PostMan向FastAPI发送信息测试

使用Postman测试FastAPI相似度计算接口的详细步骤：

1. 启动FastAPI服务器

首先确保您的FastAPI服务器正在运行：

bash

python main.py
# 或者
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

2. 在Postman中创建新请求

步骤1：创建新的POST请求

打开Postman
点击 "New" → "Request"
选择 "POST" 方法
输入URL：http://localhost:8000/similarity

步骤2：设置请求头

在 "Headers" 标签页中添加：

Key: Content-Type
Value: application/json

步骤3：设置请求体

在 "Body" 标签页中：

选择 "raw"
选择格式为 "JSON"
输入测试数据：

json

{
    "question": "北京是中国的首都吗？",
    "checks": [
        "北京是中国的政治中心。",
        "中国的首都是北京。",
        "上海是中国的经济中心。",
        "天津是中国的直辖市。"
    ]
}

3. 完整的Postman测试配置截图说明

# Postman测试FastAPI相似度计算接口完整指南

## 配置说明

### 1. 基本请求设置
- **方法**: POST
- **URL**: `http://localhost:8000/similarity`
- **端口**: 8000 (确保与您的FastAPI服务器端口一致)

### 2. Headers配置

Key: Content-Type Value: application/json


### 3. Body配置 (选择raw + JSON)

#### 测试案例1：基础测试
```json
{
    "question": "北京是中国的首都吗？",
    "checks": [
        "北京是中国的政治中心。",
        "中国的首都是北京。",
        "上海是中国的经济中心。"
    ]
}

测试案例2：英文测试

json

{
    "question": "What is the capital of China?",
    "checks": [
        "Beijing is the capital of China.",
        "Shanghai is a major city in China.",
        "China's political center is Beijing."
    ]
}

测试案例3：空列表测试

json

{
    "question": "测试问题",
    "checks": []
}

测试案例4：单个检查项测试

json

{
    "question": "今天天气怎么样？",
    "checks": [
        "今天阳光明媚，温度适宜。"
    ]
}

期望的响应格式

成功响应 (Status: 200)

json

{
    "similarities": [0.234, 0.876, 0.123]
}

错误响应示例

422 Validation Error (请求格式错误)

json

{
    "detail": [
        {
            "loc": ["body", "question"],
            "msg": "field required",
            "type": "value_error.missing"
        }
    ]
}

500 Internal Server Error (服务器错误)

json

{
    "detail": "计算错误: 具体错误信息"
}

测试步骤检查清单

服务器检查

[ ] FastAPI服务器已启动
[ ] 服务器运行在正确端口 (默认8000)
[ ] 控制台没有错误信息
[ ] 访问 http://localhost:8000/docs 能看到API文档

Postman配置检查

[ ] 请求方法设置为 POST
[ ] URL正确：http://localhost:8000/similarity
[ ] Headers包含 Content-Type: application/json
[ ] Body选择了 raw 和 JSON 格式
[ ] JSON格式正确，没有语法错误

请求数据检查

[ ] question 字段存在且为字符串
[ ] checks 字段存在且为字符串数组
[ ] JSON语法正确（使用JSON验证器检查）

常见问题排查

1. 连接被拒绝 (Connection Refused)

原因: 服务器未启动或端口错误解决:

检查FastAPI服务器是否运行
确认端口号是否正确
检查防火墙设置

2. 404 Not Found

原因: URL路径错误解决:

确认URL为 /similarity 不是 /similarities
检查服务器路由定义

3. 422 Unprocessable Entity

原因: 请求数据格式不符合预期解决:

检查JSON格式是否正确
确认字段名称拼写正确
验证数据类型匹配

4. 500 Internal Server Error

原因: 服务器代码执行出错解决:

查看服务器控制台错误日志
检查相似度计算逻辑
验证依赖库是否正确安装

高级测试技巧

1. 环境变量设置

在Postman中设置环境变量：

变量名: base_url
值: http://localhost:8000
使用: {{base_url}}/similarity

2. 预请求脚本

javascript

// 在Pre-request Script中添加时间戳
pm.globals.set("timestamp", new Date().toISOString());

3. 测试脚本

javascript

// 在Tests标签页中添加自动化测试
pm.test("Status code is 200", function () {
    pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("Response has similarities array", function () {
    const jsonData = pm.response.json();
    pm.expect(jsonData).to.have.property('similarities');
    pm.expect(jsonData.similarities).to.be.an('array');
});

pm.test("Similarities are numbers", function () {
    const jsonData = pm.response.json();
    jsonData.similarities.forEach(function(sim) {
        pm.expect(sim).to.be.a('number');
        pm.expect(sim).to.be.at.least(0);
        pm.expect(sim).to.be.at.most(1);
    });
});

4. 批量测试数据

创建Collection Runner进行批量测试：

json

[
    {
        "question": "测试问题1",
        "checks": ["答案1", "答案2"]
    },
    {
        "question": "测试问题2", 
        "checks": ["答案3", "答案4", "答案5"]
    }
]

性能测试

1. 响应时间监控

在Tests中添加：

javascript

pm.test("Response time is less than 5000ms", function () {
    pm.expect(pm.response.responseTime).to.be.below(5000);
});

2. 大量数据测试

json

{
    "question": "性能测试问题",
    "checks": [
        // 添加100个测试句子进行压力测试
        "测试句子1", "测试句子2", "..."
    ]
}

记住在进行测试时，始终检查服务器端的日志输出，这将帮助您快速定位问题所在。

## 4. 发送请求并查看结果

点击 "Send" 按钮后，您应该能看到：

### 成功响应示例：
```json
{
    "similarities": [0.234, 0.876, 0.123, 0.456]
}

