Khi AI ngày càng được tích hợp vào phát triển và kiểm thử API, rào cản gia nhập cho kiểm thử tự động đang dần giảm xuống. Các tác vụ từng yêu cầu thao tác thủ công lặp đi lặp lại và chuẩn bị dữ liệu giờ đây có thể được AI xử lý. Apidog cũng phản ánh sự thay đổi này trong kiểm thử API.
Trong Apidog, kiểm thử tự động chủ yếu xoay quanh hai phương pháp: Kiểm thử Endpoint và Kịch bản Kiểm thử.
Nếu bạn không thấy mô-đun Kiểm thử Endpoint, điều đó có nghĩa là phiên bản Apidog của bạn đã lỗi thời. Chỉ cần cập nhật lên phiên bản mới nhất.
Mô-đun Kiểm thử Endpoint hiển thị tất cả các endpoint HTTP của API của bạn, giúp các nhà phát triển QA tập trung hơn. Nó chỉ bao gồm các trường hợp kiểm thử, báo cáo kiểm thử và tài liệu—mà không cho phép chỉnh sửa endpoint. Thiết kế này đảm bảo các tester có thể tập trung vào tạo và thực thi các trường hợp kiểm thử một cách hiệu quả.
Ngược lại, Kịch bản Kiểm thử liên kết nhiều endpoint hoặc trường hợp kiểm thử lại với nhau. Chúng cho phép bạn xác định thứ tự thực thi và các mối quan hệ truyền dữ liệu giữa các endpoint, mô phỏng hiệu quả một quy trình kinh doanh hoàn chỉnh.
Với AI được tích hợp vào cả Kiểm thử Endpoint và Kịch bản Kiểm thử, kiểm thử API có thể dần chuyển sang thực thi tự động hơn, có thể tái sử dụng và hiệu quả hơn. Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách hai phương pháp kiểm thử này giúp giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
Kiểm thử Endpoint với Tự động hóa
Kiểm thử Endpoint tập trung vào việc liệu bản thân endpoint có ổn định và liệu đầu vào/đầu ra có đáp ứng mong đợi hay không. Mỗi trường hợp kiểm thử được thực thi độc lập, với trọng tâm là xác minh kỹ lưỡng một endpoint duy nhất với các dữ liệu khác nhau.
Các trường hợp kiểm thử do AI tạo
Mở bất kỳ endpoint nào trong mô-đun Kiểm thử Endpoint và nhấp vào Tạo bằng AI. AI sẽ tự động tạo một tập hợp các trường hợp kiểm thử dựa trên các tham số endpoint và cấu trúc phản hồi.
Nếu bạn chỉ cần các trường hợp kiểm thử cụ thể, không cần chọn các loại mặc định. Chỉ cần mô tả trực tiếp yêu cầu của bạn cho AI, và nó sẽ tạo ra trường hợp kiểm thử tương ứng. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu AI:
- Tạo một trường hợp kiểm thử cho "đăng nhập thành công và trích xuất token".
- Tạo một trường hợp kiểm thử để "tạo trường chữ ký
signdựa trên các tham số hiện có và gửi đi".
Để có kết quả chính xác hơn, bạn có thể cung cấp các điều kiện và quy tắc chi tiết, chẳng hạn như:
Generate a positive test case for this endpoint.
The endpoint requires a signature parameter sign, with the following signing rules:
1. Collect all non-empty request parameters (excluding sign), sort them by parameter name in ASCII order, concatenate them in the format key=value joined by &, and append the secret key SECRET_KEY at the end.
2. Apply MD5 hashing to the resulting string and convert the hash to uppercase. The final result is used as the value of sign.
Test case requirements:
1. Before sending the request, use a pre-request script to generate the sign, with clear comments included.
2. Add the generated sign to the request parameters and send the request.Bằng cách này, AI sẽ tạo các trường hợp kiểm thử nghiêm ngặt theo quy tắc của bạn, không có thiếu sót hay hiểu lầm.
Tạo Dữ liệu Kiểm thử
Trong khi tạo các trường hợp kiểm thử, AI cũng chuẩn bị các bộ dữ liệu kiểm thử tương ứng cho các loại trường hợp khác nhau để bao quát nhiều tình huống đầu vào trong thế giới thực.
Trong các trường hợp kịch bản kinh doanh tiêu chuẩn, dữ liệu kiểm thử thường bao gồm nhiều bộ giá trị tham số hợp lệ về mặt ngữ nghĩa. Ví dụ, trong kiểm thử endpoint đăng nhập, mặc dù tất cả các email và mật khẩu đều hợp lệ, bộ dữ liệu sẽ bao gồm nhiều định dạng email phổ biến—chẳng hạn như email có dấu chấm, dấu cộng, email số, hoặc email công ty—để xác minh khả năng tương thích và ổn định của endpoint trong các kịch bản sử dụng thông thường.
