前言

断言在自动化测试中起着关键的作用，它是验证测试结果是否符合预期的重要手段。如果在自动化测试过程中忽视了断言，那么这个测试就失去了其本质的意义，因为我们无法得知测试结果是否达到了预期的效果。因此，断言在自动化测试中的重要性不言而喻。那么，面对这样一个重要的环节，我们应该如何去进行有效的自动化测试断言呢？

本文主要是探讨 API 自动化里面断言的实战思考。

自动化目的

自动化测试的目的主要是为了提升测试效率、降低成本。不同公司、团队和业务可能有不同的自动化目的，常见的几个目的如下：

• 测试过程测试数据准备时间比较长，为了解决造数据来做的自动化或者脚本。

• 冒烟测试自动化，为了快速验证提测版本是否存在阻碍问题。

• 项目回归测试用例太多，人力执行耗时长，为了提升回归效率。

• 存在重复复杂的操作比较耗时，为了释放人力，去做更有价值的工作。

• 测试过程中数据统计，例如每天缺陷的各种状态数据、月度、年度数据统计。

自动化的目的可能不止上面几点，但主要围绕成本和效率展开。通过自动化技术手段，可以提升测试效率、降低成本，实现降本增效的目标。

发展阶段

这个阶段有自动化开展阶段、业务发展阶段等不同的方面，我们先来探索这些有哪些阶段，仅个人观点，供参考。

自动化开展阶段

• 探索阶段：在这个阶段，团队部分人开始探索自动化的潜力和可行性。主要特点包括：

• • 研究和评估不同的自动化技术和工具。

  • 进行部分业务的尝试，以验证自动化的效果和可行性。

  • 重点是技术探索和创新，以确定最佳的自动化解决方案。

• 个人阶段：在这个阶段，个人开始尝试和应用自动化技术。主要特点包括：

• • 个人自主地学习和应用自动化技术。

  • 个人通过试错和实践来提高自己的自动化能力。

  • 个人可能会使用一些简单的自动化工具和脚本来提高工作效率。

• 团队阶段：在这个阶段，团队开始协作和共享自动化经验。主要特点包括：

• • 团队成员之间开始分享自动化的最佳实践和经验。

  • 团队建立共享的自动化工具和资源库。

  • 团队开始协作开发和维护自动化解决方案。

• 成熟阶段：在这个阶段，自动化已经成为组织的一部分，并得到广泛应用。主要特点包括：

• • 自动化成为组织的标准工作流程和流程的一部分。

  • 自动化解决方案得到持续改进和优化。

  • 自动化的效益和价值得到认可，并在组织中得到广泛应用。

需要注意的是，这些阶段的划分是一种理想化的描述，实际情况可能因组织和团队的不同而有所差异。

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业务发展阶段

• 初创阶段：在这个阶段，团队刚刚组建，业务规模较小，主要任务是确定产品或服务的市场需求，并建立初步的商业模式。此阶段的重点是产品开发、市场验证和初步的客户认可。

• 成长阶段：这个阶段产品业务已经进入成长阶段。此阶段的目标是更加快速的占领市场，推广业务，逐渐有了产品的质量意识，当前阶段有了一定的用户群体。

• 成熟阶段：此阶段产品已经在市场上建立了一定的品牌知名度和市场份额后，进入成熟阶段。此阶段的重点是巩固市场地位、提高产品质量和服务水平，公司对于产品的质量要求已经有很高的追求。

• 衰退阶段：在一定的市场周期后，公司可能会进入衰退阶段。此阶段的特点是市场竞争激烈，盈利能力下降，公司面临业务调整和转型的压力。

自动化断言

对于自动化的断言，常用的断言方式都是基于以下几个方面。

• 状态码：这是最基本的断言，检查返回的 HTTP 状态码是否符合预期。例如如果你发送的是一个 GET 请求，那么预期的状态码应该是 200。

• 业务码：这是用来检查 API 业务逻辑是否处理成功。例如一般业务处理成功，未出现异常，可能返回响应内容业务码为 0。

• Body体关键msg信息：这是用来检查 API 返回的数据是否符合预期。例如你检查返回的 JSON 对象中的某个字段是否有预期的值。

• 响应Header关键msg信息：这是用来检查 API 返回的响应头数据是否符合预期。例如你检查返回的 Header 对象中的某个字段是否是预期的值。

• Body 结构：这是用来检查 API 返回的响应数据结构是否符合预期。例如你检查返回的 JSON 对象中是否是预期的结构体。

• 全Body体：这是用来检查 API 返回的数据是否符合预期。例如你检查返回的 JSON 对象中的所有内容是否和预期的值一致。

• 响应时间：这是用来检查 API 响应的速度是否在可接受的范围内。如果响应时间过长，可能会影响用户体验。

• 入库数据：如果 API 操作会影响数据库，那么你可以检查数据库中的数据是否符合预期。

那我们该怎么在API自动化测试过程合理的使用断言呢？这需要我们根据自动化的目的、产品的不同阶段、自动化的不同阶段等这些方面来进行考虑。

如你的目标是检查 API 的基本功能，那么状态码断言和响应内容断言可能就足够了。如果你的目标是性能测试，那么响应时间断言就很重要。

在产品的早期阶段，可能需要频繁地修改和调整 API，所以选择一种容易修改的断言方案会更有利。在产品的后期阶段，API 的稳定性和性能可能更重要，所以可能需要更复杂的断言方案。

在自动化的早期阶段，你可能需要快速地编写和运行测试，所以选择一种简单的断言方案会更有利。在自动化的后期阶段，你可能需要更精确地控制测试结果，所以可能需要更复杂的断言方案。

下面我们列举几种工作中的使用场景，供大家参考：

• 监控环境、服务是否可用：就采用状态码断言

• 刚开始做自动化时，这时候需要快速反馈出效果：采用业务码+关键 msg断言

• 对于数据准确性非常高的场景：采用全Body体+入库数据断言

• 对于微服务之间的通讯接口：采用业务码+关键 msg断言+Body 结构断言

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