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通常来讲,API 测试的基本步骤主要包括以下三大步骤：
1、准备测试数据；
2、通过通用的或自己开发的API测试工具发起对被测API的request；
3、验证返回结果的response。
常用的API测试工具有命令行工具cURL、图形界面工具Postman或SoapUI，支持API性能测试的JMeter等。
通过使用基础的测试工具，可以做简单场景的API测试；而项目进行过程中，为了解决实际的一些问题，我们会设计更加复杂的测试场景，下面列举几个实际项目中的典型场景。
以协议支付为例，我们知道，三方公司接入网联后，用协议支付取代代扣，而协议支付的流程中需要用户输入银行返回的验证码完成绑卡。从接口层面上看，顺序是先调用协议签约API，返回状态成功且获取到短信验证码后，再使用此短信验证码作为输入参数调用代扣API。协议签约和代扣两个API是顺序调用，而且在两次调用中间有获取手机上的短信验证码，这些过程都需要通过程序自动化实现以提高效率。
为保证API接口安全，系统间和系统内模块间互相访问需要进行加密处理，常用的加密方式有DES、AES、RSA、MD5等，各系统的加密方式并不一样（接口调用方和接口提供方约定好即可），意味着API测试需要支持多种自动化加密方式程。某些系统还会返回加密的响应报文，也需要识别并解密。
异步API指请求发出后后收到一个同步响应，但并不是最终处理结果，最终结果通过回调或者主动查询获得。对于这样的API，同步响应的验证只是第一步，后续还得继续验证DB中的值、MQ中的值、以及异步回调是否成功等。对于异步回调，我们可以模拟回调地址来验证成功与否；而对于主动查询，我们就得通过查看DB中的状态值来验证了，但是查询到结果的时间点不确定，几分钟到几小时都有可能，这就得有一个定时DB查询任务去验证。
APIA调用APIB且B不可用，此时如何测试APIA需要考虑。比如支付系统对三方支付通道、对银行的依赖，并不是所有的三方都支持测试环境，解决此问题的核心思路是搭建MockServer，而且尽量做到通用性，我们开发了一套Mock系统 -aMock，通过页面录入接口信息，保存在数据库内，通过Nginx访问配置好的Mock接口，后台统一处理请求信息，然后通过URL和报文特性去匹配特定的响应信息。
我们的API测试平台是要基于业务场景的，即要支持各业务的共性需求，又要针对不同业务的个性特点加以开发来丰富API测试能力；而且，对用例也要有很好的规划，结果有清楚的展示，测试平台架构如下图：
BIT：业务接口测试（BusinessInterfaceTest）
SUT：被测系统（SystemUnderTest）
TestCaseManagement：测试用例管理，包括从测试用例到测试用例集，再到测试任务的数据关系的建立和维护。测试用例是最小单位，测试用例集是从某一维度对用例进行的归集，测试任务即测试执行，可立即触发也可定时执行，只能执行测试用例集。
Util：工具类封装，主要提供数据加解密，数据类型转换，配置文件读写，数据字典的缓存服务等。
Validator：接口响应字段和数据库字段的验证封装。
RiskManagement：风控处理，因为会涉及支付真实资金，需要内置风控规则来保证资金安全，风险可控。
Timer：定时任务服务，包括
串联API用例中，前置用例的状态判断；
异步API的数据库校验；
超时API用例的失效状态判断；
定时执行的任务计划。
MockServer：用例依赖的外部系统Mock服务。
Portal：API测试平台门户网站，包括测试用例的录入，维护，测试任务的执行，结果查看，导出等都通过门户进行操作。
DB：存储测试用例数据以及相应的测试任务、测试报告数据，还有项目配置等。
目前API测试平台上各项目维护用例总结1200多条，以回归用例为主，且还在不断增加中，随着用例的不断添加，平台也历经了一系列优化，下面就谈谈这个过程中的一些思考。
对于大量API用例的执行，需要数据驱动测试，也就是说可以将测试数据和测试代码分离解耦，这样便于测试数据的维护同时也保证了数据的准确性，用例设计格式是这样
${accountName} ${accountNo} ${identNo}