Trong các trường hợp kiểm thử bất thường hoặc biên, dữ liệu kiểm thử được cố ý thiết kế để bao gồm các đầu vào vi phạm quy tắc xác thực.
Ví dụ, trong một trường hợp kiểm thử như "Đăng nhập với định dạng email không hợp lệ và mong đợi lỗi 400", bộ dữ liệu sẽ chứa các loại địa chỉ email không hợp lệ khác nhau—chẳng hạn như email thiếu ký hiệu @, thiếu tên miền, hoặc chứa khoảng trắng. Mục tiêu là kiểm tra xem endpoint API có thể phát hiện chính xác các đầu vào không hợp lệ này và từ chối yêu cầu một cách thích hợp hay không.
Tham chiếu Dữ liệu Kiểm thử
Trong các trường hợp kiểm thử, bạn có thể sử dụng cú pháp {{tên_biến}} để tham chiếu dữ liệu kiểm thử và chèn các biến vào tham số yêu cầu, nội dung yêu cầu và các trường khác.
Khi kiểm thử chạy, Apidog tự động lấy các giá trị từ bộ dữ liệu từng cái một và gửi yêu cầu bằng cách sử dụng từng giá trị. Điều này cho phép bạn kiểm thử cùng một endpoint nhiều lần với các dữ liệu khác nhau—mà không cần viết lại trường hợp kiểm thử.
Thực thi Hàng loạt và Báo cáo Kiểm thử
Sau khi các trường hợp kiểm thử và dữ liệu tương ứng đã sẵn sàng, bạn có thể chọn nhiều trường hợp kiểm thử và chạy chúng cùng lúc. Mỗi trường hợp kiểm thử chạy độc lập dựa trên cấu hình riêng của nó, và tất cả các kết quả được thu thập vào một báo cáo kiểm thử duy nhất để dễ dàng xem xét.
Trong các ứng dụng thực tế, các endpoint hiếm khi hoạt động riêng lẻ. Khi phản hồi từ một yêu cầu được sử dụng làm đầu vào cho yêu cầu tiếp theo, kiểm thử không còn là về một endpoint duy nhất mà là về toàn bộ chuỗi gọi.
Đây là lúc Kịch bản Kiểm thử phát huy tác dụng.
Kịch bản Kiểm thử
Một endpoint duy nhất thường không đủ để hoàn thành một tác vụ kinh doanh. Ví dụ, người dùng phải đăng nhập trước khi đặt hàng, và chỉ sau khi đơn hàng được tạo thành công mới có thể truy vấn chi tiết đơn hàng. Phản hồi từ một endpoint thường trở thành đầu vào cho endpoint tiếp theo.
Những phụ thuộc này khó có thể xác thực đầy đủ bằng kiểm thử endpoint đơn lẻ.
Kịch bản Kiểm thử chuyển trọng tâm từ việc kiểm tra xem một endpoint có hoạt động chính xác hay không sang xác minh liệu toàn bộ chuỗi gọi có chạy trơn tru và như mong đợi hay không.
Điều phối các Endpoint thành một Quy trình làm việc
Trong Apidog, sau khi tạo một kịch bản kiểm thử mới, bạn có thể thêm nhiều endpoint hoặc các trường hợp kiểm thử hiện có theo một thứ tự cụ thể, xác định rõ ràng trình tự thực thi cho mỗi bước.
Truyền Dữ liệu giữa các Bước Kiểm thử
Khi các endpoint phụ thuộc vào nhau, các kịch bản kiểm thử cho phép bạn truyền dữ liệu từ bước này sang bước tiếp theo dưới dạng biến. Ví dụ, id được trả về bởi endpoint Tạo Đơn hàng có thể được tái sử dụng trực tiếp trong các bước sau, chẳng hạn như truy vấn hoặc cập nhật đơn hàng.
Việc truyền dữ liệu này không yêu cầu thêm mã code. Thay vào đó, nó dựa vào việc tham chiếu biến để xác định rõ ràng mối quan hệ giữa các endpoint thượng nguồn và hạ nguồn.
Điều gì xảy ra nếu Thiếu các Trường hợp Kiểm thử?
Khi điều phối các kịch bản kiểm thử, mục tiêu đầu tiên thường là đảm bảo quy trình làm việc chính chạy trơn tru—ví dụ: Đăng nhập → Tạo Đơn hàng → Truy vấn Đơn hàng, trong đó mỗi bước tương ứng với một trường hợp kiểm thử hiện có.
Tuy nhiên, trong thực tế, bạn có thể gặp phải một thách thức phổ biến: một số bước trong quy trình làm việc có thể không có các trường hợp kiểm thử sẵn có, hoặc các trường hợp hiện có có thể không đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của quy trình làm việc.
