ReadyAPI 数据驱动测试

简而言之，功能 API 测试是使用某些特定顺序的一些输入参数调用 API 的方法，并将实际输出与您期望的提供参数和调用序列的输出进行比较。
为确保 API 质量，您通常需要使用大量参数组合（有效和无效）对其进行评估，而这些组合几乎无法手动执行。这是数据驱动测试 (DDT) 策略可能自然发挥作用的地方。这种策略将数据（参数集和预测响应）与测试逻辑分开，非常适合自动化。
 
自动化的数据驱动测试始终包括以下两个组件：
•数据源循环——数据可以预先准备好并存储在 Excel 电子表格、数据库表、CSV 文件等中，或者即时生成。
•循环内的参数化功能测试，其中来自源的数据被提供给请求和自动断言。
 
您可能会问的第一个问题是“如何为我的数据驱动测试准备数据”。有几种方法可以解决这个问题：
•手动准备数据。结果集可以有各种数据来解决典型和边缘使用场景。但是，这种方法需要大量的时间和精力，以及对 API 业务逻辑的良好理解。
•根据某些模式生成合成数据。使用一些特殊工具可以相对轻松地执行此操作（在那种情况下，您可以生成所需大小的数据集），但是无法保证数据的完整性。
•获取生产数据。这样的数据确实是真实的、多样化的、一致的，但在某些情况下，由于隐私问题而无法提供给 QA 团队，或者，如果可以，在将其用作测试数据之前需要有人关心混淆敏感数据.
 
无论您选择哪种方法或方法组合，以下是您的 DDT 通常应包含的数据集类型，以确保良好的覆盖范围：
•有效值。
•无效值：
    •无效类型的值（例如，在字段中指定一个字符串，其中需要一个整数）。
    •必填字段的空值。
    •值，超出限制，包括极大值。
    •无效的值组合（例如，“结束日期”在“开始日期”之前）。
•边界值。
总之，是否使用数据驱动测试的决定取决于您的具体情况和业务需求。但是，通常情况下，自动 DDT 测试具有充分且充分准备的测试数据，允许使用大量输入数据组合快速测试您的 API，这保证您的 API 已准备好在我们真正的“数据驱动”世界中使用。