Linux里Swagger接口如何测试

Linux环境下Swagger接口测试方法

1. 准备工作：安装Swagger相关工具

在Linux系统中，可通过Docker快速部署Swagger的可视化工具（Swagger Editor、Swagger UI），或使用命令行工具（如swagger CLI）辅助测试。

Swagger Editor（在线编辑与调试）：
拉取镜像并运行容器：
```
docker pull swaggerapi/swagger-editor:v4.6.0
docker run -d -p 38080:8080 swaggerapi/swagger-editor:v4.6.0
```
访问http://localhost:38080即可打开编辑器，支持实时预览接口文档。
Swagger UI（可视化测试界面）：
拉取镜像并运行容器：
```
docker pull swaggerapi/swagger-ui:v4.15.5
docker run -d -p 38081:8080 swaggerapi/swagger-ui:v4.15.5
```
访问http://localhost:38081/swagger-ui.html，通过“Import File”导入swagger.json/swagger.yaml文件，即可查看接口详情。
Swagger命令行工具（可选，用于本地验证）：
使用npm全局安装：
```
npm install -g swagger
```
可用于验证Swagger文档语法或生成代码。

2. 导入Swagger配置文件

无论使用Swagger Editor还是Swagger UI，都需要将项目的OpenAPI规范文件（swagger.json或swagger.yaml）导入工具中：

在Swagger Editor中，点击左上角【File】→【Import File】，选择本地配置文件；
在Swagger UI中，通过“Import File”按钮上传文件，或直接输入API地址（如http://localhost:8080/v2/api-docs）。

3. 交互式测试：Swagger UI/Editor的“TRY IT OUT”功能

导入配置文件后，可直接在Swagger UI或Editor中测试接口：

浏览接口列表，找到目标接口（如/user/query-user-info）；
点击接口下方的**“TRY IT OUT”**按钮；
输入必要参数（如查询参数、请求体、Headers等，支持JSON、表单等多种格式）；
点击**“Execute”**发送请求，查看响应结果（包括状态码、响应体、Headers等）。
例如，测试一个POST接口时，可在“Request Body”中输入JSON数据：{"factory":"TestFactory","no":"123"}，点击“Execute”即可验证接口是否返回预期结果。

4. 命令行测试：使用curl工具

若习惯使用命令行，Linux自带的curl是测试接口的高效工具，支持GET、POST、PUT等多种请求方法：

GET请求（参数在URL中）：

curl "http://172.16.110.147:9090/client/selectByPage?limit=10&page=1"

POST请求（表单参数）：

curl -X POST "http://172.16.110.147:9090/factory/insert" \
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
-d "factoryName=TestFactory&no=123&remark=TestRemark"

POST请求（JSON参数）：

curl -X POST "http://172.16.110.147:9090/material/selectAll" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"factory":"TestFactory","materialName":"TestMaterial","offset":0,"page":1}'

文件上传（FormData）：

curl -X POST "http://172.16.110.147:9090/api/all/order/money" \
-F "file=@/path/to/file.xlsx" \
-F "startTime=2020-01-01" \
-F "endTime=2020-06-30"

执行后，curl会输出接口的响应结果，便于快速验证。

5. 自动化测试：生成代码与脚本

若需要频繁测试或集成到CI/CD流程，可通过以下方式实现自动化：

Swagger Codegen生成测试代码：
使用swagger-codegen-cli生成客户端SDK（如Python、Java），再用测试框架（如pytest、JUnit）编写测试脚本。
示例（生成Python SDK并测试）：

wget https://repo1.maven.org/maven2/io/swagger/codegen/v3/swagger-codegen-cli/3.0.44/swagger-codegen-cli-3.0.44.jar -O swagger-codegen-cli.jar
java -jar swagger-codegen-cli.jar generate -i http://localhost:8080/v2/api-docs -l python -o ./generated-client

编写测试脚本（test_api.py）：

import requests

def test_get_user():
    response = requests.get('http://localhost:8080/api/users')
    assert response.status_code == 200

运行测试：

pytest test_api.py

Postman Newman CLI：
将Swagger导出为Postman Collection（通过Swagger Editor/UI），再用Newman执行自动化测试。
示例：
```
npm install -g newman
newman run your-swagger-collection.json -r cli,json  # 输出CLI结果和JSON报告
```
Dredd（针对OpenAPI的测试工具）：
直接解析Swagger文档并测试接口是否符合规范。
示例：
```
npm install -g dredd
dredd swagger.yaml http://localhost:8080  # 验证接口响应与文档一致
```

自动化测试可将脚本集成到Jenkins、GitLab CI等工具中，实现代码提交后自动运行测试，提高测试效率。

注意事项

确保Swagger UI/Editor容器正在运行，且端口映射正确（如-p 38080:8080）；
若接口需要认证（如JWT、API Key），需在Swagger UI的“Authorize”按钮中添加认证信息，或在curl命令中通过-H添加Headers（如-H "Authorization: Bearer xxx"）；
自动化测试时，需确保测试环境与生产环境隔离，避免影响线上数据。