789314561384'rand.object(float)# 0.4664297665239271@attr.sclassData:value1:str=attr.ib()value2:typing.List[str]=attr.ib()value3:typing.Tuple[float]=attr.ib()@dataclasses.dataclassclassDataclass:value1:strvalue2:typing.List[str]value3:typing.Tuple[float]print(rand.object(Data))# Data(# value1='0.491058956716827',# value2=['0.6568036485871975'],# value3=(0.8603579349502298,)# )# Also works for dataclassesprint(rand.object(Dataclass))# Data(# value1='0.491058956716827',# value2=['0.6568036485871975'],# value3=(0.8603579349502298,)# )
最好与Faker一起使用。
只需为str定义不同的子类，并为它们添加不同的钩子。
这样，您就可以为不同的str字段创建不同的数据。在
另外，与RequestConverterHook和ResponseConverterHook一起使用
您可以轻松地创建随机的json对象，这些对象将被发送到服务器。在
预定义的随机类型
fromapitistimportRandomerfromapitist.randomimportUsername,FirstName,LastName,Datefromdataclassesimportdataclass@dataclassclassLoginModel:username:Usernamepassword:str@dataclassclassBookingDates:checkin:Datecheckout:Date@dataclassclassBookingModel:firstname:FirstNamelastname:LastNametotalprice:intdepositpaid:boolbookingdates:BookingDatesadditionalneeds:strrand=Randomer()rand.add_predefined(locale="es-ES")rand.object(LoginModel)# LoginModel(# username='wfeliu',# password='VjHoHtLSjdoxXhtitaXU'# )rand.object(BookingModel)# BookingModel(# firstname='Pedro',# lastname='Luz',# totalprice=931,# depositpaid=True,# bookingdates=BookingDates(checkin='1972-08-29', checkout='1971-05-19'),# additionalneeds='EFggHSpnzRSJATKtUmOm'# )
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