Excel+Python十分鐘跑完批次API，就是這麼簡單粗暴又好用

現在API測試被越來越多的公司重視，對於測試工程師來說每次收到需求之後首先要做的是研究需求文件。既然介面是兩個獨立系統之間同步資料或訪問對方程式的途徑，我們也就是要先看看這些介面到底是連線了哪兩個系統，它們之間的關係到底是怎樣的。所以一般需求文件裡會包括介面名稱，介面描述，介面型別，介面地址，推送引數，返回引數這幾項內容。熟悉Postman的同學可以發現這些都是必需的部分：

有了這幾項內容之後，我們需要把需求文件轉換成Excel，這樣不管是做案例管理，還是對比結果，都相對容易一些。而後期Python讀取和寫入也更方便。在Excel中，我們只寫入變化的部分，而對於相對固定的，例如server資訊則直接在Python程式碼中引數化。所以做出來的輸入文件如下：

有了這些內容，我們還是使用xlrd和xlwt包對excel進行處理，對於如何使用xlrd和xlwt就不在本文做過多解釋了。為什麼要新建一個workbook2？因為在跑完一遍之後，如果我們發現有些介面跑出來的結果有問題，我們可以不用關閉workbook1，直接進行修改，然後rerun，就會生成新的workbook2，覆蓋之前的結果，節省開啟關閉workbook的時間。

workbook1 = xlrd.open_workbook(r"C:\Demo\API\API_Cases.xlsx")

　　workbook2 = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')

　　sheet1 = workbook1.sheet_by_index(0)

　　sheet2 = workbook2.add_sheet("response")

讀取內容之後，我們對需要引數化的部分進行修改，一般情況下，url的前半部分為不變，所以我們只需要把excel中第二列取出來拼接成url即可，body部分也如是，如果有固定部分的body，我們可以在python中直接定義，然後與excel中的內容進行拼接：

par_url = sheet1.col_values(1)

　　body = sheet1.col_values(2)

當然，拼接的程式碼需要寫在迴圈裡面：

  request_url = ' + par_url[i]

　　print(request_url)

執行的時候，我們用到的是requests這個包，如果需求中既有GET，又有POST，又有PUT，還有DELETE，由於用到的引數不同，我們可以分別處理。對於不同請求需要用到的不同的header，我們也可以在迴圈裡對其進行定義，如果區別很大，我們也可以在excel中單獨定義一列，然後在程式碼中加入相應的讀取語句即可。對於POST型別的請求，我們需要以下幾個引數：

  response = requests.post(url=request_url, headers={}, data=body[i])

　　print(body[i])

在執行完之後，如果直接寫入excel，我們開啟response檔案之後會發現，所有的返回內容都變成了一行，非常不便於分析。所以我們需要先對返回的資料進行處理，再寫入excel。如果返回的內容中包含中文，則必須加上ensure_ascii=False, 否則就會出現編碼問題。

json_dic = json.dumps(json.loads(response.content), indent=4, ensure_ascii=False)

最後，我們把整理好的輸出內容寫入新建的excel文件並儲存，就大功告成了。

  sheet2.write(i, 0, json_dic)

　　workbook2.save(r"C:\Demo\API\response.xls")

其中遇到了一些問題，也在這裡提示一下，比如在POST請求中，有些引數是隨機數，導致每次傳送請求的時候都需要手動修改，否則就會報“已存在”之類的錯，這時候我們需要用到random這個包。我們以生成10位隨機數為例，在程式碼中用生成的10位隨機數替換掉body中{{random}}的內容：

  random_num = str(math.floor(1e10 * random.random()))

　　response = requests.post(url=request_url, headers={}, data=body[i].replace('{{random}}', random_num))

執行結果如圖：

生成的新檔案：

開啟這個response.xls，可以看到50個API已經跑完了。點進A1可以看到response的具體內容：

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