全新的API测试方法
python-apitist的Python项目详细描述
Python蜂师
全新的API测试方法
安装
实际上这个项目并没有在pypi上发布， 所以唯一的办法是：
pip install python-apitist
默认挂钩
- 请求调试日志挂钩
- 请求信息日志挂钩
- 预请求调试挂钩
- 预计算信息挂钩
- 响应调试挂钩
- 响应信息挂钩
示例用法
fromapitist.hooksimportPrepRequestInfoLoggingHook,ResponseInfoLoggingHookfromapitist.requestsimportsessions=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,Responsefromapitist.requestsimportsession,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"})
使用构造函数
importattrimporttypingfromapitist.constructorimportconverterfromapitist.hooksimportRequestConverterHook,ResponseConverterHookfromapitist.requestsimportsessionclassExampleType: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
使用随机数据生成器
首先创建一个随机类的实例：
fromapitist.randomimportRandomerrand=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())
或者使用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：
importattrimporttypingrand.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()print(rand.object(Data))# Data(# value1='0.491058956716827',# value2=['0.6568036485871975'],# value3=(0.8603579349502298,)# )
最好和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。
另外，与RequestConverterHook和ResponseConverterHook一起使用
您可以轻松地创建随机的json对象，并将其发送到服务器。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
