一：实施背景
有没有同感？亲们。
其实，分层自动化测试(UI+接口+单元测试)的理论大家都懂，只是真到实施推进的时才发现效果和预期差的不是一点儿半点，赤裸裸"理想很丰满，现实很骨感"的节奏。
先来看下UI自动化吧，尽管框架设计的好，使用PageObject模式或者PageFactory模式和各种封装，但是你如何扛得住UI层的快速变动，有些团队对此的应对方案是跑UI自动化脚本之前先用爬虫爬去页面自动更新页面元素，嗯~ 这很OK！然而UI自动化脚本的执行效率呢？又有同学说 我们用多线程(进程)来执行UI自动化测试脚本，这个点get的不错。
我想问的是：UI自动化测试框架和测试用例以及测试数据的维护需要占用多少人力/工时资源？而UI自动化测试的产出又有多么可观？
当然，我们并不是不做UI自动化测试，我们这边UI自动化测试仅仅是覆盖主干业务的新建、查询、更改、删除，维护的总用例数不到100个。
接着，我们来看单元测试，单元自动化测试执行速度是快(秒杀UI自动化执行)，可以快速发现底层问题，问题是有多少QA或者美其名曰的"测试开发"同学有实施单元测试的能力？
这个是一个因素，另一方面是 你要做单元测试，前提是你得先明白开发同学写的方法是干什么用的，这无疑对QA（或者测试开发）的时间资源占用极大。综合各种因素，个人对单元测试实施的建议是：QA同学去设计用例，而单元测试脚本开发和执行由开发同学们去做。
最后，估计好多负责招聘的同学们都深有感触的一点是"好的QA同学太难招"，想干仗，首先你得有兵马有粮草。
那么妥妥的，把目标转移到接口测试来，接口自动化测试执行效率高(那也是轻松碾压UI自动化的执行)能很快的收到测试执行结果反馈，并且接口自动化测试维护比UI自动化简单，而技能要求又没有单元测试高，毫无疑问，接口自动化测试是最好突破口
PS：这里小小地透露一点：听话，出活儿(产出高)，执行力强(即时反馈)的同学谁不喜欢？
二：技术选型
如果团队使用的开发语言是Java，个人强烈建议接口自动化框架也使用Java语言来开发，常见套路是Java+TestNG(Junit4)+HttpClient这样，如此做法的好处是：
1：活跃团队氛围，你用Java开发测试框架，Java开发同学会更有话题和你沟通交流，彼此赶脚很亲切有木有~；
2：后续拓展去实施单元测试，你也可以逐渐轻易地看懂被测试对象，设计出更优秀的测试用例。
有些测试团队里，大家普遍技术不强，我还是推荐RobotFrameWork这个框架，做接口自动化测试也是溜的飞起。
我们测试组的同学普遍使用Python，那就没啥好说的了。
很多同学使用Python自带的测试框架Pyunit，断言呢也是使用自带的，然后脚本执行使用HTMLTestRunner，测试报告嘛，无疑是html格式。
我个人不建议使用Pyunit了，因为有更好用nose框架啊~
至于html格式的报告，更是不在话下nose-html-reporting，nose_htmloutput玩起来，如果你对Python-Web开发中的模板引擎Jinja2规则熟悉，那再好不过了，自己可以自定义测试报告格式，来个定制化报告是不是更炫^_^
还有断言，我不想执行过程中断言失败就中断后续的用例执行，所以选择是assery.py这个三方库来断言，assert库里的软断言soft_assertions谁用谁知道 哈哈~别说我没告诉你哦
所以，我的选择是Python+Nose(超越pyunit的测试框架)+nose_htmloutput(自定义测试报告格式)+Json文件(管理接口用例数据)+assert.py(简单好用的断言库)
三：知识体系科普
接口自动化测试ROI(投入产出比)虽好，首先我们需要掌握其关联的知识体系。
如果东一榔头西一棒子很容易形成知识点的碎片化，当真正去落地实施的时候反而受困。
我这里抛出问题，希望有机会看到此文的同学具体的答案在实践中充实
3.1：接口的定义
先弄明白什么是接口，接口有哪些类型。
搞清楚被测对象才能更好的去做测试工作，不要害怕，恐惧是因为陌生！！！
3.2：http/https协议
http的报文格式，请求头，请求体。请求返回报文的格式，报文体。
接口设计的模式webservice/restful。
PS：重要声明----不要以为只有http协议接口，其他底层协议也可以多看看。
3.3：测试用例设计
其实接口用例设计用到的方法比较常见。
对单个接口来说，就是用等价类，边界值方法，此外需要考虑的是参数缺失，重复操作等。
我负责任地告诉大家，接口测试的最大价值在于对业务场景的覆盖，所以~~~接口间的依赖是必不可少的，这时候设计用例就需要用到场景法了。
3.4：Python基础知识
这个就无需费言啦，一种编程语言的基础语法(变量，条件判断，循环体等等)是首先要掌握的。
此外，很多不错第三方库推荐给亲们~
· Excel文件处理：openpyxl
· 日期处理：Arrow
· http请求处理：requests
· 断言处理：assert.py
· 测试框架：nose
· Html格式报告文件生成：nose_htmloutput
除此之外还有很多哈~ 后续会和同学们分享个人在学习大数据测试过程中的一些总结~
四：环境搭建
4.1：包管理工具pip
先说一点吧，很多同学还在犹豫使用python2.x版本还是3.x版本，我的个人建议是：不要犹豫毫无疑问地选择3.x版本。
编辑器的话，个人推荐JetBrains公司出品的PyCharm，当然这个看个人喜好。
安装第三方库的话可以手动一个一个安装，还有一种方案是将所有的库文件名写在一个文件中，示例如下：
pip install -r D:\releate_package.txt
执行结果如下图，因为我已经全部安装了
4.2：抓包工具Fiddler
Fiddler安装不说了，一路下一步。
对移动端APP的https抓包的话还需要如下设置(Tools'Fiddler Options)
保证移动端和PC端的网络在同一个局域网内，设置移动端代理为PC端的ip地址，端口号是8888，然后下载并安装Fiddler根证书。
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