需求
1、接口编写方便。
2、方便调试接口。
3、支持数据初始化。
4、生成测试报告。
5、支持参数化。
1、robot framework
优点
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关键字驱动，自定义用户关键字。
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支持测试日志和报告生成。
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支持系统关键字开发，可扩展性好。
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支持数据库操作。
缺点
缺点
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接口测试用例写起来不简洁。
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需要掌握特定语法。
*** Settings *** Library RequestsLibrary Library Collections *** Test Cases *** test_get_event_list # 查询发布会（GET请求） ${payload}= Create Dictionary eid=1 Create Session event http://127.0.0.1:8000/api ${r}= Get Request event /get_event_list/ params=${payload} Should Be Equal As Strings ${r.status_code} 200 log ${r.json()} ${dict} Set variable ${r.json()} #断言结果 ${msg} Get From Dictionary ${dict} message Should Be Equal ${msg} success ${sta} Get From Dictionary ${dict} status ${status} Evaluate int(200) Should Be Equal ${sta} ${status}结果：不考虑，没人愿意这么写接口用例。
2、JMeter
优点
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支持参数化
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不需要写代码
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创建接口用例效率不高。
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不能生成查看每一个接口执行情况的测试报告。
总结：不考虑，接口编写不方便，最主要是不能生成测试报告，如果做接口性能的话可以考虑。
3、HttpRunner
优点:
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基于YAML/JSON格式，专注于接口本身的编写。
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接口编写简单
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生成测试报告
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接口录制功能。
缺点:
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没有编辑器插件对语法校验，容易出错。
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官方文档没有详细的说明。
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扩展不方便。
[ { "config": { "name": "testcase description", "variables": [], "request": { "base_url": "http://127.0.0.1:5000", "headers": { "User-Agent": "python-requests/2.18.4" } } } }, { "test": { "name": "test case name", "request": { "url": "/api/get-token", "headers": { "device_sn": "FwgRiO7CNA50DSU", "user_agent": "iOS/10.3", "os_platform": "ios", "app_version": "2.8.6", "Content-Type": "application/json" }, "method": "POST", "date": {"sign": "958a05393efef0ac7c0fb80a7eac45e24fd40c27"} }, "validate": [ {"eq": ["status_code", 200]}, {"eq": ["headers.Content-Type", "application/json"]}, {"eq": ["content.success", true]}, {"eq": ["content.token", "baNLX1zhFYP11Seb"]} ] } }]
总结：可以考虑，至于接口数据的初始化可能需要单独处理。
4、gauge
BDD行为驱动测试框架。
优点:
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行为文件与脚本文件分离，本质上实现了数据驱动。
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功能强大灵活，本质上还用Python写接口用例。
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自动生成测试报告。
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VS Code有支持插件
缺点:
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门槛略高，需要了解BDD的用法。
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需要会markdworn语法
行为描述文件：
## test post request
* post "http://httpbin.org/post" interface
|key | status_code|
|------|-----------|
|value1|200 |
|value2|200 |
|value3|200 |
测试脚本：
……
@step("post <url> interface <table>")
def test_get_request(url, table):
values = []
status_codes = []
for word in table.get_column_values_with_name("key"):
values.append(word)
for word in table.get_column_values_with_name("status_code"):
status_codes.append(word)
for i in range(len(values)):
r = requests.post(url, data={"key": values[i]})
result = r.json()
assert r.status_code == int(status_codes[i])总结：推荐使用，BDD有一定门槛，看测试人员的学些能力和接受速度。
5、Unittest+Request+HTMLRunner
利用现有的框架和库自己定制。
优点:
- 足够灵活强大: 分层测试、数据驱动、测试报告，集成CI...
缺点:
- 有一定的学习成本
数据文件：
{
"test_case1": {
"key": "value1",
"status_code": 200
},
"test_case2": {
"key": "value2",
"status_code": 200
},
"test_case3": {
"key": "value3",
"status_code": 200
},
"test_case4": {
"key": "value4",
"status_code": 200
}}测试用例：
import requests
import unittest
from ddt import ddt, file_data
@ddtclass InterfaceTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.url = "http://httpbin.org/post"
def tearDown(self):
print(self.result)
@file_data("./data/test_data_dict.json")
def test_post_request(self, key, status_code):
r = requests.post(self.url, data={"key": key})
self.result = r.json()
self.assertEqual(r.status_code, status_code)总结：推荐使用，代码相对简单，功能足够灵活。
我花了两天时间整理这些框架，其实重点就是了解HttpRunner 和 gauge 。
yg
HttpRunner 没有编辑器插件，本身就是一个YAML/JSON配置文件，所以配置写错了，但只要是合法的YAML/JSON格式，也看不出来，只有运行的过后才知道。就像你用记事本写代码一样，只有运行了才知道代码有没有写错。
另外，扩展起来也不是特别方便，单独用python实现一些函数：在json文件中
```{"device_sn": "${gen_random_string(15)}"}```
以这样的方式引用```gen_random_string()``` 函数。
gauge我已经分享过两篇基础文章了，虽然用BDD拿来做接口理念不搭，但并不是不可以，唯一的缺点是用BDD来描述接口行为不合适，其他的都没毛病，可以参数化，断言写起来也简单，测试报告也漂亮，本质上还是用Python实现一些功能，所以非常灵活。
unittest + requests + HTMLTestRunner是我最熟悉的方案，几乎没什么短板。以前通过这种方案写过很多测试用例，这次把ddt加上似乎更完美了。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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