可能的错误响应：

422 验证错误（请求格式不正确）：

json

{
    "detail": [
        {
            "loc": ["body", "question"],
            "msg": "field required",
            "type": "value_error.missing"
        }
    ]
}

5. 调试技巧

在Postman中添加测试脚本：

在 "Tests" 标签页中添加：

javascript

pm.test("Status code is 200", function () {
    pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("Response has similarities", function () {
    const jsonData = pm.response.json();
    pm.expect(jsonData).to.have.property('similarities');
});

pm.test("Response time is acceptable", function () {
    pm.expect(pm.response.responseTime).to.be.below(5000);
});

检查请求详情：

在发送请求后，查看：

Status: 应该是 200 OK
Time: 响应时间
Size: 响应大小
Body: 返回的JSON数据

6. 常见问题排查

如果收到 "Connection refused" 错误：

确认FastAPI服务器正在运行
检查端口号是否正确（默认8000）
尝试访问 http://localhost:8000/docs 确认服务器状态

如果收到422错误：

检查JSON格式是否正确
验证字段名称（question 和 checks）
确认数据类型正确

如果收到500错误：

查看FastAPI服务器控制台的错误日志
检查相似度计算逻辑是否有问题

7. 多个测试案例

您可以保存多个请求来测试不同场景：

测试案例1：正常情况

json

{
    "question": "什么是机器学习？",
    "checks": [
        "机器学习是人工智能的一个分支。",
        "深度学习属于机器学习的范畴。",
        "今天天气很好。"
    ]
}

测试案例2：空检查列表

json

{
    "question": "测试问题",
    "checks": []
}

测试案例3：单个检查项

json

{
    "question": "你好吗？",
    "checks": ["我很好，谢谢！"]
}

使用这些步骤，您就可以在Postman中完整测试您的相似度计算API了。记得在测试时保持FastAPI服务器运行，并观察服务器端的日志输出来帮助调试。

posted @ 2025-08-04 16:50 多见多闻阅读(97) 评论(0) 收藏举报

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多见多闻

——灵境在心还应上下求索，顺时从事自能左右逢源

PostMan向FastAPI发送信息测试

1. 启动FastAPI服务器

2. 在Postman中创建新请求

步骤1：创建新的POST请求

步骤2：设置请求头

步骤3：设置请求体

3. 完整的Postman测试配置截图说明

测试案例2：英文测试

测试案例3：空列表测试

测试案例4：单个检查项测试

期望的响应格式

成功响应 (Status: 200)

错误响应示例

422 Validation Error (请求格式错误)

500 Internal Server Error (服务器错误)

测试步骤检查清单

服务器检查

Postman配置检查

请求数据检查

常见问题排查

1. 连接被拒绝 (Connection Refused)

2. 404 Not Found

3. 422 Unprocessable Entity

4. 500 Internal Server Error

高级测试技巧

1. 环境变量设置

2. 预请求脚本

3. 测试脚本

4. 批量测试数据

性能测试

1. 响应时间监控

2. 大量数据测试

可能的错误响应：

5. 调试技巧

在Postman中添加测试脚本：

检查请求详情：

6. 常见问题排查

如果收到 "Connection refused" 错误：

如果收到422错误：

如果收到500错误：

7. 多个测试案例