买股票用杠杆 聊一聊接口测试时遇到上下游依赖时该如何测试_数据_模拟_上游
在我们进行接口测试时，运行某个接口有的时候无法单独完成，总会用到上下游依赖，就像有一个订单系统买股票用杠杆，创建订单的接口可能依赖于用户信息和库存信息。用户信息可能来自用户服务，库存信息来自库存服务。这时候测试订单接口，就需要这些依赖的服务返回正确的数据，否则测试可能失败或者不准确。
如果这些依赖的服务在测试环境中不可用，或者数据不稳定，该怎么办呢？比如，用户服务可能因为维护无法访问，或者库存服务的数据被其他测试用例修改，导致库存数量变化，影响订单接口的测试结果。
可以模拟这些依赖的服务，也就是使用Mock或者Stub。这样，在测试订单接口的时候，不调用真实的用户服务和库存服务，而是用模拟的数据代替。这样可以避免依赖服务不可用的问题，也能控制返回的数据，确保测试的稳定性和可重复性。
一、手工测试时的处理方法沟通协调法
核心思路：通过与开发团队沟通，明确上下游接口的数据流转逻辑和依赖关系。
具体步骤：
了解依赖关系：明确上游接口生成哪些关键数据（如订单号、Token、用户ID等），下游接口需要哪些参数。
展开剩余88%手动调用上游接口：通过工具（如Postman）先调用上游接口，记录其返回的依赖数据。
传递数据到下游接口：将上游接口返回的数据手动填入下游接口的请求参数中进行测试。
示例：
电商系统中，先调用“用户下单接口”生成订单号，再将该订单号填入“订单查询接口”的请求参数中进行测试。
模拟数据法
核心思路：当无法直接调用上游接口时，手动构造或通过数据库操作生成模拟数据。
具体步骤：
直接操作数据库：在测试数据库中插入或更新下游接口所需的模拟数据（如订单号、用户ID）。
使用工具生成数据：利用工具（如Postman的预请求脚本、数据库工具）生成符合格式要求的模拟数据。
示例：
银行系统中，若无法调用“开户接口”，可在数据库中手动插入一个账户编号，直接用于“账户查询接口”的测试。
二、自动化测试时的处理方法2.1 数据关联法（变量提取）
核心思路：通过自动化工具提取上游接口返回的数据，并将其存储为变量供下游接口使用。
工具示例：
Postman：
使用 Tests 脚本提取上游接口返回的JSON数据（如订单号），并存储为环境变量：
pm.test("Extract Order ID", function () {
pm.response.json().order_id;
pm.environment.set("order_id", pm.response.json().order_id);
});
在下游接口中直接引用变量：{{order_id}}。
Python（requests库）：
import requests
# 调用上游接口获取订单号
response_upstream = requests.post("https://api.example.com/create_order")
order_id = response_upstream.json()["order_id"]
# 将订单号传递给下游接口
payload = {"order_id": order_id}
response_downstream = requests.get("https://api.example.com/query_order", params=payload)
2.2 Mock数据法
核心思路：模拟上游接口的响应数据，避免因上游接口未完成或不可用导致测试阻塞。
工具与实现：
MockServer/WireMock：定义模拟响应规则，例如：
// 模拟用户登录接口返回Token
MockServerClient mockServer = new MockServerClient("localhost", 1080);
mockServer.when(
request().withPath("/login"),
Times.unlimited()
).respond(
response().withBody("{\"token\": \"mock_token_123\"}")
);
Flask简易Mock服务：
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/mock_data', methods=['GET'])
def mock_data():
return jsonify({"user_id": "U123456"})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
2.3自动化框架中的依赖管理
核心思路：在测试框架中通过代码逻辑处理依赖关系，确保接口调用顺序和数据传递。
实现方式：
测试用例依赖标记：在测试用例中声明依赖关系（如Excel/数据库中记录依赖的Case ID）。
动态参数注入：通过代码提取依赖数据并注入到下游接口的请求参数中。
#示例代码（Python）：
class TestOrderAPI:
def test_create_order(self):
# 调用上游接口，获取订单号
response = requests.post("/create_order")
self.order_id = response.json()["order_id"]
def test_query_order(self):
# 使用上游接口返回的订单号
response = requests.get(f"/query_order?order_id={self.order_id}")
assert response.status_code == 200
三、实施示例（以订单接口测试为例）场景：测试创建订单接口，依赖用户服务和库存服务。
步骤：
3.1Mock依赖接口：
# 使用requests-mock模拟用户服务返回200及用户数据
def test_create_order(mocker):
mocker.get("http://user-service/user/123", json={"id": 123, "name": "test_user"})
mocker.post("http://inventory-service/reserve", json={"success": True})
# 调用订单接口并断言响应
3.2前置数据准备：
# 测试前通过API创建用户和设置库存
POST /users { "name": "test_user" } → 获取userId=123
PUT /inventory/itemA { "quantity": 10 }
# 执行订单测试
POST /orders { "userId": 123, "item": "itemA" }
# 测试后删除数据
DELETE /users/123
3.3数据库直接操作：
-- 测试前插入数据
INSERT INTO users (id, name) VALUES (123, 'test_user');
UPDATE inventory SET quantity = 10 WHERE item = 'itemA';
-- 执行测试后删除
DELETE FROM orders WHERE user_id = 123;
DELETE FROM users WHERE id = 123;
四、关键注意事项数据隔离：确保每个测试用例使用独立数据，避免并行测试冲突。
异常覆盖：通过Mock模拟依赖服务的异常响应（如500错误、超时），验证接口容错逻辑。
自动化清理：集成测试框架的setup/teardown机制，自动创建和清理数据。
环境策略：单元/组件测试优先使用Mock买股票用杠杆，提升速度；集成测试结合真实服务与Fake Service，验证流程正确性。
发布于：河南省