Ví dụ, trong bước đăng nhập, bạn có thể cần không chỉ xác minh việc đăng nhập thành công mà còn trích xuất token được trả về làm biến môi trường cho các yêu cầu tiếp theo. Một trường hợp kiểm thử endpoint đơn lẻ hiện có có thể chỉ thực hiện xác thực đăng nhập cơ bản mà không xử lý việc trích xuất token.
Nếu bạn không chắc cách trích xuất các trường được trả về làm biến hoặc không quen thuộc với việc viết script, bạn có thể tạm dừng việc điều phối kịch bản. Sau đó, chuyển đến trang Kiểm thử Endpoint cho endpoint đó và tận dụng AI để xử lý yêu cầu. Ví dụ, bạn có thể chỉ định:
"Tạo một trường hợp kiểm thử trích xuất token và lưu nó dưới dạng biến môi trường sau khi đăng nhập thành công, bao gồm các xác nhận cần thiết."
Nếu bạn muốn kiểm soát chính xác hơn các trường hợp kiểm thử của mình, bạn có thể bật Tạo từng bước trong Cài đặt Nâng cao.
Sau khi được bật, Apidog sẽ tạo một danh sách các trường hợp kiểm thử, bao gồm tên và mô tả của chúng. Sau đó, bạn có thể xem xét, sửa đổi và xác nhận chúng theo cách thủ công trước khi tạo dữ liệu trường hợp kiểm thử chi tiết đầy đủ.
Sau khi trường hợp kiểm thử được tạo, hãy quay lại kịch bản kiểm thử. Bạn có thể sử dụng trường hợp này trực tiếp làm bước đăng nhập, và các endpoint tiếp theo có thể tham chiếu token thông qua Giá trị Động, cho phép quy trình làm việc tiếp tục liền mạch.
Nếu bạn cần dữ liệu kiểm thử trong Kịch bản Kiểm thử của mình, trước tiên bạn có thể yêu cầu AI tạo các trường hợp với Dữ liệu Kiểm thử trong Kiểm thử Endpoint. Sau đó, sao chép bộ dữ liệu định dạng CSV vào kịch bản kiểm thử bằng cách sử dụng Chỉnh sửa Hàng loạt, giúp việc thiết lập dữ liệu nhanh hơn và tiện lợi hơn nhiều.
Cách tiếp cận này đảm bảo rằng kịch bản kiểm thử luôn tập trung vào quy trình làm việc chính, trong khi AI hoạt động như một trợ lý bổ sung khi cần. Bất cứ khi nào một bước bị thiếu, chỉ cần sử dụng AI để tạo trường hợp kiểm thử tương ứng cho endpoint đó, sau đó liên kết nó trở lại quy trình làm việc ngay lập tức.
Tóm tắt
AI không làm thay đổi những gì kiểm thử API cần xác minh, nhưng nó đã giảm đáng kể công sức cần thiết để bắt đầu và hoàn thành kiểm thử.
Trong quá trình Kiểm thử Endpoint, AI chủ yếu giải quyết việc tạo trường hợp kiểm thử chậm và độ bao phủ không đầy đủ. Điều này cho phép kiểm thử chuyển nhanh hơn sang giai đoạn xác thực, thay vì bị mắc kẹt trong việc chuẩn bị dữ liệu và viết các trường hợp thủ công.
Khi kiểm thử tiến triển đến Kịch bản Kiểm thử, trọng tâm chuyển từ việc xác minh một endpoint duy nhất sang đảm bảo rằng các endpoint có thể hoạt động cùng nhau một cách chính xác trong các chuỗi gọi thực tế.
Trong quy trình làm việc này, bạn không cần chuẩn bị tất cả các trường hợp kiểm thử trước. Khi kịch bản dần được xây dựng, bạn có thể quay lại Kiểm thử Endpoint Đơn lẻ bất cứ lúc nào để AI tạo các trường hợp cụ thể cần thiết cho quy trình làm việc hiện tại, sau đó tiếp tục điều phối các bước. Điều này giảm bớt công sức chuẩn bị không cần thiết và tiết kiệm chi phí sử dụng.
Nhìn chung, Apidog tích hợp Kiểm thử Endpoint, Kịch bản Kiểm thử và khả năng AI trong một quy trình làm việc duy nhất, biến các nút thắt cổ chai thông thường của kiểm thử API—viết trường hợp, chuẩn bị dữ liệu và nối chuỗi quy trình—thành các tác vụ có thể quản lý được.
Nếu bạn vẫn nghĩ kiểm thử tự động có nghĩa là "cấu hình phức tạp và đường cong học tập dốc", hãy bắt đầu từ những việc nhỏ: chọn một endpoint duy nhất trong Apidog, tạo một vài trường hợp và chạy một kịch bản kiểm thử. Bạn sẽ nhanh chóng trải nghiệm quy trình có thể trơn tru và nhanh chóng hơn nhiều trong thực tế.